Meldwork

本地跑多智能体协作，权限可控、过程可查、关键处人工拍板

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 1056

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队Ryder-Sun

所属国家

官网地址https://ryder-sun.github.io/Meldwork

GitHubhttps://github.com/Ryder-Sun/Meldwork

定价模式free

价格说明开源项目，本地优先，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言JavaScript

技术栈/模型agent-collaboration,agent-coordination,agent-orchestration,agent-workforce,agentic-workflow,ai-agent,ai-agent-workspace,evidence-aware,human-in-the-loop,local-ai,local-first,multi-agent,multi-agent-collaboration,multi-agent-system

GitHub 星标★ 1056

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-29 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-19

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项目介绍

Meldwork 是一个本地优先的 AI 智能体工作台，面向多智能体协作场景。它要解决的问题是：当多个 AI 智能体同时参与一项任务时，如何协调分工、控制权限、追踪执行依据，并在关键节点让人介入决策。项目提供智能体编排能力，可定义多个智能体的角色与协作流程；提供作用域权限，限制每个智能体可访问的资源与操作范围；支持证据感知的运行记录，让每次执行都有可追溯的依据；并内置人在回路机制，在需要人工确认时暂停等待决策。整体以本地运行为主，数据与执行过程留在本机，适合对隐私和可控性有要求的团队。技术栈以 JavaScript 为主，围绕 agent-collaboration、agent-orchestration 等方向构建。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

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难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 5 步

环境要求

macOS 系统（README 明确面向 Apple silicon）
Node.js 22.12+
npm
已在本机安装至少一个受支持的智能体 CLI（如 Codex、Claude Code、Gemini CLI 等）

安装与启动步骤

1获取项目源码

README 只提供源码运行方式，先从 GitHub 仓库克隆到本地，并进入仓库根目录执行后续命令。
```
git clone https://github.com/Ryder-Sun/Meldwork.git
cd Meldwork
```
2安装前端依赖

在仓库根目录执行，使用 npm ci 按锁文件安装 frontend 目录依赖，保证版本一致。
```
npm --prefix frontend ci
```
3安装桌面端依赖

同样在仓库根目录执行，安装 desktop 目录依赖，这是桌面应用启动的前提。
```
npm --prefix desktop ci
```
4启动开发版桌面应用

运行 desktop 的 dev 脚本启动本地工作台，随后在界面中连接你已安装的智能体 CLI。
```
npm --prefix desktop run dev
```
5构建分发版本(可选)

仅在需要打包分发时执行：先跑测试，再依次构建前端与桌面端，最后跑桌面端测试。
```
npm --prefix frontend test
npm --prefix frontend run build
npm --prefix frontend run build:desktop
npm --prefix desktop test
```

如何确认成功

执行 npm --prefix desktop run dev 后桌面应用窗口正常打开，且能在工作区中选择并连接已安装的智能体 CLI。

常见问题

Q：支持 Windows 或 Linux 吗？

A：README 明确说明这是面向 macOS（Apple silicon）的桌面应用，未提及 Windows/Linux 版本，其他平台请勿直接照搬本流程。

Q：需要自己安装 Codex、Claude Code 等 CLI 吗？

A：需要。Meldwork 是编排层，连接的是你本机已安装的智能体 CLI，README 列出了 Codex、Claude Code、Gemini CLI 等 12 种受支持 CLI。

Q：有现成的安装包可以直接下载吗？

A：README 的快速开始只给出“从源码运行”的方式，未提供安装包下载与安装步骤，请以源码方式启动。

Q：启动后智能体可以直接改我的代码吗？

A：不会。README 说明对工作区的写入需要经过你的批准（gates workspace writes behind your approval），关键节点会暂停等待人工决策。

注意事项

本地优先设计：数据与执行过程留在本机，适合对隐私和可控性有要求的团队。
三种运行模式：Direct 单会话、Concurrent Responses（同一任务多智能体独立作答）、Auto Discussion V4（多轮提议/质疑/协商/验证）。
每次执行结果以 Finding → Evidence → Decision 的结构化证据留存，便于追溯。
README 未给出端口、环境变量与配置文件说明，遇到连接问题请优先检查各智能体 CLI 自身是否可用。

核心亮点

本地优先架构，智能体运行与数据留在本机，隐私可控
作用域权限机制细粒度限制智能体可访问资源，降低越权风险
证据感知的运行记录让每次执行有据可查，便于审计与复盘

不足之处

项目处于成长早期，文档与社区生态尚待完善
以 JavaScript 为主，对偏好 Python 生态的 AI 团队集成成本较高

适用场景

多智能体分工完成复杂研究任务，人工在关键节点审核
企业内部需要权限隔离的智能体工作流编排
对数据本地化有要求的团队搭建私有智能体协作环境

替代项目

CrewAI、AutoGen、LangGraph

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