super-agent-party
super-agent-party 是一款全能型本地部署 AI 伴侣,旨在将虚拟角色互动与强大的电脑自动化能力合二为一。它巧妙融合了自托管 Neuro-sama 的陪伴特性与 OpenClaw 的控制能力,让用户能在桌面上拥有既可爱又干活的智能助手。
这款软件主要解决了传统 AI 助手“只能动口不能动手”的痛点。通过内置的桌面视觉识别与工具链,super-agent-party 能像人类一样操作鼠标、键盘和终端,自动完成复杂任务;同时支持自定义 VRM 模型,让 AI 以生动的 3D 形象伴随左右。此外,它还具备多角色群聊、长短期记忆管理以及一键部署到主流社交平台和直播网站的功能,极大地拓展了 AI 的应用场景。
无论是希望提升工作效率的普通用户、想要定制专属虚拟主播的创作者,还是需要开放接口进行二次开发的程序员,都能从中找到价值。其独特的技术亮点在于对 MCP(模型上下文协议)的支持、可扩展的插件系统以及开放的 API 接口,允许开发者轻松连接外部服务或构建新功能。作为一款开源工具,super-agent-party 在提供丰富功能的同时保持了高度的灵活性与隐私安全性,是探索本地化 AI 应用的理想选择。
使用场景
独立游戏开发者小林正在筹备一款视觉小说新作,急需一个能 24 小时互动引流、同时协助处理繁琐开发任务的智能助手。
没有 super-agent-party 时
- 直播互动单一:只能依靠预设脚本回复弹幕,无法根据观众情绪实时生成个性化对话,直播间气氛沉闷。
- 多平台部署繁琐:想同步运营 B 站、QQ 群和 Discord 社区,需分别编写不同接口代码,维护成本极高且容易出错。
- 自动化能力缺失:测试游戏剧情分支或整理素材时,必须人工重复操作鼠标键盘,无法让 AI 直接控制电脑执行任务。
- 角色缺乏记忆:引入的虚拟主播(VRM 模型)记不住老观众的昵称和过往梗,每次互动都像初次见面,难以建立粉丝粘性。
- 扩展性差:想要添加“自动攻略生成”等定制功能,需要重构整个后端架构,开发周期被无限拉长。
使用 super-agent-party 后
- 智能直播控场:利用内置的 Live Streaming Bot,AI 能结合上下文实时幽默回应弹幕,甚至主动发起话题,直播间活跃度提升 300%。
- 一键全平台分发:通过 Instant Messaging Bot 功能,一次配置即可将同一套 AI 逻辑同步至 QQ、微信及 Discord,实现跨社区统一运营。
- 自主执行开发任务:借助 Computer Control 和 Task Center,AI 能模拟人工操作浏览器收集素材、自动运行测试脚本,大幅释放人力。
- 长效记忆陪伴:依托多角色群聊与长期记忆机制,VRM 桌面宠物能准确叫出粉丝名字并回顾过往聊天细节,显著增强用户归属感。
- 灵活插件生态:利用 Extension System,小林快速安装了自制的“剧情编辑器”插件,无需改动核心代码即实现了定制化工作流。
super-agent-party 将原本分散的直播、客服与自动化工具整合为统一的自托管智能体,让个人开发者也能拥有企业级的全能 AI 团队。
运行环境要求
- Windows
- macOS
- Linux
未说明
未说明

快速开始

简介
🚀 一款拥有无限可能的AI桌面伴侣!
VRM桌面宠物:支持上传自定义VRM模型、动作和3D场景,打造个性化桌面伴侣。

任务中心:让您的AI智能体在后台执行任何高级任务,自动控制电脑完成工作,支持MCP和Agent Skills。

计算机控制:通过桌面视觉结合鼠标、键盘和终端控制工具链,AI智能体可以完成电脑上的任何任务!下图展示了一位AI正在玩Wordle游戏。

多角色群聊:支持酒馆角色卡和长期记忆功能,让您同时与多个角色聊天!

即时通讯机器人:支持一键部署到QQ、微信、飞书、钉钉、Telegram、Discord、Slack等平台。

直播机器人:支持一键部署到Bilibili、YouTube、Twitch等平台,并实现360度全景直播。

AI浏览器:为您的AI智能体配备专属浏览器,支持自动化控制。

扩展系统:支持安装和创建新扩展。下图展示了一个Galgame扩展。所有扩展都可以在独立窗口或侧边栏中打开。

开发者友好:提供开放的OpenAI API接口和MCP接口,允许智能体进行外部连接。

快速入门
中国用户下载请点击 中国用户点击下载 的链接!
Windows便携版(推荐!免安装源码版本,支持一键同步到仓库最新版本,无需等待桌面版打包)
👉 点击下载
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⭐ 注意!您可以双击一键更新(update).bat来更新软件,也可以双击一键启动(start).bat来启动软件。操作系统必须是Windows 10/11、Windows Server 2025或更高版本!
Windows桌面安装版
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⭐ 注意!安装时请仅选择为当前用户安装,否则启动时将需要管理员权限。操作系统必须是Windows 10/11、Windows Server 2025或更高版本!
MacOS集成包(目前仅支持M芯片,免安装源码版本,支持一键同步到最新仓库版本,无需等待桌面版打包)
适合开发者/高级用户:免安装源码版本,支持一键同步到最新仓库版本,无需等待桌面版打包。
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🚀 使用步骤
1. 移除网络下载隔离(重要) 下载并解压后,打开终端,输入以下命令(注意末尾有一个空格),然后将解压后的文件夹拖入终端窗口并按回车键:
sudo xattr -rd com.apple.quarantine
(注:-rd参数会递归地移除文件夹内所有组件的隔离属性;否则,Python环境可能无法正常运行。)
2. 赋予脚本执行权限 在终端中进入该文件夹,执行:
chmod +x 一键更新(update).sh 一键启动(start).sh
3. 运行软件
- 首次使用/更新:建议先执行
./一键更新(update).sh,以确保依赖项同步到最新版本。 - 日常启动:直接执行
./一键启动(start).sh。
MacOS桌面安装版(目前仅支持M芯片。)
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⭐ 注意!下载完成后,将dmg文件中的应用拖入/Applications目录,然后打开终端,执行以下命令并输入root密码,以移除网络下载附带的隔离属性:
sudo xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/Super-Agent-Party.app
Linux 桌面安装
我们提供了两种主流的 Linux 安装包格式,以方便您在不同场景下使用。
1. 使用 .AppImage 安装
.AppImage 是一种无需安装即可直接使用的 Linux 应用程序格式,适用于大多数 Linux 发行版。
👉 点击下载
2. 使用 .deb 包安装(适用于 Ubuntu/Debian 系统)
👉 点击下载
Docker 部署(此版本的桌面宠物仅可通过浏览器查看。)
两条命令即可安装该项目:
docker pull ailm32442/super-agent-party:latest docker run -d -p 3456:3456 -v ./super-agent-data:/app/data ailm32442/super-agent-party:latest⭐注意!
./super-agent-data可以替换为任何本地文件夹,Docker 启动后,所有数据都将缓存在此本地文件夹中,不会上传到任何地方。即可使用:访问 http://localhost:3456/
Docker Compose 部署(此版本的桌面宠物仅可通过浏览器查看。将额外启动一个网关容器用于登录管理。)
安装项目:
git clone https://github.com/heshengtao/super-agent-party.git cd super-agent-party docker-compose up -d⭐注意!默认用户名为
root,默认密码为pass。请在首次登录后更改密码。即可使用:访问 http://localhost:3456/
API 密钥管理:访问 http://localhost:3456/token.html
与您的 Docker 版本匹配的轻量级客户端,将 Docker 转变为桌面应用
源代码部署
git clone https://github.com/heshengtao/super-agent-party.git
cd super-agent-party
uv sync
npm install
npm run dev
扩展功能
新增了全新的扩展系统。您可以在 插件列表 查看可用插件,或直接在聚会中通过【开发者】->【扩展】进行查看和安装。您也可以将自己开发的扩展添加到官方插件列表中,网址为 super-agent-party.github.io!
现有扩展
| 名称 | 作者 | 描述 | 仓库地址 |
|---|---|---|---|
| Super Agent Party 示例 | heshengtao | Super Agent Party 的示例插件,展示插件架构和功能。 | https://github.com/heshengtao/sap-example |
| 带 NodeJS 的 Super Agent Party 示例 | heshengtao | 这是一个带有 NodeJS 环境的聊天前端示例 | https://github.com/heshengtao/sap-example-with-node |
| Web 预览 | heshengtao | 一个使 Super Agent Party 具备网页预览功能的插件。 | https://github.com/heshengtao/sap-web-preview |
| 故事冒险 | heshengtao | 一款交互式故事冒险插件,利用 AI 生成故事情节和选项。 | https://github.com/heshengtao/sap-story-adventure |
| Live 2D | heshengtao | 这是一个 Live 2D 扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-live2d |
| AI 编辑器 | heshengtao | 这是一个 AI 编辑器 | https://github.com/heshengtao/sap-aieditor |
| AI galgame | heshengtao | 这是一个 AI galgame 扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-aigalgame |
| AI 塔罗牌解读 | heshengtao | 这是一个 AI 塔罗牌解读扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-tarot |
| AI 表格 | heshengtao | 这是一个 AI 表格扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-ai-sheet |
| AI drawio | heshengtao | 这是一个 AI drawio 扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-ai-drawio |
| AI mermaid | heshengtao | 这是一个 AI mermaid 编辑器扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-ai-mermaid |
| AI RSS 阅读器 | heshengtao | 这是为 Super Agent Party 提供的 AI RSS 阅读器扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-rss |
| 远程 | heshengtao | 一键将 Super Agent Party 暴露于公共互联网 | https://github.com/heshengtao/sap-remote |
| 代码服务器 | heshengtao | Super Agent Party 的 IDE 扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-code-server |
| CLI | heshengtao | Super Agent Party 的 CLI 扩展 | https://github.com/heshengtao/sap-cli |
硬件要求
- CPU:2 核或以上
- 内存:2GB 或以上
由于所有模型均为可选,您可以选择本地部署引擎,也可以全部使用云服务提供商的接口,因此硬件要求较低。我们在一台 2 核 2G 的云服务服务器上测试了 Docker 版本,运行良好。
使用方法
桌面版:单击桌面图标即可立即使用。
Web 或 Docker 版:启动后访问 http://localhost:3456/。
API 调用:对开发者友好,完全兼容 OpenAI 格式,可实时输出,且不会影响原 API 的响应速度。无需修改调用代码:
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="super-secret-key", base_url="http://localhost:3456/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="super-model", messages=[ {"role": "user", "content": "Super Agent Party 是什么?"} ] ) print(response.choices[0].message.content)MCP 调用:启动后,您可以通过在配置文件中写入以下内容来调用本地 MCP 服务:
{ "mcpServers": { "super-agent-party": { "url": "http://127.0.0.1:3456/mcp", } } }
功能特性
主要功能请参阅以下文档:
| 功能 | 详情 |
|---|---|
| 支持的模型服务提供商 | 支持常见的本地部署引擎接口和云服务商接口,例如:openai/ollama/dify 等。 |
| 多模态模型集成 | 集成角色扮演、推理、视觉、图像生成、语音识别、语音合成等多种类型模型,实现组合使用。 |
| VRM 桌面宠物机器人 | 高度可定制,支持自定义头像、自定义动画、语音交互和对话打断。可无缝推流至 OBS 等录屏软件,并支持双向 VMC 协议! |
| 消息平台机器人 | 目前支持 QQ、微信、飞书、Telegram、Discord、Slack 等,后续还将增加更多平台。 |
| 直播机器人 | 目前支持 Bilibili、YouTube、Twitch 等,后续还将增加更多平台。 |
| 播报机器人 | 支持长文本朗读、多音色朗读、数字人视频播报、超长文本批量转语音(并可下载)等功能,同时支持解析 EPUB 等常见电子书格式。分章节转换功能将在后续开发。 |
| 聊天界面 | 聊天界面支持 A2UI、数学公式、Mermaid 图表、HTML 代码图形等前端渲染功能。图片可下载或复制。支持胶囊模式和助理模式,方便收起并停靠对话界面。结合桌面视觉与截图功能,可无缝融入工作与娱乐场景。 |
| 角色扮演 | 支持酒馆角色卡的上传、编辑和下载。允许为不同角色配置不同的声音和头像。具备长期记忆功能,在使用角色卡时支持多音色,非角色文本可由旁白音色朗读,并支持表情符号和梗图。 |
| 丰富的原生工具 | 工具调用支持异步执行,包括网页搜索、知识库访问、智能家居控制、浏览器控制、沙箱环境下的代码执行、控制 ComfyUI 进行图像生成,以及 Claude 代码操作文件系统等。 |
| 自定义工具接口 | 支持 MCP、Skills、A2A、HTTP 请求,以及任何 LLM 接口作为主智能体的工具,用户可自由定制其智能体的工具链。 |
| 开放外部 API | 对开发者友好,开放模拟 OpenAI 和 MCP 的 API,以及桌面宠物 API。 |
| 扩展系统 | 您可以在扩展列表中查看可用插件。也可直接在 Party 中通过【开发者】 -> 【扩展】来浏览和安装插件。您还可以将自己开发的扩展添加到官方扩展列表中,网址为super-agent-party.github.io! |
| 存储空间 | 所有文件和数据均存储在用户的本地数据文件夹中。当与 NAS 部署时,还可作为本地网络内的个人图片或文件托管服务器。 |
免责声明:
本开源项目及其内容(以下简称“项目”)仅供参考,不构成任何明示或暗示的保证。项目贡献者不对项目的完整性、准确性、可靠性或适用性承担任何责任。任何依赖项目内容的行为均由用户自行承担风险。在任何情况下,项目贡献者均不对因使用项目内容而产生的间接、特殊或附带损失或损害承担责任。
特别说明
本开源项目中的某些功能(如 Edge TTS 语音合成等)依赖于第三方服务提供的公共接口或实验性功能。这些功能可能因第三方政策变更而随时不可用。开发者对这些功能的稳定性、合法性及持续性不承担任何责任。使用本项目即表示用户已理解并同意自行承担相关风险。开发者不建议也不鼓励将这些功能用于商业或大规模部署场景。
本 QQ 机器人使用官方 QQ 机器人接口,请遵守《AIGC QQ 机器人使用规范》(链接:https://q.qq.com/#/news/detail?id=1376238e8e2fbbc036676bb09d2f37da)。
本项目提供的浏览器控制功能是一个基于大语言模型(LLM)的辅助浏览界面,旨在帮助视障人士、老年人或行动不便者通过自然语言指令,结合 AI 视觉识别技术,更便捷地操作浏览器。该功能并非用于自动化爬取或黑客攻击目的。项目采用“LLM 视觉推理 → 单步操作”的技术架构。辅助浏览界面具有以下特点:
a. 非高频并发:由于依赖 LLM 推理速度(每步需 3–5 秒),并内置随机化的人类行为延迟算法,工具的操作频率严格低于普通人类用户的最高手动操作速度。
b. 不会对服务器造成压力:该工具不支持多线程并发、批量数据抓取或 DDoS 攻击。从服务器视角来看,其行为与普通人类用户无异,不会对目标网站的服务器造成额外负载。请勿在银行、支付网关或涉及高度机密信息的页面上使用本项目。因用户操作不当导致的隐私泄露,开发者概不负责。禁止的行为包括大规模数据抓取、绕过安全机制、网络干扰以及违反法律法规等。
本项目中出现的任何第三方商标、标识或品牌名称(包括但不限于 OpenAI、Microsoft、Google、Bing、Bilibili 等)均属于其各自所有者的财产。这些标识仅出于方便用户识别所使用的模型或服务之目的而展示,并不意味着与这些权利人存在任何官方关联、赞助或背书关系。若相关商标、界面或品牌的所有者认为本项目的使用不当,或不希望其品牌标识/界面通过本软件被展示或访问,请通过 GitHub Issues 或 hst97@qq.com 联系仓库管理员。我们将在收到通知后尽快(通常在 48 小时内)按照要求移除、删除或修改相关内容。
本项目为独立开发的开源工具。用户在使用本软件访问第三方 API 服务时,须自行遵守相关服务提供商的使用条款。
本软件通过第三方大模型生成的任何内容,其准确性、完整性及合规性均由模型提供商和用户行为负责。本软件作者对该等内容不承担任何法律责任。
许可协议
本项目采用双重许可模式:
- 默认情况下,本项目遵循 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 (AGPLv3) 许可协议。
- 如需将本项目用于闭源商业用途,必须获得项目管理员的商业授权。商务合作:hst97@qq.com。
未经书面授权而将本项目用于闭源商业用途,将被视为违反本协议。AGPLv3 的完整文本可在项目根目录下的 LICENSE 文件中找到,或访问 gnu.org/licenses 查阅。
第三方许可声明
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v0.4.02026/04/06v0.4.0-beta.12026/03/30v0.3.92026/03/19v0.3.82026/02/24v0.3.72026/01/27v0.3.62026/01/11v0.3.52025/12/28v0.3.42025/12/11v0.3.32025/12/03v0.3.22025/11/07v0.3.12025/10/19v0.3.02025/09/25v0.2.92025/09/12v0.2.82025/09/03v0.2.72025/08/31v0.2.62025/08/26v0.2.52025/08/20v0.2.42025/07/26v0.2.32025/07/14v0.2.22025/06/29常见问题
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LLMs-from-scratch
LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备
