一台自己的机器，跑一套 AI 助手服务。对话、工作区和密钥都留在本地——腾讯云把 Octop 开源了，MIT 协议，当前版本 1.0.2b6。

大多数 AI 助手是"你去找它"：打开网页、登录账号，把要说的话打进别人的服务器。Octop 反过来——装在你自己的机器上，然后接进你每天已经在用的聊天窗口。项目来自腾讯云，前身是内部项目 LightClaw ACE，2026 年 7 月开源，10 月初在 GitHub 上已攒到八千多颗星。

一个进程装下全部

Octop 的部署形态克制到有点反常识：Web 控制台、命令行、消息平台接入、定时任务，全都跑在同一个进程里。它不依赖额外的消息队列或中间件，所有入口经由进程内的 HarnessProcessor 统一路由，运行状态在启动时从控制面数据库重建，所以重启是安全的。

数据全部落在本机的 ~/.octop/ 目录下：配置、控制面数据库、密钥、每个专家的工作区、日志，一个文件夹装完。控制面默认走 SQLite 的 WAL 模式，人多了可以换 PostgreSQL。整套栈用 Python 3.12 写成，后端 FastAPI 加 uvicorn，定时调度交给 APScheduler。

每个人一套专家

Octop 里最核心的单位不是"会话"，而是"专家"。你可以为写周报建一个内容专家，为调代码建一个编程专家，每个专家有自己的模型提供商、工作区、技能组合和人格设定——写东西的那个熟悉你的行文习惯，做检索的那个只碰你的文档库，彼此不串味。

多用户做得很实：一个管理员账号建好之后，可以给家人或同事各开独立账号，各自拥有一批专家和一份工作区，登录走 JWT，管理员和普通用户的角色是分开的。官方还配了专家库和共享机制，把你的专家配置发布出去，别人直接复用。人格方面内置 16 种 MBTI 模板和一套交互式测评。

接进你已经在用的聊天软件

Octop 原生接入了飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信、Telegram、Discord 等九个消息平台。同一套专家可以同时挂在多个渠道上——你在飞书里问的问题，和家人在微信里问的问题，路由到的是同一个知识底座。

往外连的部分靠连接器和 MCP 网关：腾讯文档、腾讯会议、Notion、邮箱这些服务授权一次即可调用。

它真的会操作电脑

光会聊天不算本事。终端方向有终端 AI+，一个跑在浏览器里的交互式 Shell，能推荐命令、解释输出、帮你排查报错；浏览器方向有浏览器 AI+，基于 Chromium 的无头会话，按自然语言打开网页、填表单、截图留证据；再往外是远程桌面，在控制台里实时看屏并接管键鼠，覆盖 Linux、Windows 和 macOS，没有图形界面的 Linux 服务器也能一键搭出隔离桌面。

能力给到这个程度，护栏必须跟上。Shell 命令有允许和拒绝规则表，工具调用需要审批，向外发送的内容做敏感信息脱敏；工作区的落点也是可插拔的，本地磁盘、Docker 沙箱、PostgreSQL 或者兼容 S3 的对象存储都行。

ACP 双向：既能被调用，也能派活

Octop 支持双向的 ACP（Agent Client Protocol）。入站方向，它把自己暴露成一个标准 ACP 服务，Zed、OpenCode 这类编辑器可以直接把它当成编码后端来用；出站方向反过来，它能把编码任务委派给 OpenCode、CodeBuddy、Claude Code、Codex、Kimi Code 这些外部编程智能体，中间隔着权限确认。它更像是那个常驻的控制台——记住你的上下文，把具体的活派给更专业的工具。

记忆是另一条主线。每个专家配了分层召回和全文检索，对话累积下来的偏好和任务记录跟着工作区走，换模型、换机器都不至于从零开始。知识库那条线是标准的 RAG，文档丢进去，回答会带着可点击的引用来源；定时任务则支持自然语言描述。

上手之前，先想清楚三件事

第一，截至 2026 年 10 月，Octop 的最新发行版是 1.0.2b6，编号里的 b 说明它还挂在 Beta 线上，AgentTeams 这个多专家协作功能同样是 Beta。

第二，单进程是把双刃剑。部署确实省心，但它同时意味着单一故障域和横向扩展的天花板——没法把消息网关放一台机器、Agent 运行时放另一台。家庭和五人左右的小团队摸不到这个上限，几十人并发就不合适了。

第三，自托管不等于全部本地。如果给专家接的是云端模型，你发出去的提示词依然会离开这台机器，想真正闭环得配本地的 Ollama。另外，多用户主机上每个 Agent 都带着终端和浏览器，权限规则该收紧还是要收紧。

Octop 的价值不在功能清单有多长，而在于它把"数据留在自己机器上"做成了一条命令就能落地的形态。MIT 协议意味着这份自由不会被一次商业决策收回去——代价是模型、算力和安全，从此都得自己扛。