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CountBot

一个面向本地部署、私有业务和持续运行场景的 AI Agent 运行环境。

CountBot 不只是一个聊天助手。当前实现更像一套完整的运行底座：你可以在同一套系统里配置模型、组织团队、挂载渠道账号、接入外部编程工具、管理技能与任务，并把这些能力统一到一个工作空间里运行。

它解决什么问题​

  • 让 AI 不只停留在单轮对话，而是具备持续会话、工具调用和任务执行能力
  • 让一个实例同时承载多个团队、多个机器人账号和多个业务入口
  • 让编程、检索、文件处理、调度、记忆这些能力共享同一套运行环境
  • 让本地部署、私有环境和可审计安全策略成为默认前提，而不是补丁

当前产品结构​

1. 全局配置​

用于定义默认模型、工作空间、安全策略、人格基线与系统行为。

2. 会话与人格​

Web 聊天、外部渠道消息和定时任务都可以落到统一的会话体系中；人格配置用于定义默认称呼、语言、风格和历史窗口。

3. 智能体团队​

支持 pipeline、graph、council 等协作模式，用来拆分复杂任务、组织多角色协作和汇总结果。

4. 渠道与机器人​

同一实例可以接入多个 IM 渠道；同一渠道下又可以配置多个账号，分别服务不同团队、群组或业务线。

5. 外部编程工具​

可以把 Claude、Codex、OpenCode 这类 CLI 工具接入 CountBot，并在 IM 渠道账号里设置 AI 模式或直通模式的默认路由。

6. 工具、技能、记忆与任务​

  • 工具负责文件、命令、网页、截图、媒体、记忆等原子能力
  • 技能负责领域化能力封装与复用
  • 记忆负责长期信息沉淀
  • 定时任务与后台任务负责持续执行与可观测运行

推荐阅读顺序​

如果你是第一次接触 CountBot​

  1. 安装与启动
  2. 配置系统
  3. 快速开始
  4. 渠道与机器人
  5. 外部编程工具

如果你更关心系统结构​

  1. Agent Loop
  2. 智能体团队
  3. 工具系统
  4. 记忆系统
  5. API 参考

如果你要接入自己的业务​

  1. 渠道配置
  2. 配置手册
  3. 部署文档
  4. 安全机制

适合哪些场景​

  • 在本地或私有网络中运行可控的 AI Agent 系统
  • 为不同团队搭建多角色、多机器人、多渠道协作环境
  • 让聊天、编程、检索、执行任务和记忆沉淀串成一条完整链路
  • 把外部编程工具接入 IM 渠道，让消息可以直接进入编码工作流

一句话理解​

CountBot 是把模型、团队、渠道、编程工具、技能和任务系统放进同一个运行环境里的 AI Agent 基础设施。