Skip to content
BranchesTags
 
 

Repository files navigation

Multi Agent Chat

Multi Agent Chat 是一个本地 Electron 桌面应用，用来把多种 Agent 运行方式统一到一个工作台里。它可以直接驱动本机的 Codex CLI、Claude Code CLI，也可以把任意 OpenAI-compatible / Anthropic-compatible 服务配置成纯 API Agent。

应用重点不是做一个单一聊天窗口，而是把“聊天、可复用 Agent、任务、Workflow 编排、MCP 暴露能力”放在同一个本地工具里。

功能总览

  • 多会话 Chat：按工作目录、Runtime、Channel、模型运行 Codex / Claude / API Agent。
  • Skills 页面：集中查看内置 Agent 技能模板，也可以用 skills.sh find API 在线搜索公开 skill，并把内置技能安装到本机 Agent 目录。
  • 可复用 Agent 配置：为不同 Provider、模型、Prompt、插件和高级参数保存独立 Agent。
  • Provider Preset：内置 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、GLM、Kimi、LongCat、MiMo、OpenRouter、GitHub Models、Together、Novita、NVIDIA、SiliconFlow、Bailian、Volcengine、Hunyuan、MiniMax、Azure OpenAI、Custom 等模板。
  • Volcengine / 豆包 endpoint 可配置：ep-m-... 这类用户自己的 endpoint 不写死在代码里，由用户在界面里配置。
  • Agent Test：配置页可以直接测试 Agent 是否可用，并展示测试过程、输出和错误。
  • Test session 清理：Claude 测试会删除测试 session 文件；Codex 测试如果从 codex exec --json 输出中拿到测试 session id，会执行 codex archive <sessionId> 清理测试会话。
  • Codex 插件配置：可以加载 Codex plugin catalog，也可以手动给 Channel 添加插件。
  • Task 看板：把一次 Agent 执行作为任务管理，支持状态流转、日志查看、停止和删除。
  • Workflow：既提供随应用维护的官方 Workflow，也支持用户通过对话生成自己的 DAG；支持多个 Agent 节点并行、顺序和汇总执行，最终预览产出文档。
  • GitHub 每日 AI 新星榜：内置官方 Workflow，检索过去 24 小时新建的 AI 项目，核验 README 后按当前累计 Star 生成中文日报，可在定时任务中选择并每日执行。
  • 本地 MCP：通过 npm run mcp 把配置好的 Agent / Workflow 能力暴露给其他 MCP 客户端。
  • 设置页：支持界面语言切换和本地偏好。

Chat

Chat 页面用于直接和 Agent 对话。

支持能力：

  • 创建和切换多个聊天会话。
  • 选择工作目录。
  • 选择 Runtime：Codex、Claude Code、API。
  • 选择 Channel / Provider 和模型。
  • 对正在运行的会话展示流式输出、工具事件、错误和运行状态。
  • 已经开始对齐 CLI 体验：Enter 发送、Shift+Enter 换行、会话历史、快捷搜索入口。
  • Codex 支持 /status、/models、/plugins、/help 等 slash command。

如果一个会话已经开始和 Agent 对话，应用会锁定关键运行配置，避免同一条会话中途切换 Runtime / Channel / Model 导致上下文不一致。

Skills

Skills 页面用于集中管理 Agent 技能模板，并支持通过 skills.sh find API 搜索公开 skill。

当前包含两类来源：

  • 内置技能：随应用仓库发布，放在 src/shared/bundled-skills/<skill-id>/。每个目录至少包含原始 SKILL.md，可选 SKILL.zh.md 中文阅读版、metadata.json 来源信息，以及该 skill 自带的 scripts/、references/、assets/ 等文件。
  • 在线搜索：默认读取 https://skills.sh/api/search?q=<query>&limit=10，展示来源仓库、安装命令和 skills.sh 页面链接；代码里仍保留公开 GitHub 仓库 SKILL.md 扫描能力作为后续扩展点。

内置技能只保留 7 个常用技能：brainstorming、systematic-debugging、personal-finance-planning、resume-optimization、paper-writing、refactor-review-knowledge、code-review-and-quality。 其中 personal-finance-planning 会显示 TradingAgents 的 GitHub 参考来源：https://github.com/TauricResearch/TradingAgents。 brainstorming、systematic-debugging、resume-optimization、refactor-review-knowledge、code-review-and-quality 使用随仓库打包的原始 SKILL.md；personal-finance-planning 和 paper-writing 是本项目内置的 custom skill。 用户可以在 Skills 页面把当前选中的内置技能软链接到自己的本机目录：Codex 使用 ~/.codex/skills/<skill-id>，Claude 使用 ~/.claude/skills/<skill-id>，Trae 使用 ~/.trae/skills/<skill-id>。删除时只删除应用创建的软链接，不删除用户自己已有的真实目录。 安装时应用会先把整个 skill 目录复制到自己的 managed 目录，再软链接到本机 Agent 目录；因此脚本、references、assets 会一起保留。安装到本地的 SKILL.md 保持原文；页面上的中文阅读版随应用内置，只用于理解，不会调用 API Agent，也不会改写本地 skill 文件。 开发时新增外部 skill，可以把下载下来的目录放到 src/shared/bundled-skills/<skill-id>/，保留原始 SKILL.md，再按需补 metadata.json 和 SKILL.zh.md；重启 dev server 后会被 skill template 列表读取。

每个技能包含：

  • 名称和描述。
  • 标签。
  • 出处。
  • SKILL.md 正文。

Skills 页面只用于查看和搜索技能，不负责创建 Agent。需要配置 Agent 时继续使用配置页。

在线技能来自第三方仓库时，只作为未审查内容展示；使用前需要自行检查 SKILL.md 内容和来源链接。

Agent 配置

配置页用于创建可复用 Agent。每个 Agent 可以保存：

  • 名称、ID、描述、标签。
  • 默认 Runtime：Codex、Claude Code 或 API。
  • 默认 Channel / Provider。
  • 默认模型。
  • 默认 Prompt。
  • Provider API Key / Token。
  • Codex 插件列表。
  • 高级 Provider 参数：
    • modelProvider
    • providerName
    • baseUrl
    • wireApi
    • modelReasoningEffort
    • HTTP headers
    • model catalog JSON

Provider Key 按 Provider Preset 保存。同一个 Provider 被多个 Agent 复用时，只需要配置一次 Key。

Provider 和模型

内置 Provider Preset 覆盖常见平台：

  • Codex OpenAI
  • Claude Code
  • DeepSeek
  • GLM
  • Kimi
  • LongCat
  • MiMo
  • OpenAI API
  • Anthropic API
  • OpenRouter
  • GitHub Models
  • Together
  • Novita
  • NVIDIA
  • SiliconFlow
  • Alibaba Bailian
  • Volcengine
  • Tencent Hunyuan
  • MiniMax
  • Azure OpenAI
  • Custom

OpenAI-compatible Provider 走兼容接口；Anthropic API 走 Anthropic messages 语义；Codex / Claude Code Runtime 会通过各自 CLI 所需的环境变量和参数注入 Provider 配置。

Volcengine / 豆包 endpoint

Volcengine 的 endpoint / model id 是用户自己的配置，不会硬编码仓库里的某个 ep-m-...。

支持配置的 Volcengine Preset：

  • claude-code-volcengine
  • codex-volcengine
  • api-volcengine

在配置页选择 Volcengine 后，可以在 Endpoint / model ID 输入框里填：

  • ep-m-...
  • doubao-seed-...
  • 其他平台允许的模型或 endpoint id

保存后，该值会加入当前 Channel 的 model 列表，并成为该 Agent 的 modelId。后续只更新 API Key / Token 时，会保留用户自己填的 endpoint。

Agent Test

配置页的 Test 按钮用于验证当前 Agent 能否真正启动并返回结果。

不同 Runtime 的测试方式：

  • Codex：启动 codex exec --ephemeral --json --skip-git-repo-check --sandbox read-only ...
  • Claude Code：启动 Claude CLI 的一次性测试调用。
  • API：直接向配置的 API Provider 发送测试请求。

测试 UI 会展示：

  • 当前阶段。
  • Runtime、Provider、Model。
  • 流式 transcript。
  • 最终输出或错误。
  • 耗时。

测试通过后，配置页会收敛成绿色成功摘要，显示 Agent 部署成功、Provider、Model 和耗时；运行中和失败时仍保留详细过程，方便排查。

Test session 清理

为了避免本地 session 被测试刷屏：

  • Claude 测试会根据输出里的 session_id / sessionId 找到本地测试 session 文件并删除。
  • Codex 测试会解析 codex exec --json 输出中的 session_id、sessionId、thread_id、threadId、thread.id、session.id 等字段。
  • 如果 Codex 测试输出了 session id，应用会执行 codex archive <sessionId> 清理这个测试 session。
  • 如果 Codex CLI 没有输出 session id，应用不会猜测最近的本地 session，也不会扫描 .codex/sessions 删除文件。

这个逻辑只处理 Test 子进程自己输出的测试 session id，不会使用当前正在对话的 Codex TUI session id。

Task

Task 页面适合把一次 Agent 执行作为可跟踪任务来管理。

支持：

  • 输入任务目标并选择 Runtime / Channel / Model。
  • 启动、停止任务。
  • 任务列表和看板视图。
  • 按状态筛选：待处理、运行中、Review、完成等。
  • 查看任务执行日志、工具事件和最终输出。
  • 删除任务，并清理关联的本地 Agent session。

Workflow

Workflow 页面是“先澄清，再生成图，再执行”的工作流能力。

流程：

  1. 用户描述目标。
  2. Workflow Agent 追问关键约束。
  3. 对话完成后生成 Workflow DAG。
  4. 用户可以检查和编辑节点。
  5. 运行 DAG。
  6. 应用展示每个节点的运行状态。
  7. 节点输出被汇总成上下文。
  8. 主 Agent 做最终 review。
  9. 产出文档可以在应用内预览。

Workflow 支持：

  • 官方 Workflow 与用户 Workflow 分区展示；官方拓扑随应用维护，用户仍可配置运行 Agent、模型和节点 Prompt。
  • 内置“GitHub 每日 AI 新星榜”，输出简榜、逐项目中文介绍、今日看点、统计口径和数据限制。
  • 新建和切换多个 Workflow 会话。
  • DAG 校验。
  • 同一依赖层的多个 Agent 节点并行运行。
  • 顺序、并行、汇总等协作模式通过 DAG 表达，不再单独暴露 Teams 页面。
  • 节点运行状态展示。
  • 运行进度摘要。
  • 节点输出、handoff、artifact 汇总。
  • 输出文档路径识别和本地预览。
  • Workflow 运行上下文持久化。

Workflow 的本地运行数据默认放在工作目录：

.multi-agent-chat/workflows/<workflow-id>/

本地 MCP

应用提供一个本地 bridge，npm run mcp 可以启动 MCP server，让其他 MCP 客户端调用本应用能力。

典型用途：

  • 查询已配置 Agent。
  • 创建、读取、更新 Workflow。
  • 启动 Workflow run。
  • 追加 Workflow 上下文。
  • 把 Multi Agent Chat 当成本机 Agent 编排服务使用。

使用方式：

npm run dev
npm run mcp

MCP server 通过 stdio 与客户端通信，再连接 Electron 主进程提供的本地 bridge。bridge 只监听 127.0.0.1。

运行要求

  • Node.js >=22.13.0
  • npm
  • 可选 CLI：
    • Codex CLI：codex 在 PATH 中，或设置 CODEX_PATH=/path/to/codex
    • Claude Code CLI：claude 在 PATH 中，或设置 CLAUDE_PATH=/path/to/claude

只使用 API Agent 时，可以不安装 Codex / Claude Code CLI。

安装和启动

安装依赖：

npm install

启动开发版桌面应用：

npm run dev

应用会通过 electron-vite 启动 Electron 窗口。Renderer dev server 默认使用 Vite 端口，如果端口被占用会自动选择可用端口。

构建和测试

类型检查：

npm run typecheck

运行测试：

npm test

构建：

npm run build

本地数据

应用数据保存在 Electron userData 目录，以及当前工作目录下的运行产物目录。

常见本地数据：

  • app.db：聊天、任务、团队、Workflow、配置等持久化数据。
  • model-channels.json：Channel / Provider 配置。
  • renderer local storage：Provider Key / Token 等开发期本地凭据。
  • .multi-agent-chat/：Workflow 运行上下文和输出文档。

这些文件不应该提交到 Git。仓库已忽略常见本地数据：

  • eval-data/
  • datasets/
  • .venv/
  • *.db
  • *.sqlite
  • *.sqlite3
  • app-chats.json
  • model-channels.json
  • .multi-agent-chat/

正式发布前，Provider Key 建议迁移到系统 Keychain 或其他安全密钥存储。

开发说明

主要入口：

  • src/main/agent-hub.ts：主进程状态、Agent 调用、任务/团队/Workflow 编排。
  • src/main/index.ts：Electron 主进程和 IPC 注册。
  • src/preload/index.ts：Renderer 可用 API。
  • src/renderer/src/App.tsx：前端主界面。
  • src/shared/types.ts：主进程、renderer、MCP 共享类型。
  • src/mcp/server.ts：MCP server。

提交前建议至少运行：

npm run typecheck
npm test

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Readme
Activity

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

Packages

Contributors

Languages