Spacebot

为团队、社区和公司运营打造的 AI Agent 基础设施。

spacebot.sh • 工作原理 • 目标与任务 • 快速开始 • Spacedrive • 文档

通过 spacebot.sh 一键部署 —— 连接您的 Discord、Slack、Telegram 或 Twitch，配置您的 Agent，即可使用。无需自行托管。

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Spacebot 是一款理念先进的 Agent 基础设施，专为团队构建，亦可供个人使用。状态应存储在结构化数据库中，而非 LLM 管理的 Markdown 文件里。 记忆存储在 SQLite 的类型化图谱中。自主性基于与目标关联的任务状态机运行，而不是简单的 heartbeat.json。LLM 负责推理，系统负责维护状态。

它会随着你的使用变得越来越聪明。 在完成复杂任务后，Agent 会将所学内容捕获为可复用的技能。当对话闲置时，后台进程会自动保存值得保留的技能和记忆。每一次会话都建立在前一次的基础上——无需任何用户干预。

它开箱即用，可从单人扩展至整个社区。

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核心痛点

大多数 AI Agent 框架在单一会话中运行所有内容。一个 LLM 线程处理对话、思考、工具执行、记忆检索和上下文压缩，全部在一个循环内完成。当它在处理任务时，无法与你交流；当它在进行压缩时，系统会进入“失联”状态；当它检索记忆时，原始数据会用噪音污染上下文。

Spacebot 将这种单体架构拆分为多个专业化进程，每个进程各司其职，并将其他任务委派给相应模块。

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为团队而生

没有任何其他的 Agent 框架能处理并发的多用户对话、跨频道的共享记忆，以及真正的进程级并发。无论是在拥有数百名活跃成员的 Discord 社区，在运行并行工作流的 Slack 工作区，还是在跨时区协调的 Telegram 群组中，Spacebot 都能处理所有请求，且无需用户相互等待。

个人用户同样可以使用这套基础设施。更好的记忆、更好的并发、更好的结构。团队所依赖的一切，现在个人也能享受。

面向社区： 将 Spacebot 放入 Discord 服务器。它能处理跨频道和线程的并发对话，记住每位成员的背景信息，并在不停止响应的情况下完成实际工作。五十人可以同时进行交互。消息合并系统能检测到短时间内爆发的消息流，将其分批汇总为单一轮次，让 Agent 有能力“洞察全局”。

面向团队： 将其连接到 Slack。每个频道都有一个共享记忆的专属对话。一位工程师可以进行深度代码编写，而另一位可以获得快速解答。Worker（工作进程）在后台处理繁重任务，同时保持频道响应迅速。

面向多 Agent 设置： 在一个实例上运行多个 Agent。例如：Discord 上的社区机器人、Slack 上的开发助手、后台处理研究任务的 Agent。每个 Agent 都有自己的身份、记忆和安全权限。一个二进制文件，一次部署。

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工作原理

五种进程类型，各司其职。

Channels（频道）： 是面向用户的 LLM 进程。每个对话一个进程，拥有独立的灵魂、身份和个性。频道本身从不直接执行任务或搜索记忆。它通过分支（Branch）进行思考，派生 Worker（工作者）去执行动作，并始终保持响应。

Branches（分支）： 从频道的上下文中派生出来进行思考。它们拥有完整的对话历史，且能并行运行。频道只看到最终结论，而看不到思考过程。

Workers（工作者）： 是独立的进程。每个 Worker 负责特定任务、专注的提示词和适合任务的工具，无需对话上下文。对于一次性任务可以“触发即忘”，对于需要跟进的较长会话，后续请求会被路由到活跃的 Worker。

The Compactor（压缩器）： 是一个程序化监视器（非 LLM），用于监控每个频道的上下文大小，并在频道填满前触发压缩。压缩 Worker 在后台运行，不会阻塞主进程。

The Cortex（大脑）： 同时监视所有频道、Worker 和分支。它维护 Agent 的工作记忆——一种分层上下文组装系统，使每个对话都能结构化地感知 Agent 全局正在发生的事情。事件发生时被记录；日间综合会将其压缩成叙述；午夜时分生成每日摘要；当记忆图谱发生变化时，知识合成会自动重新生成。Cortex 负责监管进程并维护记忆图谱。

User sends message
    → Channel receives it
        → Branches to think (has channel's context)
            → Branch recalls memories, decides what to do
            → Branch might spawn a worker for heavy tasks
            → Branch returns conclusion
        → Branch deleted
    → Channel responds to user

Channel context hits 80%
    → Compactor notices
        → Spins off a compaction worker
            → Worker summarizes old context
            → Compacted summary swaps in
    → Channel never interrupted

有关进程能力、按类型访问工具、内存内部机制、定时任务（cron）以及多 Agent 隔离的详细信息，请参阅 ARCHITECTURE.md。