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Self-hostable AGPL workspace where humans and AI agents share chat, tasks, knowledge, approvals, and MCP context.
Deft 是一个可自托管的开源 AI Agent 工作区，让人类和 AI 智能体共享聊天、任务、知识、审批与 MCP 上下文，用一套"工作记录"取代割裂的聊天、任务和文档工具。本指南带你快速部署 Deft 开源工作区，并体验让 AI Agent 起草任务、人工审批通过的核心协作流程。
一、Deft 是什么：把 AI Agent 放进你的团队工作流
大多数团队的现状是：聊天在 Slack 类产品里，任务在 Jira 类产品里，知识在 Notion 类产品里，AI 则挂在各个产品的侧边栏上，彼此割裂。
Deft 的思路是把它们合并成一条完整的工作记录：
- 团队在聊天里讨论 → 关键结论沉淀到 Knowledge（知识库）
- 你让内置 AI Agent "Defty" 基于这些上下文起草任务（标题、负责人、日期、描述）
- 你审批这个提案 → 任务落地，且每次 Agent 操作都留下可追溯的审批记录与回执
- 你日常在用的 AI 客户端（ChatGPT、Claude、Codex 等）通过 MCP 连接同一个工作区，按你的权限读写数据
一句话概括：对话、任务、记忆、Agent 操作，全部在同一个工作区里闭环。 详细能力边界见官方状态说明 product-status.md。
二、核心功能一览：一个能日常使用的团队工作区
Deft 即使不配置任何 AI 供应商，也是一个完整的协作平台，AI 能力可随时开启。
1. 实时聊天：对话即工作记录
支持频道、私信、话题线程、@提及、表情回应、文件与在线状态。聊天中的决定可以通过"静默知识捕获"直接归档，Agent 回复也保留在源对话旁，方便追溯。
2. 任务管理：看板、表格、时间线、日历
项目支持 Board、Table、Timeline、Calendar 多种视图，还包含依赖关系、子任务、重复任务、评论与活动变更历史，AI Agent 也能创建任务草稿。
3. 知识库：把临时对话变成持久团队记忆
Deft 区分"临时对话"和"持久概念"：实体、决策、资源、流程、偏好、事实。Agent 可以按权限请求全组织或某频道专属的上下文，而不是盲目阅读整段聊天记录。
4. 连接页：接入你现有的 AI 客户端
在 Settings → MCP Access 里为每个用户创建个人连接，显式授予最小权限范围（如 read:workspace、write:tasks），随时可吊销。
三、Docker 一键部署：5 步搭建你的 Deft 工作区
Deft 提供预构建 Docker 镜像，无需安装 Node.js 或 pnpm，适合快速评估。官方教程见 getting-started.md 与 self-hosting.md。
环境要求：Docker Compose v2、openssl，建议 2 vCPU / 4 GB RAM 起步。
步骤 1：下载发布文件并生成密钥
把 docker-compose.yml、compose.prod.yml、compose.release.yml、default.env.example 放入一个新目录，然后：
cp default.env.example .env
openssl rand -hex 32 # 依次生成 POSTGRES_PASSWORD、JWT_SECRET、JWT_REFRESH_SECRET、ENCRYPTION_KEY
四个密钥需各自独立生成，加密密钥要随备份一起保存。
步骤 2：启动数据库并初始化
docker compose -f docker-compose.yml -f compose.prod.yml -f compose.release.yml up -d postgres
docker compose -f docker-compose.yml -f compose.prod.yml -f compose.release.yml run --rm init
步骤 3：启动应用并自检
docker compose -f docker-compose.yml -f compose.prod.yml -f compose.release.yml up -d deft
docker compose -f docker-compose.yml -f compose.prod.yml -f compose.release.yml run --rm doctor
docker compose -f docker-compose.yml -f compose.prod.yml -f compose.release.yml run --rm smoke
步骤 4：打开 http://localhost:3000 创建第一个账号（自动成为工作区所有者），后续成员通过邀请链接加入。
步骤 5（可选）：配置 AI 供应商
在 Settings → AI 里接入 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、OpenAI 兼容端点或本地 Ollama。不配置也能正常使用聊天、任务和知识等核心功能。
💡 提示：
init只能用于全新数据库；升级到已有工作区请走官方备份优先流程。
四、实战：让 AI Agent 起草任务，你来审批
这是 Deft 最有代表性的协作模式，完整教程见 first-agent-action.md。
-
配置信任策略：在 Settings → Agent 选择 Conservative（保守）策略，任务创建将等待人工审核。
-
@Defty 下指令：在频道里输入
@选中 Defty，例如：在 Launch pilot 项目里创建一个叫"Review the launch announcement"的任务，指派给我，明天截止，描述里包含检查清单。
-
审批提案卡片：Defty 会给出任务草稿（标题、项目、负责人、截止日、描述），你核对无误后点 Approve；有异议直接 Reject 并补充说明。
-
验证结果：任务出现在项目里，同时活动历史中留有一条已完成的 Agent 操作回执——Deft 要求"回复说完成"不算数，必须有落地的任务 + 操作记录。
这正是 Deft 与"AI 侧边栏"的本质区别：Agent 的写入是受治理的，可审批、可拒绝、可追溯。
五、连接你现有的 AI 客户端（MCP 接入）
除了内置的 Defty，你还可以把自己常用的 AI 客户端接进 Deft，教程见 first-mcp-connection.md。
- 身份模型：个人 MCP 连接代表你本人，只能访问你的账号和授权范围允许的数据
- 建议从只读开始：先授予
read:workspace等读权限，验证后再按需添加write:tasks - 端点格式：
https://<你的域名>/api/mcp/v1，支持 OAuth 或带范围的个人令牌 - 用完即吊销：测试结束后在 Settings → MCP Access 吊销连接，避免令牌滞留
六、可扩展：Modules 与 Apps 让能力长在同一块底座上
Deft 不追求把核心做成"一切应用"，而是通过扩展机制让新能力共享同一套数据底座，详见 modules-and-apps.md：
- Module（模块）：声明领域记录、关系和原生视图。内置的 Contacts 模块就是第一个示例——联系人数据、公司知识都能成为原生视图
- App（应用）：打包 Module 资源，可额外申请受治理的连接操作；声明式内部 App 与 Connected App 属于按需开启的 alpha 能力
示例应用可直接参考 examples/hello-workspace-app/ 与 examples/connected-resource-campaigns-app/。
七、技术架构速览
Deft 是 pnpm monorepo，代码组织清晰，方便二次开发：
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | Next.js 16、React 19、TypeScript、Tailwind CSS v4、TipTap |
| API | Hono on Node.js + Socket.io 实时通信 |
| 数据 | PostgreSQL 16 + pgvector + Drizzle ORM |
| 任务队列 | PostgreSQL job_queue 与进程内 worker（不依赖 Redis） |
| 认证 | 邮箱密码（bcrypt）+ JWT 访问令牌 + 刷新令牌 |
| AI | 供应商中立的路由 + MCP 协议 |
主要目录：apps/web/（Web 前端）、apps/api/（API 与 Agent 运行时）、packages/db/（数据库模式与迁移）、packages/mcp/（MCP 协议支持）。
想本地开发源码？
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/deft9/Deft
cd Deft
pnpm install
后续步骤见 CONTRIBUTING.md。
八、当前状态与使用边界（Alpha 提示）
- Deft 目前处于 Alpha 阶段，适合技术评估、内部试点，稳定版前可能有破坏性变更
- 每次自托管部署支持一个工作区（v1 产品契约）
- 未包含 Google / Slack / Gmail / GitHub 原生 OAuth 集成；日历订阅用 ICS，外部工具通过自己的 Agent 或 MCP 接入
- Agent 效果取决于你配置的模型、权限范围与审批策略
完整限制说明见 current-limitations.md。
总结
Deft 用"一条工作记录"回答了 AI 协作办公的核心难题：AI Agent 不只是一个回答问题的聊天框，而是有身份、有权限、有审批、有回执的工作区成员。它的亮点可以浓缩为四点：
- 🧩 一体化：聊天、任务、知识、日历、审批在同一工作区闭环
- ✅ 受治理的 Agent：提案—审批—回执，每一步可追溯
- 🔌 供应商中立：Defty、ChatGPT、Claude、Codex 或你自己的 Agent 运行时都能接
- 🏠 自托管开源：AGPL-3.0-only，数据在自己手里，Docker 十分钟起步
如果你的团队正在寻找一个让人类与 AI Agent 真正并肩工作的开源工作区，Deft 值得放进评估清单。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
