teambot-ai 1.49.0

团队协作型AI助手 - Team Collaboration AI Assistant

TeamBot - 团队协作型AI助手

🤖 一个面向团队协作的执行力强、记忆力极强、运行稳定的本地桌面端AI助手。 支持 Windows / macOS / Linux，系统托盘后台运行。 Open Interpreter 风格执行引擎 + 三层记忆系统 + 多Agent架构 + 多平台接入。

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🌟 核心特性

🚀 执行引擎

• 多语言执行: Python / Shell (Bash) / PowerShell / CMD
• 安全控制: 危险命令拦截、超时控制、输出截断
• 结构化结果: 执行结果标准化，LLM 稳定理解

🧠 三层记忆系统

• 短期记忆: 对话上下文，自动淘汰旧消息
• 工作记忆: 任务进度、执行步骤、中间结果
• 长期记忆: 用户偏好、技能经验、错误模式
• SQLite 持久化: 本地存储，支持跨会话检索

🤝 多Agent架构

• 主Agent: 任务规划、Agent调度、结果汇总
• 工具Agent: 代码执行、技能调用、文件操作
• 记忆Agent: 记忆读写、经验总结、错误记录
• 计划-执行-反思循环: 自动迭代直到完成

👥 团队协作

• 多角色协同: 支持团队成员间的Agent任务分配与协作
• 知识共享: 团队记忆库，共享技能与经验
• AICQ加密通信: 端到端加密的团队消息通道
• 部门管理: 按部门组织Agent，权限隔离

💬 多聊天平台接入

• Telegram: 官方 Bot API
• Discord: discord.py
• 飞书: Webhook 长连接
• QQ: OneBot v11 协议
• 微信: WxPusher / HTTP 桥接
• 纯 Python 实现，无需 Node.js

🛠️ 技能系统 (OpenClaw 兼容)

• 文件操作: 读写、搜索、移动、删除
• 网络搜索: DuckDuckGo 免API搜索
• 系统操作: 信息查询、进程管理、环境变量
• 浏览器自动化: Playwright 驱动
• JSON Schema 定义，支持 LLM Function Calling

🛡️ 稳定性保障

• 任务队列机制 (优先级调度)
• 执行超时控制
• 异常捕获与自动恢复
• LLM 输出 JSON 格式强校验
• 无 HTTP 网关、单机原生运行

📱 系统托盘

• 后台静默运行
• 开机自启支持
• 日志目录快捷访问
• 可打包为 exe / dmg

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🚀 一键安装

💡 无需手动安装 Python、Node.js 等依赖，脚本会自动检测并安装所有前置条件。仅复制一行命令即可完成安装。

pip 安装 (推荐)

pip install teambot-ai

Windows（PowerShell）

powershell -c "irm https://raw.githubusercontent.com/ctz168/teambot/main/install/install.ps1 | iex"

首次运行时如果 PowerShell 提示执行策略限制，先执行：Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ctz168/teambot/main/install/install.sh | bash

快速升级

已安装过 TeamBot 的环境下，一行命令更新到最新版：

teambot-ai update

该命令会自动完成：npm 升级全局包 → 检查新增依赖 → 自动启动。

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📋 系统要求

项目	最低要求	推荐配置
操作系统	Windows 10 / macOS 12 / Ubuntu 20.04	Windows 11 / macOS 14 / Ubuntu 24.04
Python	3.13+	3.13+
Node.js	18+ (LTS)	20+ (LTS)
内存	512 MB	2 GB+
磁盘空间	200 MB	500 MB+

安装脚本会自动检测并安装 Python 3.13 和 Node.js 20 LTS，你不需要提前准备任何环境。

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⚙️ 安装后配置

安装完成后，运行 teambot-ai 即可启动。首次运行会自动创建配置文件 ~/.teambot/config.json。

1. 配置 LLM

方式一: 环境变量 (推荐)

export TEAMBOT_LLM_API_KEY="sk-your-openai-key"
export TEAMBOT_LLM_MODEL="gpt-4"

方式二: 配置文件

# 首次运行会自动创建 ~/.teambot/config.json
teambot-ai

方式三: 使用 Ollama 本地模型 (免费)

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
ollama pull llama3

# 配置
export TEAMBOT_LLM_PROVIDER="ollama"
export TEAMBOT_OLLAMA_MODEL="llama3"

方式四: 使用 Anthropic Claude

export TEAMBOT_LLM_PROVIDER="anthropic"
export TEAMBOT_ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

2. 运行

# 更新到最新版（推荐）
teambot-ai update

# Web 管理后台（推荐）
teambot-ai web

# CLI 交互模式
teambot-ai cli

# 系统托盘后台运行
teambot-ai tray

# API 服务模式
teambot-ai server

# 安装/更新依赖
teambot-ai install

# 重装依赖（删除 venv 重建）
teambot-ai reinstall

# 卸载（清除所有数据）
teambot-ai uninstall

# 卸载但保留数据（配置、记忆等）
teambot-ai uninstall --keep-data

首次运行会自动安装所有依赖，后续启动秒开。

3. 配置聊天平台 (可选)

编辑 ~/.teambot/config.json:

{
  "llm": {
    "provider": "openai",
    "api_key": "sk-...",
    "model": "gpt-4"
  },
  "chat_platforms": [
    {
      "platform": "telegram",
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_BOT_TOKEN"
    },
    {
      "platform": "discord",
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"
    }
  ]
}

或使用环境变量:

export TEAMBOT_TELEGRAM_TOKEN="your-telegram-bot-token"
export TEAMBOT_DISCORD_TOKEN="your-discord-bot-token"

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💡 使用示例

CLI 交互

👤 你: 帮我在桌面创建一个 hello.py 文件
🤖 助手: ✅ 已在桌面创建 hello.py

👤 你: 搜索最新的Python 3.12新特性
🤖 助手: [搜索结果...]

👤 你: 查看系统信息
🤖 助手: 系统: macOS 14.0 | CPU: 8核 | 内存: 12.3GB可用

CLI 内置命令

命令	说明
help	显示帮助
status	查看系统状态
skills	列出所有技能
memory	查看记忆统计
sessions	查看会话列表
session <id>	切换会话
clear	清除当前对话历史
quit	退出

技能调用

# 直接调用技能
👤 你: !system_info
👤 你: !file_read path=/tmp/test.txt
👤 你: !web_search query=AI news

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🏗️ 扩展开发

添加自定义技能

# aiskills/my_skill.py
from aiskills.base import Skill, SkillResult, SkillParameter

class MyCustomSkill(Skill):
    name = "my_skill"
    description = "我的自定义技能"
    category = "custom"
    parameters = [
        SkillParameter("input", "string", "输入参数", required=True),
    ]

    async def execute(self, input: str = "", **kwargs) -> SkillResult:
        # 你的逻辑
        return SkillResult(
            success=True,
            data={"result": input.upper()},
            message=f"处理完成: {input}",
        )

技能会自动被发现和注册 (命名规则: *_skill.py)。

添加自定义聊天平台

# chatbot/my_platform_bot.py
from chatbot.base import BaseChatBot, ChatMessage, ChatResponse

class MyPlatformBot(BaseChatBot):
    platform_name = "my_platform"

    async def start(self):
        # 实现启动逻辑
        pass

    async def stop(self):
        pass

    async def send_message(self, response: ChatResponse) -> bool:
        pass

然后在 chatbot/manager.py 中注册即可。

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📦 打包

Windows (exe)

pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile --windowed --icon=icon.ico \
    --add-data "aiskills:aiskills" \
    --add-data "chatbot:chatbot" \
    --name TeamBot main.py

macOS (dmg)

pyinstaller --onefile --windowed --icon=icon.icns \
    --add-data "aiskills:aiskills" \
    --name TeamBot main.py
# 然后使用 hdiutil 创建 dmg

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⚙️ 环境变量参考

变量	说明	默认值
TEAMBOT_LLM_PROVIDER	LLM 提供商	openai
TEAMBOT_LLM_API_KEY	API Key	-
TEAMBOT_LLM_BASE_URL	API 地址	OpenAI 官方
TEAMBOT_LLM_MODEL	模型名称	gpt-4
TEAMBOT_LLM_TEMPERATURE	温度	0.1
TEAMBOT_TELEGRAM_TOKEN	Telegram Bot Token	-
TEAMBOT_DISCORD_TOKEN	Discord Bot Token	-
TEAMBOT_FEISHU_APP_ID	飞书 App ID	-
TEAMBOT_FEISHU_APP_SECRET	飞书 App Secret	-
TEAMBOT_LOG_LEVEL	日志级别	INFO

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🔗 相关链接

• 官方网站: https://teambot.samai.cc
• GitHub: https://github.com/ctz168/teambot
• PyPI: https://pypi.org/project/teambot-ai

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📄 License

MIT