为什么到今天我又做了一个开源 Agent
认识 Octo —— 一个用 Go 从零打造的强大个人 Agent 。
- **34 个内置 Tool ，20 个精挑细选的默认 Skill**，支持 Claude Code 式的 Loop 、动态 Workflow 、Codex 式的 Goal 、Record & Replay 。
- **8 个规划的用户界面，已实现 7 个**（ CLI 、Web 、桌面、IM 、VS Code 、Obsidian 、Go SDK ），只剩移动端即将上线。
- **极致的简洁交互、周密的防护、坚固的稳定性**，只求成为最省心的个人 Agent 。
无论你用的是什么操作系统，无论你对 AI Agent 了解多少，Octo 希望做到让你 **10 分钟上手、1 天熟悉、1 周成为最佳帮手**。
安装就是一行命令，不依赖 Node 、Python 、Ruby——下载即用：
> ```bash
> curl -fsSL https://octo-agent.dev/install.sh | sh
> ```
>
> ```bash
> octo config
> ```
---
### 不是要超越谁，而是做好自己
我知道个人开发的 Agent 不可能在绝对性能上超过 Codex 这种顶级模型厂商的闭源 Agent ，也知道不可能在声量上超过 WorkBuddy 这种顶级大厂砸钱推的产品。所以 Octo 不跟谁比，只想成为 **最易用、最安全、最注重隐私的开源 Agent**。
---
### 那为什么还要做？
两个原因。
第一，坦白说，我对现在「 CC 写代码 + OpenClaw 做日常助手」这种分裂模式很不满意。两个工具，两套配置，两种体验——明明它们本质上是一回事。这种不满意贯穿了 Octo 的每一个设计决策。
第二，我第一次深度使用 Claude Code 的时候，受到了巨大的震撼。一个 AI 在终端里自如地读写文件、执行命令、思考、纠错，像一名真正的工程师一样工作。我迫切地想搞懂这一切背后是怎么运行的——而了解一个系统最好的方式，就是从零实现一个。
在 AI 效率的加持下，这件事真的发生了。
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### 磨刀不误砍柴工
Octo 前期一直在打磨核心功能，那些略显噱头的东西一直放着没动。现在差不多了，Agent Team 、Multiple Agent 马上就来。
写代码这件事 AI 已经帮了大忙，产品力更多取决于 **品味**。但真正决定成败的，还是和用户的 **交流**。
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### 一些取舍：为什么市面上的 Agent 那么难用
无论 Claude Code 还是 Codex ，它们总是把 Chat 、Coding 、Work 拆成不同的界面。但 Octo 认为，这三种形态本质上都是 **一种会话**——用户不该费心思决定现在该用哪一个。Octo 只有一种。
同样，Octo 不区分 Coding Agent 和 General Agent 。一个通用的个人助手，当然应该会写代码、会做 PPT ，没必要分开。
**MCP 支持也做得比较扎实。** 支持 stdio 、Streamable HTTP 、HTTP OAuth 三种类型的 MCP Server ，并且内置了 **Tool Search** 机制——配置再多的 MCP 工具也不用担心撑爆上下文，模型按需按名查找调用，不会一股脑全塞进去。
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### 隐私和安全的底线
现在流行的 Agent 大多内置了各式各样的遥测。Claude Code 甚至被发现通过系统提示词里的隐形 Unicode 标记**悄悄识别中国用户**——[Anthropic 工程师后来在 X 上承认了这个"实验"](https://x.com/trq212/status/2072079729331777817)，技术细节可以看[这篇拆解](https://www.cnblogs.com/gdutxiaoxu/p/21039392)。
Octo **没有任何遥测数据**，不会把任何信息发到远程服务器。除了模型调用本身——如果你有能力，完全可以使用本地模型，两种协议和任何兼容端点都能接。
还有一个安全问题：现在模型说发疯就发疯，万一把你数据删了怎么办？ Octo 确保你的数据始终能恢复——`rm`、覆盖写入、程序化删除全部先进回收站，14 天内随时找回。
那些流行一时的 General Agent ，用 Node 、Python 开发，源码直接装到用户本地，Agent 自己就能把自己改挂。挂了又得熬夜修。Octo 用 Go 开发，**Agent 没法在本地改代码**，改配置也有 Hook 保护。改错了？旧配置随时恢复，稳如泰山。甚至用户主动让 Agent 去杀 Octo Serve 服务，都不行——除非你手动关闭应用。
**更进一步，Octo 内置了 OS 级沙箱（`--sandbox`），可以把 Agent 约束到项目目录内、关闭网络、限制读写路径**，适合在不可信任务上隔离运行。权限也做了分层（`--permission-mode`）：`interactive` 每步询问、`strict` 直接拒绝、`auto` 自动放行。想放开手让 Agent 干活又怕出事？交给权限分层就行。
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### 站在巨人的肩膀上
最后，诚恳致谢。Octo 的开发离不开这些优秀开源项目的启发：
- **Claude Code** — Loop 模式、Skill 体系的设计灵感
- **Codex** — Goal 机制的参考来源
- **OpenClaw** — 个人助手形态的先行者
- **Hermes** — Agent 交互的另一种优秀探索
- **OpenClacky** — 特别感谢，Octo 的 Web 端交互受到了它的启发
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**官网：** [https://octo-agent.dev](https://octo-agent.dev)
**GitHub：** [https://github.com/open-octo/octo-agent](https://github.com/open-octo/octo-agent)
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1228101)
- **34 个内置 Tool ，20 个精挑细选的默认 Skill**，支持 Claude Code 式的 Loop 、动态 Workflow 、Codex 式的 Goal 、Record & Replay 。
- **8 个规划的用户界面，已实现 7 个**（ CLI 、Web 、桌面、IM 、VS Code 、Obsidian 、Go SDK ），只剩移动端即将上线。
- **极致的简洁交互、周密的防护、坚固的稳定性**，只求成为最省心的个人 Agent 。
无论你用的是什么操作系统，无论你对 AI Agent 了解多少，Octo 希望做到让你 **10 分钟上手、1 天熟悉、1 周成为最佳帮手**。
安装就是一行命令，不依赖 Node 、Python 、Ruby——下载即用：
> ```bash
> curl -fsSL https://octo-agent.dev/install.sh | sh
> ```
>
> ```bash
> octo config
> ```
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### 不是要超越谁，而是做好自己
我知道个人开发的 Agent 不可能在绝对性能上超过 Codex 这种顶级模型厂商的闭源 Agent ，也知道不可能在声量上超过 WorkBuddy 这种顶级大厂砸钱推的产品。所以 Octo 不跟谁比，只想成为 **最易用、最安全、最注重隐私的开源 Agent**。
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### 那为什么还要做？
两个原因。
第一，坦白说，我对现在「 CC 写代码 + OpenClaw 做日常助手」这种分裂模式很不满意。两个工具，两套配置，两种体验——明明它们本质上是一回事。这种不满意贯穿了 Octo 的每一个设计决策。
第二，我第一次深度使用 Claude Code 的时候，受到了巨大的震撼。一个 AI 在终端里自如地读写文件、执行命令、思考、纠错，像一名真正的工程师一样工作。我迫切地想搞懂这一切背后是怎么运行的——而了解一个系统最好的方式，就是从零实现一个。
在 AI 效率的加持下，这件事真的发生了。
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### 磨刀不误砍柴工
Octo 前期一直在打磨核心功能，那些略显噱头的东西一直放着没动。现在差不多了，Agent Team 、Multiple Agent 马上就来。
写代码这件事 AI 已经帮了大忙，产品力更多取决于 **品味**。但真正决定成败的，还是和用户的 **交流**。
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### 一些取舍：为什么市面上的 Agent 那么难用
无论 Claude Code 还是 Codex ，它们总是把 Chat 、Coding 、Work 拆成不同的界面。但 Octo 认为，这三种形态本质上都是 **一种会话**——用户不该费心思决定现在该用哪一个。Octo 只有一种。
同样，Octo 不区分 Coding Agent 和 General Agent 。一个通用的个人助手，当然应该会写代码、会做 PPT ，没必要分开。
**MCP 支持也做得比较扎实。** 支持 stdio 、Streamable HTTP 、HTTP OAuth 三种类型的 MCP Server ，并且内置了 **Tool Search** 机制——配置再多的 MCP 工具也不用担心撑爆上下文，模型按需按名查找调用，不会一股脑全塞进去。
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### 隐私和安全的底线
现在流行的 Agent 大多内置了各式各样的遥测。Claude Code 甚至被发现通过系统提示词里的隐形 Unicode 标记**悄悄识别中国用户**——[Anthropic 工程师后来在 X 上承认了这个"实验"](https://x.com/trq212/status/2072079729331777817)，技术细节可以看[这篇拆解](https://www.cnblogs.com/gdutxiaoxu/p/21039392)。
Octo **没有任何遥测数据**，不会把任何信息发到远程服务器。除了模型调用本身——如果你有能力，完全可以使用本地模型，两种协议和任何兼容端点都能接。
还有一个安全问题：现在模型说发疯就发疯，万一把你数据删了怎么办？ Octo 确保你的数据始终能恢复——`rm`、覆盖写入、程序化删除全部先进回收站，14 天内随时找回。
那些流行一时的 General Agent ，用 Node 、Python 开发，源码直接装到用户本地，Agent 自己就能把自己改挂。挂了又得熬夜修。Octo 用 Go 开发，**Agent 没法在本地改代码**，改配置也有 Hook 保护。改错了？旧配置随时恢复，稳如泰山。甚至用户主动让 Agent 去杀 Octo Serve 服务，都不行——除非你手动关闭应用。
**更进一步，Octo 内置了 OS 级沙箱（`--sandbox`），可以把 Agent 约束到项目目录内、关闭网络、限制读写路径**，适合在不可信任务上隔离运行。权限也做了分层（`--permission-mode`）：`interactive` 每步询问、`strict` 直接拒绝、`auto` 自动放行。想放开手让 Agent 干活又怕出事？交给权限分层就行。
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### 站在巨人的肩膀上
最后，诚恳致谢。Octo 的开发离不开这些优秀开源项目的启发：
- **Claude Code** — Loop 模式、Skill 体系的设计灵感
- **Codex** — Goal 机制的参考来源
- **OpenClaw** — 个人助手形态的先行者
- **Hermes** — Agent 交互的另一种优秀探索
- **OpenClacky** — 特别感谢，Octo 的 Web 端交互受到了它的启发
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**官网：** [https://octo-agent.dev](https://octo-agent.dev)
**GitHub：** [https://github.com/open-octo/octo-agent](https://github.com/open-octo/octo-agent)
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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1228101)
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