## 它到底是什么

GoRaven 给团队里每个人一个独立的 Agent 工作空间。注意，是**工位，不是聊天框**。
Agent 在里面读文件、写代码、跑命令、调接口、查知识库、分析数据、写报告、做图表。你交代任务，它自己拆步骤、并行推进、交付结果。
你拿到的是成果，不是一段需要复制粘贴的文本。
举个真实的使用场景：你让它写一份竞品分析。它会自己去网上查资料，把数据整理成表格，再结合你知识库里的背景材料出初稿，文件直接落在你的工作区里，改改就能交。全程你只下了一条指令。
## 为什么强调"团队"

市面上个人向的 AI 工具已经很多了，GoRaven 从一开始就瞄准的是另一件事：**2 到 10 人的工程团队，怎么共享 AI 能力。**
- 每个人有独立的工作空间和文件系统，互相隔离，不会串数据
- 团队可以共享项目和技能库，一个人沉淀的好东西，全队都能用
- 管理员统一管控模型配额、工具权限、数据访问，后台有完整仪表盘
- 对话可以生成公开链接，设置过期时间，不用登录就能分享

一个人踩过的坑，不该让全队再踩一遍。这是技能系统的出发点：好用的提示词、脚本、工作流打包成「技能」，放进技能市场，同事一键安装。技能依赖（pip、npm、go）由 SystemAgent 自动装好，不用人工伺候。
## 能接什么

这是和"玩具级"Agent 拉开差距的地方：
- **多模型**：OpenAI、Claude、DeepSeek、通义千问、GLM、Gemini、Ollama……主流供应商都能接，管理员统一配置，用户按任务选用，按成本控制
- **MCP 工具链**：支持 Streamable HTTP / SSE / Stdio 三种协议，内部 API、数据库、私有服务都能挂进来
- **RAG 知识库**：制度、文档、业务资料丢进去自动向量化，Agent 执行时实时检索，回答有依据，不靠瞎编
- **插件 Hook**：Agent 生命周期、对话轮次、工具调用、SSE 事件流四个节点都能注入自定义逻辑，不用 Fork 核心代码也能深度定制
- **沙盒隔离**：每个用户独立文件系统，还可以切到 Docker 后端做进程级隔离

## 几个我们坚持的设计原则

做这个项目，有几件事我们想得很清楚，写出来供同行参考：
**模型为道，Agent 为器。** 我们不做什么"记忆与进化"——如果不能转化为可泛化的规则或实时检索增强，那只是噪音。模型的进化是模型自己的事，Agent 不该越俎代庖。Agent 的本分只有三件事：流程的确定性、工具调用的精度、执行的鲁棒性。
**可观测优先。** 协作的本质不是分派任务，而是对齐认知。人看不见 Agent 在想什么，Agent 也猜不到你要什么，所以执行过程的可观测性必须从产品层面去解决——让每一轮观测，都成为下一轮决策的储备。
**OS 优先。** 模型有知识和推理，但没有眼睛也没有手。Agent 要干活，就必须大量调用操作系统的能力。所以运行环境和依赖的集成是第一优先级——一个好的 Agent，本质上就是一个 Agent OS。
**工程优先。** Agent 太灵活了，工具组合一多就管不住，剪枝规则改一点整个流程就跑偏。花在工程上的时间，不是为了今天多上一个功能，是为了明年这项目还能继续做。
## 技术上怎么实现的

给感兴趣的同学简单说下技术栈：
- 后端 Go，基于 Freedom 框架 + Cloudwego 字节的 **Eino** ADK（Agent 开发框架）
- Agent 分三类：MainAgent 负责主对话（上下文压缩、Plan 模式），DynamicAgent 作为子 Agent 处理分支任务省 token，SystemAgent 自动装技能依赖
- 存储默认 SQLite，可切 MySQL / PostgreSQL；缓存可本地或 Redis
- 前端 React 18 + TypeScript + Vite + Tailwind CSS 4
- 命令安全做了两级校验，sudo、危险删除这类操作会被拦下来

整套东西打包在一个 Docker 镜像里，Go、Node、Python、git 运行时依赖都装好了，技能装依赖开箱即用。
## 五分钟跑起来

国内镜像配好了，拉取不卡：
```
docker pull docker.1panel.live/8treenet/goraven:v0.4.3

docker run -d --restart=always --name goraven-agent \
  -p 8000:8000 \
  -e GORAVEN_CHINA_MIRROR=1 \
  docker.1panel.live/8treenet/goraven:v0.4.3
```
`GORAVEN_CHINA_MIRROR=1` 会启用国内加速镜像并自动设置时区为 Asia/Shanghai。数据想持久化就挂 `-v /opt/goraven:/goraven/data`。
启动后打开 `http://localhost:8000`，按引导创建管理员账号就能用了。
不想折腾的话，也可以直接访问 [在线体验环境](https://preview.goraven.dev/) 先看看效果。
## 最后说两句

GoRaven 不是什么大厂项目，就几个人在认真写。我们想要的很简单：让 AI 从"聊天搭子"变成"团队成员"，而且是数据留在你自己手里的团队成员。
- 官网：[https://8tree.net](https://8tree.net) 
- 在线体验：[https://preview.8tree.net](https://preview.8tree.net) 

GoRaven 给团队里每个人一个独立的 Agent 工作空间。注意，是工位，不是聊天框。Agent 在里面读文件、写代码、跑命令、调接口、查知识库、分析数据、写报告、做图表。你交代任务，它自己拆步骤、并行推进、交付结果。你拿到的是成果，不是一段需要复制粘贴的文本。举个真实的使用场景：你让它写一份竞品分析。它会自己去网上查资料，把数据整理成表格，再结合你知识库里的背景材料出初稿，文件直接落在你的工作区里，改改就能交。全程你只下了一条指令。

我们给团队造了个能"干活"的 AI：GoRaven，开源自部署 Agent 平台

GoRaven 给团队里每个人一个独立的 Agent 工作空间。注意，是工位，不是聊天框。Agent 在里面读文件、写代码、跑命令、调接口、查知识库、分析数据、写报告、做图表。你交代任务，它自己拆步骤、并行推进、交付结果。你拿到的是成果，不是一段需要复制粘贴的文本。举个真实的使用场景：你让它写一份竞品分析。它会自己去网上查资料，把数据整理成表格，再结合你知识库里的背景材料出初稿，文件直接落在你的工

人工智能

GoRaven为团队提供独立Agent工作空间，支持文件读写、代码执行、数据分析等任务，自动拆解步骤并并行交付成果。集成多模型、MCP工具链、RAG知识库，支持沙盒隔离与插件Hook，五分钟Docker部署，数据自主可控，让AI成为真正的团队成员。

文件系统

代码解释

PostgreSQL

TypeScript

数据库

DeepSeek

Python

SQLite

Docker

MySQL

Agent

Redis

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