项目介绍
ainowork ainowork
项目详情
AinoWork
开源·可私有化的团队 AI 工作台。
自托管、真正的 Docker 沙箱——不只是提示词包装器。
English | 简体中文
快速开始
# 1. 下载并解压
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/oinone/ainowork/refs/heads/master/docker/ainowork-starter.zip -o ainowork-starter.zip
unzip ainowork-starter.zip && cd ainowork-starter
# 2. 启动
bash start-mac.sh # 或 start-linux.sh / start-win.ps1
# 3. 打开 https://localhost:3000
# 4. 登录：admin@ainowork.dev / admin123456
# 5. 添加 LLM 服务商，开始对话环境要求：Docker + Docker Compose v2.24+，建议 8 GB 以上内存。
为什么选择 AinoWork？
一个平台，服务两类用户：
面向团队
员工各自用个人 AI 账号，数据往外流，人一走，积累的经验也跟着消失。
- 守得住。 支持私有化 / 本地 / VPC 部署，对话和代码不出企业边界。
- 不失控。 使用自己的 LLM API Key——OpenAI、Anthropic 或任意 OpenAI 兼容接口均可接入，不被特定厂商绑定。
- 留得下。 高频任务沉淀为可复用技能，一处创建、全员共享。人走了，能力留下来。
面向开发者
市面上的 AI 编程工具大多分为两类：纯对话界面（聊天体验不错，但 AI 碰不到代码）和 IDE 插件（嵌入编辑器，但仅限本地、单人使用）。AinoWork 走了一条不同的路——为 AI 智能体提供真正隔离的 Docker 容器，拥有独立的文件系统、Shell、浏览器和 Git，你通过 Web 工作台与它协作。
- 真正的沙箱隔离。 每个 AI 会话获得完整 Docker 容器。智能体可以读写、执行、甚至搞破坏，都不影响你的机器。
- 内置 Git 工作流。 克隆仓库、浏览文件、查看差异、暂存、提交、推送——全在对话中完成。
- 浏览器自动化。 智能体通过 VNC 在沙箱内驱动真实的 Chromium 浏览器。
- WebSocket 终端。 随时切入智能体沙箱的实时 Shell。
- 200+ LLM 模型。 支持 OpenAI、Anthropic 及任意 OpenAI 兼容接口。按用户配置服务商。
- 技能市场。 从社区仓库安装技能——一人创建，全员复用。
- 48 套视觉主题。 8 种强调色 × 2 种模式 × 3 种密度。
- 完整国际化。 中文和英文全覆盖，从界面到智能体对话。
为什么不是「通用云端 Agent」？
个人云端工具让一个人更快；AinoWork 让整个团队拥有共享的、可自托管的 AI 工作空间。
| 对比维度 | 通用云端 Agent | AinoWork |
|---|---|---|
| 部署方式 | 纯云端 SaaS | ✓ 可私有化 / 本地 / VPC 部署 |
| 数据归属 | 托管在厂商云端 | ✓ 留在自己环境，不出域 |
| 模型选择 | 平台绑定 | ✓ 自带 Key、多模型可配 |
| 谁在买单 | 员工个人 | ✓ 团队 / 企业 |
| 能力沉淀 | 个人账号内，随人流失 | ✓ 沉淀为共享的团队技能 |
* 「通用云端 Agent」为同类品类泛指，非特指某一产品。
核心功能
| 分类 | 能力 |
|---|---|
| AI 智能体工作区 | 多轮对话、工具调用、目标模式、会话撤回、实时 SSE 流式传输 |
| Docker 沙箱 | 每会话独立容器，隔离的文件系统、Shell 和网络；MCP 连接在沙箱内运行 |
| MCP 服务连接管理 | 完整的 Model Context Protocol 服务连接 CRUD，支持工具发现、测试和 JSON 导入 |
| 文件与 Git 管理 | 文件浏览器 + git status、diff、stage、commit、branch、push/pull、合并 |
| 浏览器自动化 | 沙箱内基于 VNC 的 Chromium 操控 |
| WebSocket 终端 | 直连智能体沙箱的交互式 Shell |
| LLM 用量统计 | Token 用量追踪与可视化，支持组织仪表板和用户级下钻分析 |
| 自托管部署 | 支持本地 / VPC / 气隙环境部署，数据不出域 |
| 技能市场 | 高频任务沉淀为可复用技能，全员共享，统一治理 |
| 计划任务 | AI 驱动的定时任务，带执行历史和批量管理 |
| 会话记忆浏览 | 基于 SessionDB 的智能体会话历史浏览与管理 |
| AI 记忆 | 跨会话持久化记忆，智能体越聊越懂你 |
| RBAC 权限 | 基于角色的访问控制与用户管理 |
| 端到端加密 | 前后端之间的请求/响应体加密 |
架构概览
AinoWork 采用经典三层 Web 架构：
- 前端（React 19 + Vite）通过 REST、SSE 流和 WebSocket 与后端通信，提供对话界面、文件浏览器、终端、VNC 查看器和管理面板。
- 后端（Python FastAPI）处理认证、会话管理、RBAC 权限，并编排 AI 智能体对话。通过 Docker API 管理沙箱容器，数据持久化在 PostgreSQL 和 Redis 中。
- 沙箱（Docker 容器）为每个智能体会话创建的临时 Linux 环境——各自拥有独立的文件系统、Shell、Git 客户端和无头 Chromium。
- AI 引擎（Hermes Agent）在后端进程内运行，处理 LLM 交互、工具调度和智能体记忆。AI 引擎通过工具在沙箱中执行代码、Shell 命令、浏览器操作和 Git 操作。
后端采用 SPI（Service Provider Interface）模块系统——29 个可插拔模块在启动时自动注册。添加新功能只需新增模块，无需修改任何中央注册表。
基于 Hermes Agent 构建
AinoWork 基于 Hermes Agent（MIT 协议，v0.16.0）构建，这是 Nous Research 开发的开源 LLM 智能体框架。Hermes Agent 提供了核心 AI 引擎——工具调用、多轮对话编排、智能体记忆和沙箱化执行。AinoWork 在此基础上构建了 Web 平台、多租户工作区、RBAC 权限、数据持久化、实时流式传输和技能市场。
感谢 Hermes Agent 团队构建了如此强大的基础框架。
社区
参与贡献
欢迎贡献代码！请确保：
- Pre-commit 钩子全部通过（代码检查、格式化、类型检查）
- 遵循现有代码规范和 SPI 模块模式（详见
backend/CLAUDE.md） - 每次提交聚焦一个逻辑变更
- 提交前充分测试
开发指南
本地开发
环境要求
- Python 3.12+
- Node.js 18+ 和 pnpm
- Docker 和 Docker Compose
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/oinone/ainowork.git
cd ainowork2. 后端
cd backend
cd docker-infra && docker compose up -d && cd - # 启动 PG + Redis
cp .env.dev .env # 开发环境默认配置
uv sync # 安装依赖
source .venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 3003.env.dev内置了开发环境默认配置，与docker-infra/docker-compose.yml中间件服务搭配使用，开箱即用。
3. 前端
cd frontend
pnpm install
pnpm dev # https://localhost:5170，API 代理到 127.0.0.1:3003联系我们
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许可证
AinoWork 使用 GNU Affero General Public License v3.0（AGPL-3.0）许可。详见 LICENSE。
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