OtoDock:用于Claude Code和Codex代理的自托管多租户平台
OtoDock — это самохостинговая платформа, которая запускает несколько ИИ-агентов программирования — на базе Claude Code или Codex CLI — как постоянные процессы на вашем сервере. Она координирует их в то, что автор называет «операционной системой компании»: агенты получают отделы, расписания, общие или личные рабочие пространства и даже телефонные номера. Сегодняшний релиз — версия 1.6.0, и всё публично под лицензией fair-source; самостоятельный хостинг бесплатен для пяти пользователей.
Базовая архитектура и песочницы
Каждый агент запускается на вашем сервере в песочнице ядра (bubblewrap) с постоянно включенной сетевой изоляцией (pasta). Каждый агент получает собственное рабочее пространство, память и расписания, и его можно настроить для идентичной работы на любом удалённом компьютере с помощью одного исходящего WebSocket — без входящих портов или VPN. Вы можете использовать собственную подписку Anthropic (для Claude Code) или OpenAI (для Codex), или запускать локальные модели. Движок выбирается для каждого агента отдельно и может меняться даже во время чата.
Строение агента и режимы совместной работы
У каждого агента есть шесть редактируемых компонентов: персона, память, рабочее пространство, знания, навыки и инструменты. Четыре режима совместной работы определяют, как работа распределяется:
- Только личное: личное рабочее пространство для каждого человека.
- Личное + общее: личное по умолчанию, плюс командное пространство.
- Общее + личное: общее по умолчанию, плюс личное пространство.
- Только общее: одна история и рабочее пространство для всей команды.
Роли иерархичны: Администраторы управляют платформой, Менеджеры контролируют агентов, Создатели их создают, Редакторы изменяют общие файлы, Участники и Наблюдатели используют или только читают. Мульти-тенантность означает, что многие люди могут работать с одними и теми же агентами, не мешая друг другу.
Встроенные функции
Агенты не ограничиваются программированием. Они могут совершать и принимать телефонные звонки через Twilio или ваш собственный сервер Asterisk, редактировать и просматривать видео, Excel, Word и PPT файлы во встроенном режиме через Collabora, и уведомлять вас с четырьмя уровнями серьёзности. Они могут работать по расписанию, по событиям webhook или по запросу. Каждый запуск — это полноценный чат, который можно открыть заново и продолжить — вам не нужно наблюдать за ним в реальном времени.
Автор отмечает, что большая часть OtoDock была написана самим OtoDock с использованием Claude Code, и бросает вызов HN: «Мне бы хотелось, чтобы люди читали код, смотрели на модель песочницы и говорили, что помешает вам запустить это на своём оборудовании».
📖 Читать полный исходник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

TradingAgents-GUI: Локальный веб-интерфейс для многолетнего анализа акций с поддержкой Ollama
Графический интерфейс для фреймворка TradingAgents с несколькими LLM-агентами для анализа акций. Работает локально с Ollama, OpenAI, Anthropic и другими. Визуализация конвейера в реальном времени, читатель отчетов, экономия токенов до 50% в кратком режиме.

Открытый исходный код агента навыков для шаблонов TypeScript, React и Next.js
Разработчик выпустил структурированное справочное руководство на языке Markdown объёмом 4000 строк в 17 файлах, предназначенное для ИИ-агентов, таких как Claude Code, чтобы они следовали ему при генерации или проверке кода на TypeScript, React и Next.js. Оно решает распространённые проблемы, такие как неправильная валидация ответов API и некорректное использование директив 'use client'.

Definable AI добавляет саморазмещаемую панель мониторинга с одним флагом
Definable AI, фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания AI-агентов, теперь включает встроенную панель мониторинга, которую можно включить одним флагом. Панель предоставляет потоковую передачу событий в реальном времени, учёт токенов, метрики задержки и воспроизведение запусков без внешних зависимостей.

Файловая система памяти Claude Code: Практичная альтернатива векторным базам данных
Claude Code реализует файловую систему памяти, используя файлы .md с метаданными во frontmatter и индексный файл MEMORY.md, избегая векторных баз данных и конвейеров эмбеддингов за счет сканирования файлов, создания манифестов и использования небольшой модели для выбора релевантных воспоминаний.