关于 DeepChat
DeepChat 是开源、本地优先的 AI Agent 桌面客户端，支持 MCP、Skills、ACP 以及通过消息应用进行远程控制。适合希望在一个应用中管理多种模型与 Agent 的用户。
主要功能
- 01统一管理云端与本地模型
- 02MCP 资源、提示词与工具支持
- 03可按会话启用的 Skills
- 04ACP Agent 集成
- 05通过 Telegram、Discord 等远程控制会话
- 06会话记录与请求追踪
适用场景
- 01在同一应用中切换 OpenAI、Gemini 与 Ollama 模型
- 02通过消息应用远程查看并操作桌面会话
- 03在桌面端运行编码 Agent 并管理其工具调用
MCP 相关
作为 MCP 客户端，DeepChat 支持 Resources、Prompts 和 Tools，并可通过 StreamableHTTP、SSE 与 Stdio 等传输方式连接 MCP 服务，也支持一键安装。
详细介绍
DeepChat - 开源、本地优先的 AI Agent 桌面客户端
DeepChat 是一款开源、本地优先的 AI Agent 桌面客户端，具备丰富的 Agent 能力，以 Tape.systems 理念为设计核心，并支持 MCP、Skills、ACP 以及消息应用远程控制集成。
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- 📑 目录
- 🚀 项目介绍
- 💡 为什么选择 DeepChat
- 📦 快速开始
- 🔥 主要功能
- 📼 Tape 与 Trace
- 🧠 Skills 支持
- 🧩 ACP 集成（Agent Client Protocol）
- 📡 远程控制
- 🤖 支持的模型提供商
- 🔍 使用场景
- 💻 开发指南
- 👥 社区与贡献
- ⭐ Star 历史
- 👨💻 贡献者
- 📃 许可证
🚀 项目介绍
DeepChat 是一款功能强大的开源、本地优先 AI Agent 桌面客户端，将模型、工具、Skills、Agent 运行时、Tape 和长时间运行的会话整合到一个桌面应用中。无论你使用的是 OpenAI、Gemini、Anthropic 等云端 API，还是本地部署的 Ollama 模型，DeepChat 都能带来流畅的使用体验。
DeepChat 的会话和 Agent 进程遵循 Tape.systems 理念：保留进程，让上下文、工具调用、请求和结果始终可恢复、可追踪、可检查。此外，它还提供强大的 MCP 支持、可安装的 Skills、ACP Agent 集成，以及对 Telegram、Feishu/Lark、QQBot、Discord、WeChat iLink 和其他消息工作流的远程控制。
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💡 为什么选择 DeepChat
与其他 AI 工具相比，DeepChat 具有以下独特优势：
- 本地优先的 Agent 桌面客户端：在一个本地应用中运行 DeepChat Agent、ACP Agent 和支持远程控制的机器人
- Tape.systems 理念：保留可恢复的会话历史、追踪请求上下文，并在 Agent 工作变复杂时检查 token 预算
- 可随处使用的 Skills：安装、导入、导出和按对话启用可复用的 Skills，适用于代码审查、文档、前端工作、Office/PDF 任务等
- 原生 ACP 集成：将兼容 ACP 的编码和任务 Agent 作为模型选择器中的一等选项运行
- 强大的 MCP 支持：支持 Resources、Prompts、Tools、多种传输方式、inMemory 服务和一键安装
- 支持远程控制的工作流：通过 Telegram、Feishu/Lark、QQBot、Discord 和 WeChat iLink 控制 DeepChat 会话
- 统一的多模型管理：一个应用即可支持主流云端大模型和本地 Ollama 模型，无需在多个应用之间切换
- 注重隐私：本地数据存储和网络代理支持降低信息泄露风险
- 适合商业使用：采用 Apache License 2.0 开源，适用于商业和个人用途
📦 快速开始
下载与安装
你可以通过以下任一方式安装 DeepChat：
选项 1：GitHub Releases
从 GitHub Releases 页面下载适用于你系统的最新版本：
- Windows：
.exe安装文件 - macOS：
.dmg安装文件 - Linux：
.AppImage或.deb安装文件
选项 2：官方网站
从官方网站下载。
选项 3：Homebrew（仅限 macOS）
macOS 用户可以使用 Homebrew 安装 DeepChat：
brew install --cask deepchat
配置模型
- 启动 DeepChat 应用程序
- 点击设置图标
- 选择“Model Providers”选项卡
- 添加你的 API 密钥或配置本地 Ollama
开始对话
- 点击“+”按钮创建新对话
- 选择你要使用的模型
- 开始与你的 AI 助手交流
🔥 主要功能
- 🤖 本地优先的 Agent 桌面客户端
- 从一个类似模型的入口选择 DeepChat、ACP 和支持远程连接的 Agent
- 使用项目文件夹、权限模式、工具输出和可恢复上下文运行长期会话
- 📼 Tape 与 Trace
- Session Tape 记录结构化工作历史，用于恢复、续接和未来的 Agent 记忆工作流
- Trace 预览显示请求序列、提供商/模型元数据、Tape 视图清单、包含的条目和令牌预算
- 🧠 Skills
- 从文件夹、ZIP 文件或 URL 安装 Skills
- 按对话启用 Skills，让 DeepChat 加载特定任务的指令、参考资料和可选脚本
- 与 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 及其他兼容工具导入和导出 Skills
- 🤝 ACP（Agent Client Protocol）Agent 集成
- 将兼容 ACP 的 Agent（内置或自定义命令）作为可选“模型”运行
- 当 Agent 提供相关内容时，ACP 工作区 UI 可显示结构化计划、工具调用和终端输出
- 📡 远程控制
- 通过 Telegram、飞书/Lark、QQBot、Discord 和 WeChat iLink 控制 DeepChat 会话
- 将远程端点绑定到会话、切换模型、响应待处理交互、停止运行，并远程打开桌面会话
- 🌐 支持多个云端大模型提供商：DeepSeek、OpenAI、Moonshot/Kimi、Grok、Gemini、Anthropic 等
- 🏠 支持本地模型部署：
- 集成 Ollama，提供全面的管理功能
- 无需使用命令行操作，即可控制和管理 Ollama 模型的下载、部署和运行
- 🚀 丰富且易用的聊天功能
- 完整的 Markdown 渲染，代码块渲染基于业界领先的 CodeMirror
- 多窗口 + 多标签页架构，支持全方位并行多会话操作；像使用浏览器一样使用大模型，非阻塞体验带来出色效率
- 支持渲染 Artifacts，以多种方式呈现结果
- 消息支持重试以生成多个版本；可自由分叉对话，确保总有合适的思路
- 支持渲染图像、Mermaid 图表和其他多模态内容；支持 GPT-4o、Gemini、Grok 的文生图能力
- 支持在内容中突出显示搜索结果等外部信息来源
- 🔍 强大的搜索扩展能力
- 内置集成博查搜索和 Brave Search 等领先的搜索 API，让模型能够智能判断何时搜索
- 通过模拟用户浏览网页，支持 Google、Bing、百度和搜狗微信公众号搜索等主流搜索引擎，让大模型像人一样读取搜索引擎内容
- 支持读取任意搜索引擎；只需配置搜索助手模型，即可连接各种搜索来源，无论是内网、无 API 的引擎，还是垂直领域搜索引擎，都可作为模型的信息来源
- 🔧 强大的 MCP（Model Context Protocol）支持
- 全面支持 Resources / Prompts / Tools
- 支持 StreamableHTTP、SSE、Stdio 等传输方式
- 提供用于 npx/node 风格服务的官方 Node.js 工具链，需要时可从 Settings 安装
- 提供用于代码执行、网络信息检索、文件操作及其他常用功能的 inMemory 服务
- 清晰展示工具调用，并支持调试参数和返回数据
- 支持 DeepLink，一键安装 MCP 服务
- 💻 多平台支持：Windows、macOS、Linux
- 🎨 美观易用的界面，以用户为中心的设计，精心打造浅色和深色主题
- 🔗 丰富的 DeepLink 支持：通过链接发起对话，与其他应用无缝集成，包括一键安装 MCP 服务。
- 🚑 安全优先的设计：聊天数据和配置数据预留了加密接口，并具备代码混淆能力
- 🛡️ 隐私保护：支持屏幕投影隐藏、网络代理等隐私保护方式，降低信息泄露风险
- 💰 适合商业应用：
- 拥抱开源，基于 Apache License 2.0 协议，企业使用无后顾之忧
- 企业集成只需对配置代码进行少量更改，即可使用预留的加密混淆安全能力
- 代码结构清晰，模型提供商和 MCP 服务高度解耦，可低成本自由定制
- 架构合理，数据交互与 UI 行为分离，充分发挥 Electron 的能力，拒绝简单的 Web 封装，性能出色
📼 Tape 与 Trace
DeepChat 的会话 Tape 遵循 Tape.systems 理念，让 Agent 工作可恢复、可检查。Trace 预览会显示请求序列、提供商/模型元数据、Tape 视图清单、包含或排除的条目以及令牌预算，让长时间运行的 Agent 会话更易于调试和恢复。
🧠 Skills 支持
DeepChat Skills 旨在兼容标准 Agent Skills 规范。Skill 可包含任务说明、参考文件、资源和可选脚本，让 DeepChat 启用后更像特定领域的专家。
你可以从文件夹、ZIP 文件或 URL 安装 Skills，也可以与 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、Kiro、Antigravity、OpenCode、Goose、Kilo Code 及其他兼容工具导入/导出 Skills。
内置 Skills 涵盖算法艺术、代码审查、DeepChat CLI、DeepChat 设置、文档协作、DOCX、前端设计、git 提交消息、信息图语法、MCP 构建、记忆管理、PDF、PPTX、Skill 创建和 XLSX 工作流。
快速开始：
- 打开 设置 → Skills
- 安装或导入 Skill
- 在需要相应能力的对话中启用它
🧩 ACP 集成（Agent Client Protocol）
DeepChat 内置了对 Agent Client Protocol (ACP) 的支持，可通过原生 UI 将外部 Agent 运行时集成到 DeepChat 中。启用后，ACP Agent 会作为一等选项显示在模型选择器中，因此你可以直接在 DeepChat 中使用编码 Agent 和任务 Agent。
快速开始：
- 打开 设置 → ACP Agents 并启用 ACP
- 启用内置 ACP Agent，或添加自定义 ACP 兼容命令
- 在模型选择器中选择 ACP Agent，开始 Agent 会话
如需了解兼容 Agent 和客户端的生态，请参阅：https://agentclientprotocol.com/overview/clients
📡 远程控制
DeepChat 可通过消息应用进行控制，让你即使不在桌面旁也能保持会话运行。在 设置 → 远程 中配置远程频道。
支持的频道包括 Telegram、Feishu/Lark、QQBot、Discord 和 WeChat iLink。远程端点可绑定到一个 DeepChat 会话，然后创建新会话、列出并切换最近的会话、停止生成、在桌面端打开当前会话、回答待处理的问题或权限提示、切换模型，以及查看运行状态。
常用命令包括 /start、/help、/pair、/new、/sessions、/use、/stop、/open、/pending、/model 和 /status。
🤖 支持的模型提供商
兼容任何采用 OpenAI/Gemini/Anthropic API 格式的模型提供商
任何使用 OpenAI、Gemini 或 Anthropic API 格式的服务，都可以作为自定义提供商添加在内置提供商旁边。
🔍 使用场景
DeepChat 适用于各种 AI 应用场景：
- 日常助手：回答问题、提供建议、辅助写作与创作
- 开发辅助：代码生成、调试、技术问题解决
- 学习工具：概念解释、知识探索、学习指导
- 内容创作：文案撰写、创意灵感、内容优化
- 数据分析：数据解读、图表生成、报告撰写
💻 开发指南
请阅读贡献指南
Windows 和 Linux 由 GitHub Action 打包。 Mac 相关的签名和打包，请参考 Mac 发布指南。
安装依赖
$ pnpm install
$ pnpm run installRuntime
# if got err: No module named 'distutils'
$ pip install setuptools
- 对于 Windows：若要允许非管理员用户创建符号链接和硬链接，请在设置中启用
Developer Mode，或使用管理员账户。否则pnpm操作将失败。
启动开发
$ pnpm run dev
构建
# For Windows
$ pnpm run build:win
# For macOS
$ pnpm run build:mac
# For Linux
$ pnpm run build:linux
# Specify architecture packaging
$ pnpm run build:win:x64
$ pnpm run build:win:arm64
$ pnpm run build:mac:x64
$ pnpm run build:mac:arm64
$ pnpm run build:linux:x64
$ pnpm run build:linux:arm64
关于开发、项目结构和架构的更详细指南，请参阅开发者指南和维护中的文档索引。
👥 社区与贡献
DeepChat 是一个活跃的开源社区项目，我们欢迎各种形式的贡献：
查看贡献指南，了解更多参与项目的方式。
⭐ Star 历史
👨💻 贡献者
感谢你考虑为 deepchat 做出贡献！贡献指南见贡献指南。
🙏🏻 致谢
本项目在这些优秀的库和项目的帮助下构建：
- Vue
- Electron
- Electron-Vite
- oxlint
- Bub，其 tape 模型启发了 DeepChat 的会话 tape 设计。关于底层 tape 架构，请访问 tape.systems。
📃 许可证
评论
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。