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DevSpace Ultra

DevSpace Ultra 是一个基于 MIT 许可的 DevSpace 发行版,搭载了弹性的 ChatGPT Classic 多智能体运行时层。

它保留了原始 DevSpace 本地 MCP 工作区功能——本地文件、代码搜索、编辑、终端执行、工件、技能以及安全自托管——并增加了一个面向生产的 Chat Swarm 控制平面,用于在单台计算机上运行多个独立的 ChatGPT Classic 工作对话。

上游项目:Waishnav/devspace。DevSpace Ultra 保留上游 MIT 许可和署名,并添加了 Ultra 运行时/编排层。

Ultra 新增功能

  • 弹性工作池 — 主智能体可根据当前工作负载动态扩展或缩减工作数量,而非使用固定数量。

  • 实时 Swarm 调整 — 后端容量可在不替换编排器或丢失已完成工作的前提下增长或缩减。缩减时优先安全操作,拒绝驱逐忙碌/尾部工作。

  • 独立的 ChatGPT Classic 运行时 — 在 Windows 上,工作包使用独立的包标识、配置文件、会话和对话。

  • 同工作上下文连续性 — 工作可恢复到其精确保存的 ChatGPT 对话,并使用该对话持有的工作令牌继续。

  • 零拷贝启动 — 工作可启动、最小化、送入配置的 sub-agents ChatGPT 项目、加入 Swarm 并驻留,无需手动复制/粘贴邀请码。

  • 后端优先路由 — 正常任务始终通过 DevSpace Chat Swarm 后端分发。UI/CDP 自动化仅用于生命周期/启动/恢复。

  • 恢复 — 检测缺失的运行时、连接中断、失效的工作循环以及阻塞的 UI 通知;可重新打开精确的工作对话并恢复。

  • 更新兼容性管理器 — 检测 ChatGPT Classic 版本漂移,支持金丝雀运行时、配置文件备份、滚动工作更新、精确对话恢复、验证和回滚。

  • 可配置的运行时保留 — 操作员可为独立/私有使用保留任意运行时编号;公开包中默认不保留任何运行时编号。

Related MCP server: ATMcp

一键安装

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/enwong93-sketch/devspace-ultra/main/install.ps1 | iex

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/enwong93-sketch/devspace-ultra/main/install.sh | bash

或通过 npm 直接从 GitHub 安装:

npm install -g github:enwong93-sketch/devspace-ultra#main

然后初始化并运行:

devspace-ultra init
devspace-ultra serve

devspace 仍可作为兼容性别名使用。

最低要求与兼容性

DevSpace 核心

  • Windows 10/11 x64、macOS 或由 Node/原生依赖支持的主流 Linux 发行版

  • Node.js >=22.19 <27(推荐 Node 22 LTS)

  • npm(包含在 Node.js 中)

  • 用于直接从此 GitHub 仓库安装的 Git

  • 初始安装及配置的 ChatGPT/MCP 连接路径的网络访问

  • Tailscale 为可选;DevSpace Ultra 不强制要求

ChatGPT Classic 弹性桌面工作

  • 仅 Windows 10/11 x64 支持自动隔离桌面运行时克隆/恢复

  • 已安装并登录的 ChatGPT Classic Windows 桌面应用

  • 一个能使用工作对话的 ChatGPT 账号

  • 内存大小适配工作数量:2-4 个工作起点建议 16 GB;更大规模建议 32 GB+。 此为操作建议,非硬性限制。

  • DevSpace Ultra 及 ChatGPT Classic 工作运行时本身无需 GPU

macOS/Linux 用户仍可获得 DevSpace 编码/MCP 核心及 Chat Swarm 后端,但目前无法使用基于 Windows 包标识的工作克隆路径。

平台支持

能力

Windows

macOS

Linux

基础 DevSpace MCP 工作区

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Chat Swarm 后端/路由

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手动/浏览器工作对话

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弹性后端工作槽调整

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自动隔离的 ChatGPT Classic 桌面运行时克隆

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基于包/配置文件标识的自动桌面工作恢复

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ChatGPT Classic 金丝雀/滚动包更新管理器

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DevSpace Ultra 在支持的 Node 平台上安装并运行基础 DevSpace/Chat Swarm 层。仅 Windows 的行依赖于 Windows AppX 包标识及当前 ChatGPT Classic 桌面分发模式。Ultra 会对这些能力进行特性检测,而非在无法使用相同桌面包机制的平台上假装存在。

生产流程

一个正常的主智能体会话可以按以下层级运行:

assess workload
  -> choose desiredWorkers
  -> elastic scale runtime + Swarm capacity
  -> dispatch independent or targeted tasks
  -> collect / synthesize
  -> shrink idle tail workers when no longer needed

主智能体不必保持所有工作处于打开状态。现有工作对话会尽可能被重用。

运行时生命周期工具

Ultra 服务器注册的运行时工具包括:

  • chat_swarm_runtime_status

  • chat_swarm_runtime_ensure

  • chat_swarm_runtime_scale

  • chat_swarm_runtime_recover

  • chat_swarm_runtime_autojoin

  • chat_swarm_runtime_setup

  • chat_swarm_runtime_stop

  • chat_swarm_elastic_scale

  • chat_swarm_update_status

  • chat_swarm_update_rollout

Chat Swarm 后端包括:

  • create / join / status

  • dispatch / collect / cancel

  • 长时间驻留工作等待及 submit/repark

  • 定向或首个可用路由

  • 幂等 taskKey 重试

  • 跨 DevSpace 重启的持久化

  • 工作回收回退

  • 安全在线容量调整

弹性扩缩策略

Ultra 有意将运行时容量与任务路由分离。

  • 主智能体可为简单工作选择少量工作,为可并行工作扩展工作数量。

  • reservedWorkers 可将操作员选择的任意运行时编号排除在弹性生产扩缩之外;公开默认值为空保留列表。

  • 缩容仅移除安全的空闲尾部容量,不会仅为即时达到某个数字而中断忙碌工作。

  • 现有工作对话和保存的上下文优先于创建临时对话。

  • 正常任务不会由控制器输入到工作 UI 中。它们通过共享的 Chat Swarm 后端传输。

sub-agents 项目路由

当配置了 ChatGPT 项目 URL 时,新的工作对话会在 sub-agents 项目内创建,而非堆满普通聊天列表。项目范围内的对话 URL 会被持久化并被恢复路径接受。

更新安全

chat-swarm-classic-update-manager.ps1 围绕金丝雀优先的滚动更新设计:

  1. 检测主要 ChatGPT Classic 版本及工作漂移;

  2. 从新的主包准备一个空闲金丝雀运行时;

  3. 恢复已知的已验证种子配置文件;

  4. 验证金丝雀渲染器/登录/编辑器并在编排层运行实际工作任务;

  5. 逐个更新生产工作;

  6. 在每次更新前备份配置文件/会话状态;

  7. 重新打开精确保存的对话并在更新后验证工作;

  8. 若验证失败则回滚受影响的工作。

若无版本漂移,则无需滚动更新。

安全模型

DevSpace Ultra 继承了 DevSpace 的自托管 MCP 模型。保持服务器仅绑定并通过你控制的传输层暴露,使用认证,避免将本地 MCP 端点直接暴露于公共互联网。

工作令牌和编排器令牌不会被有意写入普通控制器日志。运行时状态存储的是包/配置文件/对话映射,而非原始 Swarm 令牌。

参见 SECURITY.md 了解报告和部署指南。

验证

分发级别验证:

npm run verify:ultra

Chat Swarm 回归测试覆盖多工作扇出、定向路由、submit/repark、稀疏唤醒、重试幂等性、持久化、关闭唤醒、回收安全性及调整不变量。

Windows 生命周期测试额外覆盖隔离运行时启动、最小化 CDP 控制、工作恢复、长时间租赁浸泡、同对话连续性及弹性供应。

文档

许可

MIT。参见 LICENSE 和 NOTICE。

DevSpace Ultra 是一个独立的社区分支/发行版,并非 OpenAI 官方产品。ChatGPT 及 OpenAI 产品名称均为其各自所有者的商标。

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    Enables multiple LLM agents across devices to form teams, share knowledge, memory, and tasks with live status via a web dashboard and distributed-systems reliability.
    Apache 2.0
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    Multi-agent AI orchestration platform for Claude Code that enables deploying and coordinating specialized agents in swarms with self-learning, fault-tolerant consensus, and enterprise security.
    15,748 npm
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