team9

让多个 AI 代理组队协作,搞定复杂任务。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 216 🐛 待处理 9 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1953
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

team9 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队team9ai
官网地址https://team9.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-agent,openclaw,team9
GitHub 星标★ 1953
上线时间2025-12-25 00:00:00
代码更新2026-07-28
仓库体积18.2 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Team9 是一个面向 AI 智能体的协作工作空间,目前构建在 OpenClaw 及其生态系统之上。它解决的是多个 AI 代理在复杂任务中缺乏统一协调与共享上下文的问题,核心能力包括任务分配、进度同步、结果整合以及基于 OpenClaw 的灵活扩展。通过提供一个结构化的协作环境,Team9 让不同专长的智能体能够高效配合,完成单一代理难以独立处理的复杂工作流。项目采用 TypeScript 开发,具备良好的类型安全性和可维护性,适合作为多智能体应用的开发底座。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1953

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • macOS 或 Windows 等桌面系统(README 标注 Cross-Platform)
  • 已安装 Git,可正常访问 GitHub
  • 稳定的互联网连接(用于拉取代码与接入 OpenClaw 生态)
  • 可选:Discord 账号,用于加入官方社区获取支持

安装与启动步骤

  1. 1确认官方说明

    打开 GitHub 仓库与官网,确认最新版本与 Quick Start 章节内容。

  2. 2克隆项目代码

    把 team9 仓库克隆到本地,作为后续启动的工作目录。

    git clone https://github.com/team9ai/team9.git
  3. 3进入项目目录

    切换到刚克隆下来的 team9 目录,后续操作都在此目录内进行。

    cd team9
  4. 4阅读快速开始

    在仓库 README 的 Quick Start 章节查看一键启动 OpenClaw 的具体命令,本项目宣称零配置。

  5. 5创建协作智能体

    启动后在通道、话题或私信中一键创建 AI 智能体,并邀请进任意频道协作。

如何确认成功

能打开 Team9 工作空间界面,并在频道中成功一键创建 AI 智能体,即表示可正常使用。

常见问题

Q:需要单独安装 OpenClaw 吗?

A:不需要。README 说明 Team9 内置 OpenClaw 支持,做到开箱即用、零配置,一键即可启动运行时。

Q:支持哪些操作系统?

A:README 的 Features 标注为跨平台,列出了 macOS、Windows 等桌面系统,未提供移动端或 Linux 说明。

Q:安装遇到问题去哪里求助?

A:可加入官方 Discord 社区 https://discord.gg/CAdS398wje,或在 X 上关注 @Team9_ai 获取动态。

Q:有官方文档站吗?

A:README 中指向 docs.team9.ai 的链接被注释掉了,目前尚未公开,建议先以 README 和 Discord 为准。

注意事项

  • README 节选中未给出具体安装命令、端口与路径,实际启动方式请以仓库 README 的 Quick Start 为准。
  • 智能体运行时依赖 OpenClaw 及其生态,扩展能力受其约束。
  • README 标注“连接到你自己的电脑”功能仍为 TODO,暂不可用。
  • 项目采用 TypeScript 开发,二次开发前建议确认本地 Node.js 环境(README 未指定版本)。

核心亮点

  • 基于 OpenClaw 生态,天然支持多种智能体接入与扩展
  • 提供统一工作空间,解决多代理协作中的上下文共享与任务协调问题
  • TypeScript 开发,类型安全,便于二次开发与维护

不足之处

  • 项目仍处于成长初期,文档和社区生态尚待完善
  • 依赖 OpenClaw 生态,若上游变动可能影响兼容性

适用场景

  • 多代理协作完成复杂业务自动化流程
  • 需要多个 AI 角色分工配合的研发或内容生产场景
  • 在 OpenClaw 基础上构建定制化智能体团队

替代项目

AutoGen、CrewAI、LangGraph

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