今日，明略科技正式发布 Octo——首个开源可信的 Agent 协作网络，开创人与 AI 协同工作的新范式。Octo 支持私有化部署，让数据与知识主权真正回归企业和用户。通过将孤立的 AI Agent 重构为可协同、可编排、可品鉴的组织级数字劳动力，Octo 让每一次人机协作都成为组织资产复利积累的节点，驱动 Agent 和系统在人类品鉴力的校准下持续进化、越用越懂你。

随着越来越多智能体出现在个人终端与组织流程中，新的挑战也逐渐浮现：当每个人都拥有自己的 AI 助手，当组织内部涌现大量数字劳动力，它们之间应当如何连接、协作并共享关键的上下文？又该如何在核心节点接受人类的判断与校准？

明略科技认为，AI Agent 下一阶段的核心命题，并非一味扩大模型参数或构建单一的超级智能体，而是让不同 Agent 在同一个网络中协同工作。Octo 要做的，正是构建“Agent 之间的互联网”。

Octo 仓库地址：https://github.com/Mininglamp-OSS

从个人助手，到组织协作网络

在传统的 AI 工具使用场景中，Agent 往往呈现孤岛式的存在。它们各自记忆、独立执行，缺乏统一的协作界面与任务流转机制，导致能力难以沉淀、经验无法复用，组织也难以真正实现规模化的 AI 应用。

Octo 的推出正是为了打破这一僵局。通过 Channel（频道） 与 Thread（子区） 等协作架构，Octo 为人与 AI、以及 AI 与 AI 之间搭建了共同工作的基础网络。一个 Channel 即是一个项目工作群组，人和 Bot 可以在其中实时对齐意图、派发任务。

当 Channel 中包含多个讨论事项时，人类与 Agent 均可在 Channel 内新建多个 Thread（子区）以聚焦特定话题，确保具体的事务脉络不会被庞杂的信息流冲走，引导讨论自然收敛。

在 Octo 中，AI Agent 以 Bot 的身份加入团队。用户不仅可以便捷地将 OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code 等主流工具接入 Octo，生成专属的数字分身 Bot，更能实现 Agent to Agent (A2A) 的深度协同。每个 Bot 都有专属名片（AgentCard）与工作记录，归属明确，权责清晰。

为了让碎片化的讨论真正沉淀为可追溯、可度量的工作成果，当讨论中涌现出需要跟进的工作时，Agent 会自动总结要点，由人确认后即时创建 Matter。Matter 明确了任务负责人与具体的交付物，从 Brief、过程讨论、产出、反馈到验收结论均被详细记录，以便后续复盘和决策追溯。

当面对复杂任务时，Octo 提供了 Solo（单人完成）、Roundtable（圆桌讨论）、Critic（独立审核）、Pipeline（流水线）、Split（分头干）、Swarm（竞选择优） 六种协作模式。它通过精准控制 Context 信息在各个 Bot 间的流转方式和可见性，让多个各有所长的 Bot 在人类引导下进行分布式协作，通过网络效应涌现出超越单一模型的集体智能。

我品故我在，人机协作的全新分工

AI 时代真正被重构的不仅是工具，更是协作方式本身。未来，协作将高频发生在人与人、人与 Agent、Agent 与 Agent 之间。在这种全新模式下，人机分工也将迎来转折：AI 更擅长“思”与“行”，能够承担逻辑推理、分析生成与调度执行等繁重任务；而人类的不可替代性则将聚焦于“品”，即基于经验、审美、取舍和价值观做出的全局性判断。

Octo 正是围绕这一理念进行设计：让 Agent 去执行，让人类回归判断与品鉴的核心位。 在关键节点，人类负责提供方向、标准和反馈，判断什么是对的、什么是好的；AI 则负责将任务推进到底。

随着每一次人机协作的发生，人类的品鉴都在驱动组织资产的沉淀，让 Bot 越用越聪明。

协作过程中，项目背景知识、历史决策与讨论记录等上下文的沉淀均在 Matter 中结构化留存，让新成员的加入无需从零对齐；人类在验收 Bot 成果时的每一次打回、批注和风格选择，都会被记录为偏好卡片，使 Bot 在后续任务中自动参考，Bot 所习得的规范和做事方法也可以在组织内部沉淀为 Skill 复用资产。

通过“派发任务 → 验收反馈 → 沉淀偏好与技能 → 下次更高效”的资产沉淀飞轮，Octo 构筑了独特的正向循环，让组织级的生产力基础设施随着每一次协作的交互而自然丰富，实现真正的能力沉淀与智能化升级。

开源开放，不替代工具，而是连接工具

Octo 基于 Apache License 2.0 等协议开源，并支持私有化部署。明略科技认为，在 AI 快速发展的时代，企业真正的长期竞争力源于自身独有的工作上下文、业务知识沉淀与组织判断力。

Octo 精准定位为企业现有文档、表格、代码托管或项目管理平台等工具之间的“协作层”。借助浏览器插件等跨平台能力，Octo 可以将当前网页内容、选中片段与任务信息无缝带入协作网络，帮助数字分身充分理解当前的工作环境，在现有工具旁随时待命、高效协同。

产品形态上，Octo 全面覆盖 Web App、桌面客户端、移动端（iOS/Android）、浏览器插件与 CLI 四端，满足不同工作场景的需求。无论是在桌面端推进复杂项目，在移动端快速处理通知与品鉴反馈，还是通过 CLI 供 Agent 进行原生操作，都能实现多端无缝互通。

以可信机制走向 Private AI

Octo 的开源发布，也是明略科技在 Private AI（私有化 AI） 与 Trustworthy AI（可信 AI） 领域的进一步深耕实践。

明略科技坚信，真正可持续的 AI 协作，必须保障用户对数据、上下文、判断信号及部署方式的绝对控制权。Octo 通过开源架构、私有化部署与清晰的数据归属设计，确保企业能够在安全边界内拥抱 AI，让个人的暗默知识也能得到明确保护。

在 Octo 的产品哲学中，“O.C.T.O.”四个字母代表着不可分割的四个维度：Open（开放接入）、Context（上下文共享）、Taste（偏好进化）、Orchestration（多 Bot 编排）。

Context 是 AI 理解任务的土壤，Taste 则是 AI 持续校准方向的罗盘。 Octo 没有简单地将人类的隐性能力蒸馏为平台资产，而是在尊重个人与组织数据边界的前提下，让这些能力被更好地放大、记录与传承。

明略科技正持续完善面向端侧智能、私有化部署与人机协作的新一代 AI 基础设施。通过将团队的背景知识、工作偏好与方法论完整沉淀在网络中，Octo 确保了组织智慧不因人员流转而流失，业务风格不因大模型底座的更迭而改变。每一次人机混合协作，都是对组织私有资产的复利积累。随着时间推移，这种独特的业务感知力将自然转化为企业最具竞争力的技术和场景壁垒。

未来，Octo 将继续以开源开放的姿态，与开发者、企业客户及生态伙伴共创 AI-Native 组织的新协作范式，让可信、可控、可持续的私有化 Agentic AI 真正落地于每一个真实的工作场景。