CopilotKit/OpenTag

OpenTag – 面向 Slack 和 Teams 的自托管 AI 知识工作助手

是什么 – OpenTag 是一个开箱即用的开源「知识工作代理」。它通过 CopilotKit 的 Channels SDK 将基于 LangGraph 的 Python 代理（由大语言模型驱动）连接到 Slack 和 Microsoft Teams。该仓库包含完整的 Node + Python 堆栈、几个可在 Slack/Teams 内部渲染的 UI 组件，以及适用于 Railway 或 AWS 的部署脚本。

核心组件

组件	作用
agent/ (Python)	使用 LangGraph 构建的深度代理，可与 OpenAI 通信、执行网络研究，并调用可选工具（GitHub、Linear、Notion 等）
app/ (Node/TS)	CopilotKit 运行时，托管一个管理型 Channel，将 AG-UI 协议转换为 Slack/Teams 格式，并渲染图表、表格和审批卡片
Channels SDK	抽象化 Slack/Teams 适配器的库，处理消息传递、状态管理和重连
部署配置	Railway（.railway/railway.ts）和 AWS ECS-Fargate 设置，以及 Docker 镜像 opentag-agent 和 opentag-runtime

工作原理

1. 创建 Channel – 运行 CopilotKit CLI（channels setup 或 channels add）注册一个由 CopilotKit Intelligence 管理的 Channel。这将创建一个指向 CopilotKit 托管请求 URL 的 Slack 应用清单。
2. 启动运行时 – 执行 pnpm dev 启动 Node 运行时和 Python LangGraph 代理。运行时会打开一个出站 WebSocket 连接到 CopilotKit Intelligence；Slack 消息将通过此连接转发。
3. 用户交互 – 在 Slack/Teams 中，用户提及 @OpenTag 或使用斜杠命令。运行时通过 AG-UI 协议将消息转发给 Python 代理。
4. 代理响应 – 代理可能：
   • 生成纯文本回答，
   • 从上传的 CSV 生成原生 Slack 图表，
   • 创建 Linear 问题或 Notion 页面（附带确认卡片），
   • 并行执行网络研究并返回带引用来源的表格。
5. 渲染 – Node 端将结果格式化为 Slack 块或 Teams 卡片，显示图表、表格或交互式审批按钮。

核心功能

• 原生 Slack UI – 图表、表格和交互式卡片可直接在对话中显示。
• 写入确认 – 修改外部工具（Linear、Notion）的操作会暂停，等待用户确认按钮后才继续。
• 工具集成 – 可选连接 GitHub、PostHog、Linear、Notion 和 Composio 工具包。
• 自托管 – 您运行 Python 代理和 Node 运行时；CopilotKit 服务器上除管理 Channel 的基础架构外，不存储任何代码。
• 可部署 – 一键部署至 Railway，或使用 AWS Fargate 配方；Docker 镜像已发布至 GitHub Container Registry。

快速上手

1. 安装 Node 22+、pnpm、Python 3.12 和 uv。
2. 运行 pnpm install。
3. 使用 CopilotKit CLI 创建管理 Channel（或使用您自己的 Channels SDK 运行器）。
4. 将 .env.example 复制为 .env，并填写您的 OpenAI 密钥、CopilotKit API 密钥和 Slack 凭据。
5. 执行 pnpm dev 启动两个服务；在 Slack 中使用 /invite @OpenTag 邀请机器人。

自定义 – 多数方面仅需修改单个文件或目录：

• 人物设定与系统提示 → agent/prompts/system.py
• 代理逻辑 → agent/agent.py
• 工具 → agent/tools.py
• UI 组件 → app/components/
• Channel 触发器 → app/channel.tsx
• 部署拓扑 → .railway/railway.ts

适用人群 – 希望在本地部署 AI 助手以自动化日常知识工作（如汇总电子表格、获取研究资料、创建工单）但又希望数据和凭证完全由自己掌控的团队。