sbot — 自托管 AI Agent 服务

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开源、自托管的 AI Agent 框架。 模块化配置：模型、记忆、工具、渠道均可独立组合，按需搭建 Agent —— 在自己的服务器上运行，支持多渠道接入、MCP 工具协议和内置 Web UI，无供应商绑定。

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快速开始

npm

# 安装
npm install -g @qingfeng346/sbot

# 启动（前台），随后访问 http://localhost:5500
sbot

# 后台启动（关闭终端不退出）
sbot -d

# 指定端口启动（5500 被占用时使用）
sbot -p 3000

# 仅保存端口，不启动服务
sbot port 3000

完整命令列表：

| 命令 | 说明 | |------|------| | sbot | 启动服务（前台） | | sbot -d / --daemon | 后台启动（关闭终端不退出） | | sbot -p <port> / --port | 指定端口启动，如 sbot -p 3000 | | sbot port <port> | 仅修改并保存端口，不启动服务 | | sbot stop | 关闭正在运行的服务 | | sbot status | 查看运行状态、端口、自启动、版本、配置目录 | | sbot update | 更新到最新版本（若服务运行中会先停止） | | sbot -v / --version | 查看版本并检查更新 | | sbot startup enable | 开启开机自启动 | | sbot startup disable | 取消开机自启动 | | sbot startup status | 查看开机自启动状态 |

执行 npm install -g 时如果报 EACCES: permission denied，不建议用 sudo 强行安装——之后很容易出现各种文件归属混乱。推荐做法是在用户目录下另建一个全局包目录，把 npm 装到这里，从根源上避开系统目录的权限限制。

一键脚本（推荐，自动识别 zsh / bash，复制整段粘贴到终端回车即可）：

mkdir -p ~/.npm-global && \
npm config set prefix '~/.npm-global' && \
RC_FILE=$([ "${SHELL##*/}" = "bash" ] && echo ~/.bash_profile || echo ~/.zshrc) && \
grep -q '.npm-global/bin' "$RC_FILE" 2>/dev/null || echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> "$RC_FILE" && \
source "$RC_FILE" && \
echo "✓ 完成，现在可以执行: npm install -g @qingfeng346/sbot"

手动步骤（想了解每一步在做什么时使用）：

# 1. 创建用户级全局目录
mkdir ~/.npm-global

# 2. 让 npm 指向这个目录（全局包装到这里，不再写入系统路径）
npm config set prefix '~/.npm-global'

# 3. 把它加入 PATH，这样终端才能找到全局命令
#    zsh（macOS 默认终端）：
echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
#    bash：
echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile

完成后重新执行 npm install -g @qingfeng346/sbot 即可。

Docker

docker pull qingfeng346/sbot
docker run -d \
  -p 5500:5500 \
  -v ~/.sbot:/root/.sbot \
  --name sbot \
  qingfeng346/sbot
# 打开 http://localhost:5500

配置和数据持久化在宿主机的 ~/.sbot 目录中。

Docker Compose

适合长期运行、希望版本受控、便于一键升级的场景。新建 docker-compose.yml：

services:
  sbot:
    image: qingfeng346/sbot
    container_name: sbot
    ports:
      - "5500:5500"
    volumes:
      - ~/.sbot:/root/.sbot
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - LOG_LEVEL=INFO
    restart: unless-stopped

常用命令：

docker compose up -d            # 后台启动
docker compose logs -f          # 查看日志
docker compose down             # 停止并移除容器（数据保留在 ~/.sbot）
docker compose pull && docker compose up -d   # 升级到最新镜像

核心特性

• 模块化组合 — 模型、记忆、工具、渠道、技能均为独立模块，自由搭配搭建 Agent，无固定套路
• 一条命令部署 — npm install -g 或 docker run，跨平台原生运行，无额外系统依赖
• 全 Web UI 管理 — 所有配置在浏览器中完成，无需手动编辑文件
• 多 LLM 供应商 — OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Ollama，以及任何 OpenAI 兼容接口（Azure OpenAI、Groq、Mistral、DeepSeek 等）；网络抖动自动指数退避重试
• 多 Agent 编排 — Single、ReAct（递归任务分解）、Generative（多模态生成）三种模式，Agent 可嵌套组合
• ACP Agent 支持 — Agent Client Protocol 集成，支持持久化和临时两种 Agent 模式
• 知识库 — 内置 Wiki 系统，关键词与语义混合检索，Agent 对话中自动引用
• 长期记忆 — 基于向量 Embedding 的语义检索（OpenAI、Google、Ollama、Cohere、VoyageAI），持久化上下文记忆
• 对话压缩 — Token 用量超阈值时自动摘要压缩，保持上下文连续性的同时降低消耗
• 记忆（Memory） — Agent 级自动长期记忆：会话空闲后由后台 MemoryLLM 提炼持久知识，主 Agent 通过 search_memory / read_memory 召回，并有 consolidate / reconcile 维护任务
• 日程（Agenda） — 由对话驱动的提醒、日程与周期任务，支持 absolute / interval / cron 触发器；可每轮对话后从对话自动同步，并投递到任意会话或渠道
• 心跳唤醒 — 可配置定时提示词，让 Agent 在任意渠道周期性主动发起任务
• MCP 工具 — 标准 MCP 协议（stdio/SSE），接入任意 MCP 工具生态；支持全局与 Agent 级独立配置，故障自动重启
• 多渠道接入 — Web UI、CLI、飞书/Lark、Slack、企业微信、微信、钉钉、QQ（官方机器人）、OneBot（v11 反向 WebSocket）、小爱音箱、REST API、WebSocket
• 内置工具 — Shell 执行、文件系统、归档操作、媒体文件读取、Python/PowerShell 内联执行、Web 抓取/下载、Cron 调度、待办事项
• 技能系统 — 可安装的 Prompt 模块，支持从 Clawhub、skills.sh、skillhub.cn 远程安装
• Agent 商店 — 浏览并一键安装预打包 Agent（含模型、Prompt、工具、技能、MCP 服务器配置），支持自定义源
• Token 用量追踪 — 按模型统计消耗，模型响应缓存命中率可视化
• 无人值守安全 — 渠道支持审批超时与提问超时配置，长时间运行更可靠
• 灵活配置 — 单个 settings.json，支持全局和会话两级覆盖；提示词热更新无需重启

文档

完整使用指南（含分步配置与各功能详解）见 while-coder.github.io/sbot：

• 快速上手 — 快速开始 · 核心特性
• 模型与 Agent — 模型 · Agent · Agent 商店
• 存储与知识 — 存储 · 笔记 · 知识库
• 自动化 — 记忆 · 日程 · 心跳唤醒
• 工具与技能 — 内置工具 · MCP 工具 · 技能
• 渠道 — 渠道配置（飞书/Lark · Slack · 企业微信 · 微信 · 钉钉 · QQ · OneBot · 小爱）

关键词

AI Agent 自托管 大模型服务 开源 MCP ACP 模型上下文协议 多智能体 ReAct OpenAI Claude Gemini Ollama 聊天机器人 飞书 Lark OneBot QQ 长期记忆 向量检索 TypeScript Node.js