让团队规模突破人力限制。

代理劳动力平台。
为每位团队成员配备一支 AI 代理小队——分配任务、跟踪进度，并让他们自主协作。

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AgentsMesh 是什么？

AgentsMesh 是 代理劳动力平台——让团队规模突破人力限制。与在本地机器上逐一运行代理不同，AgentsMesh 允许您启动 远程 AI 工作站（AgentPod），通过通道和 Pod 绑定协调 多代理协作，并通过集成的 任务管理 系统跟踪所有内容——所有操作均可通过一个 Web 控制台完成。

个人生产力已达到峰值。下一个前沿在于组织层面。AgentsMesh 将 AI 代理从单人工具转变为协同工作的劳动力队伍。

BYOK（自带密钥）——由您提供自己的 AI API 密钥。无使用上限，完全掌控成本。

功能

• AgentPod — 带有 Web 终端、Git 工作树隔离和实时流传输的远程 AI 工作站。可同时运行多个 Pod。
• 多代理协作 — 通过通道和 Pod 绑定协调代理。实时可视化协作拓扑结构。
• 任务管理 — 看板式任务管理，支持工单与 Pod 绑定、进度跟踪以及 MR/PR 集成。
• 自托管 Runner — 在您自己的基础设施上部署 Runner。您的代码始终保留在本地环境中。
• 多代理支持 — Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Aider、OpenCode，以及任何基于终端的自定义代理。
• 多 Git 提供商支持 — 支持 GitLab、GitHub 和 Gitee 集成。
• 多租户支持 — 组织 > 团队 > 用户层级结构，具备行级隔离功能。
• 企业级功能 — SSO、RBAC、审计日志，以及气隙部署支持。

快速开始

使用 AgentsMesh 的最快方式是通过我们的托管服务 agentsmesh.ai——注册、连接您的 Git 提供商，几分钟内即可开始运行代理。

1. 安装 Runner

Runner 是一个轻量级守护进程，运行在您的机器上并在本地执行 AI 代理。您的代码始终保留在您的基础设施中。

curl -fsSL https://agentsmesh.ai/install.sh | sh

更多安装选项（deb、rpm、Windows 等），请参阅 Runner README。

2. 登录

agentsmesh-runner login

此命令会打开浏览器进行身份验证。对于无头环境（SSH、远程服务器）：

agentsmesh-runner login --headless

对于自托管部署，请添加 --server：

agentsmesh-runner login --server https://your-server.com

3. 运行

agentsmesh-runner run

或者将其安装为系统服务以实现持续运行：

agentsmesh-runner service install
agentsmesh-runner service start

Runner 在线后，您可以在 Web 控制台创建一个 AgentPod，并开始使用 AI 代理进行编码。

架构

AgentsMesh 将 控制平面 与 数据平面 分离——编排指令通过带有 mTLS 的 gRPC 传输，而终端 I/O 数据则通过 Relay 集群进行流式传输。

快速入门

一键部署（Docker）

git clone https://github.com/AgentsMesh/AgentsMesh.git
cd AgentsMesh/deploy/dev
./dev.sh

此命令将启动整个栈：PostgreSQL、Redis、MinIO、后端、Relay、Traefik，以及带有热重载功能的本地 Next.js 前端。

访问：

测试账号：

端口会根据工作树动态分配。实际值请查看 deploy/dev/.env 文件。

# 1. 启动基础设施
cd deploy/dev && ./dev.sh

# 2. 后端（在 Docker 中自动启动并支持热重载）
docker compose logs -f backend

# 3. 前端（本地 Turbopack）
cd web && pnpm install && pnpm dev

agentsmesh/backend:sha-xxxxxxx
agentsmesh/web:sha-xxxxxxx
agentsmesh/web-admin:sha-xxxxxxx
agentsmesh/relay:sha-xxxxxxx

agentsmesh/backend:1.0.0
agentsmesh/backend:1.0

支持的代理

技术栈

项目结构

AgentsMesh/
├── backend/          # Go API 服务器
├── web/              # Next.js 前端
├── web-admin/        # 管理控制台（Next.js）
├── runner/           # 自托管 Runner 守护进程（Go）
├── relay/            # 终端中继服务器（Go）
├── proto/            # Protocol Buffers 定义文件
├── ci/               # CI Dockerfile
├── deploy/
│   ├── dev/          # Docker Compose 开发环境
│   └── selfhost/     # 自托管部署指南
└── docs/             # 架构文档和 RFC

贡献

我们欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 获取相关指南。

• 行为准则
• 安全策略

许可证

商业源代码许可证 1.1（BSL-1.1）

• 变更日期： 2030 年 2 月 28 日
• 变更后的许可证： GPL-2.0 或更高版本

BSL 允许您在非生产环境中使用、复制和修改本软件。在变更日期之前，生产环境使用需要购买商业许可证；变更日期之后，软件将根据 GPL-2.0 或更高版本开源。完整条款及额外使用许可，请参阅 LICENSE。

AgentsMesh 快速上手指南

AgentsMesh 是一个智能体工作力平台（Agent Workforce Platform），旨在帮助团队突破人力限制。它允许你部署远程 AI 工作站（AgentPods），通过频道和绑定协调多智能体协作，并通过集成的任务管理面板追踪进度。所有操作均可在统一的 Web 控制台完成。

环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS, 或 Windows (WSL2 推荐)
• 前置依赖（仅针对手动开发部署）：
  • Go 1.24+
  • Node.js 20+ & pnpm
  • Docker & Docker Compose
• AI 密钥：本项目采用 BYOK (Bring Your Own Key) 模式，你需要自备 Anthropic、OpenAI、Google 等厂商的 API Key。
• 代码托管：支持 GitHub、GitLab 或 Gitee 账号。

注意：对于普通用户，最快的方式是直接使用官方托管服务 agentsmesh.ai，无需本地部署基础设施。以下指南主要针对本地运行 Runner 或自托管全套系统。

安装步骤

方式一：安装 Runner（推荐）

Runner 是一个轻量级守护进程，运行在你的机器上以执行 AI 智能体，确保代码保留在你的基础设施内。

1. 执行安装脚本

   curl -fsSL https://agentsmesh.ai/install.sh | sh
   

   (注：如下载速度慢，可尝试手动下载脚本后执行)

2. 登录认证 运行以下命令打开浏览器进行认证：

   agentsmesh-runner login
   

   • 无头环境（如 SSH/远程服务器）：

     agentsmesh-runner login --headless
     

   • 自托管部署（连接私有服务器）：

     agentsmesh-runner login --server https://your-server.com
     

3. 启动服务 直接运行：

   agentsmesh-runner run
   

   或安装为系统服务以实现常驻运行：

   agentsmesh-runner service install
   agentsmesh-runner service start
   

方式二：全套系统本地开发部署 (Docker)

如果你需要自托管整个平台（包含后端、前端、数据库等），可使用一键脚本。

1. 克隆项目并启动

   git clone https://github.com/AgentsMesh/AgentsMesh.git
   cd AgentsMesh/deploy/dev
   ./dev.sh
   

   该命令将启动 PostgreSQL, Redis, MinIO, Backend, Relay, Traefik 及前端服务。

2. 访问控制台

   • Web 控制台: http://localhost:3000
   • API 地址: http://localhost:80/api

3. 测试账号

   • 普通用户: dev@agentsmesh.local / devpass123
   • 管理员: admin@agentsmesh.local / adminpass123

基本使用

安装并启动 Runner 后，即可通过 Web 界面开始使用：

1. 创建 AgentPod 登录 Web 控制台，点击创建新的 AgentPod。这将为你分配一个带有 Web 终端和独立 Git 工作树的远程 AI 工作站。

2. 配置智能体 在 Pod 设置中绑定你的 AI API Key，并选择所需的智能体工具（如 Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Aider, OpenCode 或其他自定义终端工具）。

3. 任务协作

   • 分配任务：在看板（Kanban）中创建工单并将其绑定到特定的 Pod。
   • 实时监控：通过 Web 终端实时查看智能体的代码生成过程，或通过拓扑图观察多智能体间的协作流向。
   • 代码集成：智能体完成的代码可直接通过 MR/PR 流程合并回你的仓库。

4. 开始编码 在 Web 终端中输入指令，你的 AI 智能体小队将开始自主工作，而你可以在看板中追踪整体进度。