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🐬DeepChat - A smart assistant that connects powerful AI to your personal world
DeepChat – 开源本地优先的 AI 代理桌面客户端
简介 – DeepChat 是一款跨平台桌面应用程序 (Windows, macOS, Linux),让您可以在本地运行基于 LLM 的“代理”。它整合了 UI、对话记录系统 (称为 Tape)、插件机制 (Skills) 以及通过热门通讯平台进行远程控制的集成功能。它适用于任何支持 OpenAI/Gemini/Anthropic API 格式的供应商,以及通过 Ollama 或 LM Studio 托管的本地模型。
核心理念
- 本地优先 – 核心应用程序在您的机器上运行;只有模型 API 调用会通过网络传输 (或使用 Ollama 完全离线运行)。
- Tape.systems 哲学 – 每次对话都会被记录为结构化的“磁带”,可以进行检查、恢复或重播,使长时间运行的代理工作流程具有可重现性。
- 技能 (Skills) – 可重复使用的指令、参考文件与选用脚本套件,可从文件夹、ZIP 或 URL 安装,并针对个别对话启用。
- ACP (Agent Client Protocol) 支持 – 实现 ACP 的外部代理执行环境会显示为 UI 内可选的“模型”,为您提供用于编程或任务导向代理的原生 UI。
- 远程控制 – 对话可以绑定到 Telegram、飞书/Lark、QQBot、Discord 或微信 iLink 端点,让您能从这些通讯软件发送指令 (例如
/new,/stop,/model)。
主要功能
- 多模型管理 (云端 API 如 OpenAI, Gemini, Anthropic, DeepSeek 等,以及本地 Ollama 模型)。
- 丰富的 Markdown 渲染,支持 CodeMirror 代码块、Mermaid 图表、图片与多模态输出 (包含 GPT-4o 风格的文字转图片)。
- 对话“磁带”与“追踪”视图,显示请求序列、Token 配额与供应商元数据。
- 可安装的技能,适用于代码审查、文档处理 (PDF/DOCX)、前端设计、电子表格生成等领域。
- 内置搜索扩展功能 (BoSearch, Brave, Google, Bing, Baidu, Sogou),让 LLM 能像人类一样进行网络搜索。
- 强大的 MCP (Model Context Protocol) 支持:资源、提示词、工具、可流式传输的 HTTP/SSE、stdio 服务以及用于自定义服务的 Node.js 工具链。
- 安全优先设计 – 可选的对话/配置数据加密、代码混淆、网络代理支持与屏幕投影隐藏。
- 商业友好的 Apache-2.0 授权,并提供企业级加密/混淆部署的挂钩。
典型使用案例
- 开发者助手 – 运行 ACP 兼容的编程代理,浏览文件系统、执行代码,并在重启后保持对话状态。
- 研究与写作 – 启用“文档审查”技能,附加 PDF 或 DOCX 文件,让代理引用并总结内容。
- 团队机器人 – 将 DeepChat 对话公开到 Discord 或 Telegram 频道,让团队成员无需离开通讯软件即可询问代理问题。
- 仅限本地的隐私敏感工作 – 完全离线使用 Ollama 模型,同时享受 UI、技能与基于磁带的对话恢复功能。
入门指南
- 下载 – 从 GitHub Releases 页面获取最新安装程序 (Windows .exe, macOS .dmg, Linux .AppImage)。
- 配置模型 – 打开 Settings → Model Providers,添加 OpenAI、Gemini 等的 API 密钥,或启用内置的 Ollama 管理器来拉取本地模型。
- 开始对话 – 从选择器中选择一个模型 (或 ACP 代理),输入提示词,并观察代理运作时磁带/追踪面板的填入过程。
- 添加技能 – 在 Settings → Skills 中,安装技能套件 (文件夹/ZIP/URL) 并为当前对话启用它。
- 远程控制 (选用) – 在 Settings → Remote 下启用通讯频道,将其与对话配对,并在通讯软件中输入
/help查看可用指令。
开发
- 本仓库使用 Electron 作为桌面壳层,React 作为渲染器。
- 依赖项可通过
npm install(或yarn) 安装。 - 通过
npm run dev执行热重载开发构建。 - 通过
npm run build构建生产环境套件。
社区与贡献
- 针对错误或功能构想开启 Issue。
- 欢迎提交 Pull Request;本项目遵循 Apache-2.0 授权,因此允许商业使用,无 Copyleft 限制。
授权 – Apache License 2.0。
以上所有细节均直接取自仓库的 README;未推论任何额外功能。
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