Open-source multi-agent runtime

非空小队 fkteams

面向代码开发、资料研究、数据分析、远程运维和自动化任务的多入口智能体系统。内置团队开箱即用，也支持自定义智能体、Skills 和 MCP 工具持续扩展。

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自定义智能体

MCP

外部工具接入

Skills

可安装能力包

Runtime graph fkteams
Entry surfaces
Web UI CLI OpenAI API Channels
Application axis chat.Service

turn executor / taskstream

events session queue steering
Runtime capabilities
Built-in / Custom Agents Built-in Tools / MCP Memory Scheduler
append-only transcript approval boundary recoverable tasks
能力基座

把多入口、多智能体和工具执行收敛到一个系统

fkteams 的重点不是再做一个聊天界面，而是把会话、事件、工具、智能体和后台任务统一起来。

01

多入口一致体验

Web、CLI、纯 API 服务和 QQ / Discord / 微信消息通道共用同一套执行引擎。

02

智能体目录

内置智能体和自定义智能体统一进入全局目录，可在团队模式、@ 引用和 agent 子命令中调用。

03

工具与审批边界

内置文件、命令、Git、SSH、搜索、文档、表格等工具，并通过策略元数据区分风险操作。

04

MCP 与 Skills

通过 MCP 接入外部工具和数据源，通过 SkillHub 安装任务专用技能。

05

会话与长期记忆

append-only transcript 作为事实源，配合记忆提取、检索和注入保持上下文连续。

06

后台与定时任务

长任务可断线恢复；自然语言定时任务会先澄清歧义，再进入后台静默执行。

系统架构

从请求到执行的协作链路

完整架构图展示入口层、应用用例层、运行时、智能体、工具、历史和记忆之间的边界。

fkteams 系统架构图
内置智能体

按任务路由到合适的成员

每个内置智能体只声明定义、工具和提示词，模型、运行时和外部依赖由 resolver 与组合根注入。

@coordinator

协调者

直接处理常规任务，并按需调度成员、工具和后台任务。

@coder

软件工程师

代码实现、调试、重构、验证和代码审查。

@researcher

网络研究员

检索、抓取和交叉验证时效信息，整理可信结论。

@analyst

数据分析师

使用 Excel、Python 和文档工具处理结构化数据。

@remote

远程运维专家

通过按智能体隔离的 SSH 配置处理远程服务器任务。

@generalist

通用执行助手

综合命令、文件、搜索等工具，完成跨领域执行型任务。

工作方式

既能团队协作，也能直接调用单个 Agent

Web、CLI 和通道都可以复用这些模式，让交互入口不决定执行能力。

team

团队模式

coordinator 直接处理任务，并按需调度多个成员智能体协作。

deep

深度模式

面向复杂研究和长链路任务，强化计划清单、工作区和上下文注入。

group

圆桌讨论

多个讨论者按配置顺序参与同一议题，补充视角并迭代结论。

agent

单 Agent 调用

通过 @ 引用或 agent 子命令直接调用指定内置或自定义智能体。

产品界面

真实工作流，而不是概念演示

Web 适合长任务、会话管理和文件分享；CLI 适合终端和自动化链路。

Web 会话工作台
Web 会话工作台
多智能体任务执行
多智能体任务执行
运行中追问与确认
运行中追问与确认
终端 TUI 主界面
终端 TUI 主界面
并行子任务
并行子任务
非交互模式
非交互模式
快速开始

安装、登录模型，然后启动 Web 服务

默认数据目录为 ~/.fkteams，也可以通过 FEIKONG_APP_DIR 覆盖。

1

安装

bash 
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wsshow/feikong-teams/main/install.sh | bash
powershell 
powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/wsshow/feikong-teams/main/install.ps1 | iex"
2

登录模型

bash 
fkteams login
fkteams login openai
fkteams login deepseek
fkteams login copilot
3

启动

bash 
fkteams web

# 访问 http://localhost:23456
1

准备配置目录

bash 
mkdir -p config
2

启动服务

bash 
docker run -d \
  -p 23456:23456 \
  --name fkteams \
  -v $(pwd)/config:/home/fkteams/.fkteams/config \
  fkteams/fkteams:latest
1

克隆

bash 
git clone https://github.com/wsshow/feikong-teams.git
cd feikong-teams
2

构建并运行

bash 
make native
./release/fkteams_darwin_arm64 web