这次看到的是这个项目:
ThinkInAIXYZ/deepchat

deepchat 是一个开源的 AI Agent 桌面客户端。
它不是网页聊天壳子。
README 里写得很明确:它是 local-first,也就是优先把会话、配置、Agent 过程放在本地桌面应用里处理。
它把几件东西放到一个入口里:模型、工具、Skills、Agent Runtime、Tape、长会话。
你可以用 OpenAI、Gemini、Anthropic 这类云端 API,也可以接本地 Ollama。
界面上看,它更像一个给 AI 工作流准备的桌面工作台。

现在很多 AI 客户端能聊天。
但只要开始做稍微长一点的任务,问题就来了。
上下文怎么保留。
工具调用怎么追。
中途断了怎么恢复。
同一个任务要不要接文件、搜索、代码执行、MCP 服务。
deepchat 重点处理的就是这些事。
它用 Tape 和 Trace 记录会话过程。不是只保留最后一段回答,而是尽量把请求、工具调用、结果、上下文条目这些过程留住。
对写代码、查资料、整理文档、跑多轮任务的人,这一点比“多一个聊天窗口”更有用。

第一个看点是 MCP。
deepchat 支持 Resources、Prompts、Tools,也支持 StreamableHTTP、SSE、Stdio 等传输方式。它还内置 Node.js 运行环境,让一些 npx/node 类 MCP 服务可以少配一点环境。
第二个看点是 Skills。
Skill 可以带说明、参考文件、素材和脚本。它不是简单提示词,而是把某类任务需要的上下文打包起来。README 里也提到,它可以和 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等工具做导入导出。
第三个看点是 ACP。
ACP Agent 可以像模型一样出现在选择器里。对习惯用编码 Agent 的人来说,这种入口比较自然。
第四个看点是远程控制。
它支持 Telegram、飞书/Lark、QQBot、Discord、微信 iLink。意思是桌面端跑着,远程聊天工具里也能切模型、停任务、处理待确认问题、打开当前会话。

我觉得它值得看的地方,不在于“又有一个 AI 客户端”。
而是它把 Agent 工作过程当成一等对象。
普通聊天产品更关心输入框和回答。
deepchat 更关心一件事:当模型开始调用工具、读文件、查网页、跑长任务时,这个过程能不能被看见、恢复、继续。
这也是 Tape/Trace、Workspace、Skills、MCP 都放在一起的原因。
仓库信号也不错。现在有 6,069 stars,689 forks,Apache-2.0 许可证,默认分支仍在 2026-06-29 推进。
它的 docs 索引也不是摆设。里面有 ARCHITECTURE、FLOWS、agent-system、tool-system、session-management 等文档,说明项目对内部边界和运行链路有持续整理。

如果只是想用,最直接的方式是下载桌面版。
项目支持 Windows、macOS、Linux。README 里给了 GitHub Releases、官网和 Homebrew 三种入口。
macOS 可以这样装:
代码语言:javascript复制brew install --cask deepchat
装好以后,先做三件事。
第一,进设置里配置模型供应商,填 API key,或者配置本地 Ollama。
第二,新建一个会话,选择要用的模型。
第三,如果要让它做工具型任务,再看 MCP、Skills、ACP 这些入口。
开发者想本地跑源码,也比较清楚:
代码语言:javascript复制pnpm installpnpm run installRuntimepnpm run dev

它适合几类人。
经常用 AI 写代码、查资料、整理长文档的人。
想把多个模型、MCP 服务和本地 Ollama 放进一个桌面入口的人。
想研究 Agent 客户端、会话恢复、工具调用展示、远程控制的人。
也适合团队内部做二次开发。它是 TypeScript Electron 项目,许可证是 Apache-2.0,README 里也明确写到可以做企业定制。
先注意两点。
第一,它功能很多,不要一上来就全开。先跑一个普通会话,再加 MCP 或 Skills。
第二,local-first 不等于所有模型推理都在本地。用云端模型时,还是要看你配置的供应商、袋里和数据策略。
如果你最近在找一个更偏 Agent 工作台的桌面客户端,deepchat 可以认真看一下。
今天就先聊到这里。我们下期再见!
本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。原始发表:2026-06-29,如有侵权请联系[email protected] 删除