CallRabbit
v1.2.6 本地优先的 AI Agent 工作台
智能数字大脑，触手可及的流动感。独立思考、环境自适应、无缝融入你的工作流。
CallRabbit 原名 GoRabbit。CallRabbit 是开源的、基于 GoRabbit 的简化版，面向想了解 agent 产品、定制本地化应用的伙伴学习使用，同时集成 OPC、COPAW 及最新 AI 生态。我们会持续迭代，也欢迎大家一起来提建议，完善我们的产品和生态。
https://gitee.com/lightning-park/call-rabbit
产品定位
CallRabbit 是一款本地优先的 AI Agent 桌面应用。当前版本已经不再只是“聊天 + 角色 + 记忆”的轻量客户端，而是围绕 Chat、Skill、Agent、Workflow、Knowledge、Integration、MCP 形成的一套完整 AI 工作台。
它既可以是一个多模型桌面对话入口，也可以是一个可安装技能、创建智能体、编排工作流、接入外部消息通道、管理知识与记忆的本地 Agent 平台。
v1.2.6 当前版本亮点
- Chat 三种协作模式：支持
单 Agent、自动调度、Decade 模式，复杂任务可拆成多智能体步骤执行。 - @ 提及智能体：在输入框中直接
@AgentName，快速点名某个 Agent 参与当前任务。 - 附件能力升级：支持文件选择上传、剪贴板粘贴上传、图片本地预览、文本附件预览，单文件限制为 50MB。
- 工具执行更透明：聊天区可实时看到工具调用卡片、审批状态、任务规划卡片和工作流执行进度。
- 自主操作开关：可按会话开启“自主操作”，减少人工审批干预。
- 技能体系更完整：支持查看、启停、导入
SKILL.md/ 技能文件夹，并接入 Skills Hub。 - Agent Studio 已成型：支持创建、编辑、启停、删除本地 Agent，也可从 Agent Hub 或链接直接安装。
- 工作流可视化编排：支持
开始 / Webhook / Agent / 技能 / 条件 / 结束节点，并可查看执行轨迹。 - 知识库已接入检索链路：支持训练
.txt、.md、.markdown、.docx文件并向量化入库。 - 集成中心统一化：消息平台集成、MCP 扩展接入、机器人启动与主动推送集中在同一页面管理。
- 设置项显著扩展：支持主题预设、语言切换、顶部时钟、托盘驻留、存储根目录、自学习、默认模型、数据导入导出。
能力概览
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Chat 工作台 | 多会话、流式输出、Markdown 渲染、工具卡片、任务规划、附件上传、@Agent 协作 |
| Skills / Agent | Skills Hub、SKILL.md 导入、Agent Studio、Agent Hub、角色切换 |
| Workflow / 调度 | 可视化节点编排、执行轨迹、调度中心、计划查询、定时任务 |
| Knowledge / Memory | 多层记忆、知识库训练、向量检索、knowledge_search 注入执行链路 |
| Integration / MCP | 钉钉、飞书、企业微信、Telegram、Slack、Discord、MCP Server 接入 |
| 安全 / 设置 | 工具审批、自主操作、设置向导、自学习、托盘、主题、存储根目录 |
常用内置工具能力
| 类别 | 代表能力 |
|---|---|
| 浏览器 / 网络 | web_fetch、screenshot、open_url |
| 文件系统 | file_read、file_write、file_list、file_search、file_tree、open_path |
| 系统 | shell_exec、system_info、desktop_notify |
| 记忆 / 知识 | memory_search、memory_save、memory_delete、knowledge_search |
| 外部消息 | send_message |
| 调度 / 计划 | agent_dispatch、plan_query、plan_cancel、task_schedule |
| 工作流 | workflow_list、workflow_create、workflow_trigger |
| MCP | mcp_server_list、mcp_server_install、mcp_server_refresh、mcp_server_remove |
| 文档 / 媒体 | ppt_generate_html、video_render_remotion |
当前内置资源
resources/skills/内置技能目录：8 个- 推荐技能包：3 个
resources/agents/内置 Agent 目录：8 个- 推荐 Agent 包：8 个
- 示例工作流：3 个
为什么适合做本地 AI 工作台
- 可视化拼装链路完整：从 Chat、角色、技能、Agent、工作流、知识库、集成、MCP 到安全检测，基本都能在界面里直接配置、串联和观察结果。
- Chat 与自动化是打通的：对话里可直接
@Agent、看工具调用卡片、审批状态和规划步骤，再把稳定流程沉淀成工作流或调度任务。 - 本地优先但不封闭：既能接主流模型供应商，也能接本地 Ollama、外部消息通道、MCP 和知识库。
- 适合做产品化原型：比“只跑一个 Agent”更进一步，适合快速验证界面、协作链路、审批与交付体验。
如果你主要使用 Ollama 本地模型、本地知识库和本地技能，CallRabbit 可以在离线或弱联网环境下工作。
系统要求
| 项目 | 建议要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Windows 10+、macOS 10.15+、主流 Linux 桌面环境 |
| Node.js | 18 或以上 |
| 包管理器 | pnpm 8+ |
| 内存 | 至少 4 GB，复杂多 Agent / 工作流任务建议 8 GB+ |
| 磁盘 | 至少 1 GB 可用空间 |
| 网络 | 使用云端模型、在线 Skills/Agent Hub、Webhook/MCP 时需要网络 |
快速开始
1. 获取项目
git clone https://gitee.com/lightning-park/go-rabbit.git
cd go-rabbit
2. 安装与运行
pnpm install
pnpm dev
3. 构建与打包
pnpm build
pnpm typecheck
pnpm package:win
pnpm package:mac
pnpm package:linux
4. 首次使用建议
- 打开 设置向导，先完成环境检查。
- 在 模型配置 中添加 OpenAI / Claude / DeepSeek / Ollama / 自定义供应商。
- 在 设置中心 选择默认模型。
- 进入 Chat 页面，选择协作模式并开始对话。
- 继续体验
@Agent、附件上传、技能安装、知识库训练和机器人集成。
文档入口
项目结构
src/
├─ main/ Electron main 进程
├─ preload/ Electron preload
└─ renderer/ Vue 前端界面
resources/
├─ agents/ 内置 Agent 资源
├─ skills/ 内置 Skill 资源
└─ templates/ 角色与提示模板
技术栈
| 层次 | 技术 |
|---|---|
| 桌面框架 | Electron 33 |
| 前端 | Vue 3 + Pinia + TypeScript |
| 构建工具 | electron-vite |
| 数据存储 | SQLite (better-sqlite3) |
| AI 接口 | OpenAI 兼容接口 / Anthropic / DeepSeek / Ollama |
| 文本渲染 | Marked + highlight.js |
隐私安全协议
CallRabbit 重视用户隐私与数据安全，遵循以下原则：
1. 数据本地化
- 会话记录、记忆、知识库等数据默认存储在用户本地设备上，不会上传至任何第三方服务器。
- 用户可通过”设置”中的 存储根目录 选项自定义数据存储路径。
2. 模型调用与数据传输
- 当使用云端模型服务（如 OpenAI、Claude、DeepSeek 等）时，用户发送的消息内容会按照各服务商的隐私政策传输至对应模型提供商，CallRabbit 不会额外留存或转发该数据。
- 使用 Ollama 等本地模型时，所有数据处理均在本地完成，不涉及网络传输。
3. 集成与第三方服务
- 连接钉钉、飞书、企业微信、Telegram、Slack、Discord 等第三方消息平台时，会使用用户配置的凭证进行授权通信，相关数据的使用受各平台自身隐私政策约束。
- 接入 MCP Server 时，数据交互范围由用户自行控制和授权。
4. 知识库与记忆
- 知识库训练和向量化过程在本地完成，不会将用户文档上传至外部服务。
- 记忆数据存储于本地数据库，用户可随时通过设置中的”自学习”开关控制是否启用记忆功能。
5. 用户权利
- 用户可随时导出或删除本地存储的会话、记忆和知识库数据。
- 用户可完全离线使用 CallRabbit（搭配本地模型时），不依赖任何外部服务。
免责声明
1. AI 生成内容
CallRabbit 作为 AI Agent 工作台，通过集成各类大语言模型（LLM）提供对话、工具调用、工作流编排等能力。AI 生成的内容可能包含不准确、过时或不完整的信息，用户应自行判断并核实相关内容的准确性和适用性。CallRabbit 不对 AI 模型生成的内容承担任何责任。
2. 第三方模型与服务
CallRabbit 支持接入多种第三方 AI 模型提供商和外部服务（包括但不限于 OpenAI、Claude、DeepSeek、Ollama、钉钉、飞书等）。用户使用这些第三方服务时，应遵守相应服务的使用条款和隐私政策。CallRabbit 不对第三方服务的可用性、安全性或合规性承担任何责任。
3. 工具执行与自主操作
CallRabbit 提供文件操作、Shell 命令执行、浏览器自动化等工具能力，并支持开启”自主操作”模式以减少人工审批。开启相关功能后，AI Agent 可能在用户设备上执行修改文件、访问网络、运行命令等操作。用户应对启用的工具权限和自主操作范围承担全部责任，因工具执行造成的任何损失（包括但不限于数据丢失、系统损坏、隐私泄露等），CallRabbit 不承担任何法律责任。
4. 无担保声明
CallRabbit 按”现状”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性、特定用途适用性及非侵权性的担保。用户自行承担使用本软件的全部风险。
5. 损害赔偿限制
在任何情况下，CallRabbit 的开发者和贡献者均不对任何直接、间接、附带、特殊、惩罚性或后果性损害（包括但不限于利润损失、数据丢失、业务中断等）承担责任，无论该损害源于合同、侵权或其他法律理论，即使已被告知可能发生此类损害。
6. 合规使用
用户在使用 CallRabbit 时，应遵守所在国家和地区的法律法规。严禁将本软件用于任何非法、侵权或有害用途。 因用户违规使用所产生的一切法律后果，由用户自行承担。
开源协议
CallRabbit 基于 MIT 协议开源。
声明与免责说明
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