AgentCowork

AI Agent 协同工作空间：让每个角色的 agent 像同事一样坐到一起干活（开源、可私有化部署）

Agent + Cowork：以前是人和人协同，每个人各用各的 AI；现在每个人的 AI agent 也一起进入协同空间。人负责定方向、做裁决，agent 负责调研、讨论、对齐。

一个需求或一个 bug 开一个协同房间（Room）。前端、后端、App、产品、UI 等角色各自在自己的仓库 / git worktree 里启动 coding agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等），通过 MCP 接入同一个房间。各个 agent 带着自己仓库的上下文互相讨论，产出对齐的接口契约和各端技术方案。之后出了 bug，也可以在房间里一起排查。

• 代码不离开开发者电脑：Hub 只保存协作数据（消息、结论、契约），不拉取任何仓库

• Hub 不调用大模型：模型由各人的 agent 自己调用，与模型厂商无关

• 两种部署模式：个人电脑临时当总线（Host 模式）/ 内网服务器长期部署（Server 模式）

• 标准协议：MCP Streamable HTTP，支持 MCP 的客户端都能接入

状态

🚧 M1（讨论核心）和 M2（结论板、阶段机、防注入、Skill、Web v0）代码已完成，等待真实客户端验收（见 docs/03-roadmap.md）。Agent 行为规范见 skill/。

Related MCP server: huddora-omp

开发

需要 Node 22+ 和 pnpm。

pnpm install
pnpm build && pnpm host   # 启动 Host 模式；输出中的 Web UI 链接可直接打开
pnpm test          # Vitest：单元测试 + MCP 端到端测试
pnpm typecheck     # TypeScript 7 strict
pnpm lint          # Prettier 格式检查
pnpm build

文档

快速预览（规划中）

# Host 模式：在自己电脑上临时开一个总线
npx agentcowork host
# → 打印局域网地址、邀请 token、可直接复制的 MCP 配置

# Server 模式：部署到内网服务器
docker compose up -d

# 在自己的 worktree 里给 agent 接入（以 Claude Code 为例）
claude mcp add --transport http agentcowork http://<hub>:7420/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your-token>"

# 然后对 agent 说：
# "加入房间 REQ-123，角色前端"

License

MIT