Enterprise Digital Workforce Operations Platform 把大模型变成「可管理、可教学、可操作电脑、可交付文件」的数字员工。
Version Python License Zero-deps
2026 年 8 月,AI 的叙事发生了一次根本转向:从「会聊天的助手」变成「会干活的数字员工」。
- Anthropic 上线 Computer Use / Skills API / Files API —— Claude 智能体现在能直接操作软件、调用团队预设技能、生成并返回成品文件;
- Claude Academy + 4D AI Fluency Framework —— 企业开始给 AI 员工做「入职培训」;
- 阿里 Qwen-UI-Agent —— 让模型真正「看懂并操作」每一寸屏幕;
- Mistral Agentic Search —— 五步循环自主查资料;
- Google 零信任 AI 智能体架构 —— 把安全边界从「提示词」上移到「系统架构」。
AgentDesk 是这一趋势的自托管落地实现:一套完整平台,让企业像管理人类员工一样管理 AI 数字员工 —— 入职、赋技能、操作电脑、产出文件、培训认证、零信任审计,全流程闭环。
| 模块 | 对标能力 | 说明 |
|---|---|---|
| 🧑💼 Workforce | 数字员工目录 | 员工注册、生命周期状态机、入职编排 |
| 🧩 Skills | Skills API | 可复用技能库,SemVer 版本化、倒排搜索、内置技能目录 |
| 🖥️ Computer Use | Computer Use | 屏幕/鼠标键盘/浏览器操作抽象 + 动作执行器 + 步骤护栏 |
| 📁 Files | Files API | 沙箱工作区、产物追踪(sha256)、交付打包 |
| 🎓 Academy | Claude Academy | 课程目录 + 4D AI Fluency 评估 + 认证颁发 |
| 🔐 Security | 零信任 | 策略引擎、权限门禁、沙箱、追加审计日志 |
| 🤖 Agents | 执行循环 | ReAct 风格工具调用循环,mock 模式完全离线 |
| 🔌 Providers | 多模型 | OpenAI/Anthropic/DeepSeek/Qwen/Kimi/GLM/Gemini/Ollama/Mock |
| 📊 Observability | 监控 | Prometheus 指标 + W3C traceparent 追踪 |
| 🗄️ Storage | 持久化 | SQLite(纯标准库) |
核心内核零第三方运行时依赖(纯 Python 标准库),mock 模式开箱即用、完全离线可跑。
agentdesk/
├── agentdesk/ # 核心 Python 包(纯标准库)
│ ├── workforce/ # 数字员工:目录、状态机、入职
│ ├── skills/ # 技能体系:注册、版本、目录
│ ├── computer/ # Computer Use:屏幕、输入、浏览器、执行器
│ ├── files/ # Files API:工作区、产物、交付
│ ├── academy/ # 教学:课程、4D 框架、评估、认证
│ ├── security/ # 零信任:策略、权限、沙箱、审计
│ ├── observability/ # 指标 + 追踪
│ ├── storage/ # SQLite 持久化
│ ├── agents/ # 工具注册 + 执行循环
│ ├── providers/ # 9 家 LLM Provider 适配器
│ ├── api/ # FastAPI 控制面
│ ├── cli/ # 命令行
│ └── sdk/ # Python SDK
├── ts-sdk/ # TypeScript SDK
├── console/ # React 18 + Vite 控制台
├── tests/ # 30+ 单元测试(stdlib unittest)
├── docs/ # 18+ 篇文档
├── examples/ # 可运行示例
├── k8s/ helm/ monitoring/ # Kubernetes + Helm + Prometheus/Grafana
├── Dockerfile / docker-compose.yml
└── .github/workflows/ # CI + CodeQL
git clone https://github.com/huzjie/agentdesk.git cd agentdesk pip install -e . # 核心零依赖,直接可用 # 1) 自检 agentdesk doctor # 2) 加载内置技能库 agentdesk skill load # 3) 创建并入职一个数字员工 agentdesk employee create --name "Alice" --role analyst agentdesk employee onboard --id <employee_id> # 4) 跑一个任务(mock 模式离线可跑) agentdesk task "write a report file" # 5) 启动控制面(可选,需要 fastapi/uvicorn) pip install -e ".[api]" agentdesk serve
然后打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8500/docs(OpenAPI 文档)或启动 React 控制台:
cd console && npm install && npm run dev # http://localhost:5173
核心内核零依赖,但接入真实 LLM 只需在 config.json 或环境变量里填上凭证:
{
"providers": {
"default": "deepseek",
"deepseek": {
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
"api_key": "sk-你的密钥",
"model": "deepseek-chat"
}
}
}或用环境变量(__ 表示层级):
export AGENTDESK_PROVIDERS__DEFAULT=deepseek export AGENTDESK_PROVIDERS__DEEPSEEK__API_KEY=sk-你的密钥 export AGENTDESK_PROVIDERS__DEEPSEEK__MODEL=deepseek-chat
支持的 Provider:openai / anthropic / deepseek / qwen / kimi / glm / gemini / ollama / mock。
- 零依赖内核:核心逻辑纯 Python 标准库,任何环境
pip install -e .即可跑,无编译、无 C 扩展。 - 离线可测:
mockprovider +mockcomputer 让整个链路(入职→技能→任务→文件)离线端到端跑通。 - 安全优先:拒绝式默认 + 策略引擎 + 沙箱 + 追加审计,对齐「零信任 AI 智能体」范式。
- 生产资产齐全:Docker / docker-compose / K8s / Helm / Prometheus+Grafana / CI + CodeQL。
- 文档完善:18+ 篇文档覆盖架构、安全、部署、SDK、API、FAQ。