OpenDots：自己搭一支 AI 员工队伍的开源模板

OpenAI 在 9 月底的 DevDay 上发布了常驻型 AI 同事 Dots：不在线时也持续干活，现场演示偏偏翻车了，中文社区的报道用「频频翻车」形容。两天后，CopilotKit 团队把开源版搬上了 GitHub——OpenDots，一个克隆下来就能跑的 AI 员工模板：每个 Dot 有名字、角色、指令和权限，配一台自己的容器电脑，干完活交的是能继续编辑的文档而不是聊天记录。仓库 2026-09-29 建立，截至 2026-10-03 收获 1,827 星，MIT 许可。公众号「开源日记」10 月 3 日介绍了它。

核心功能

• 员工档案：每个 Dot 独立存名字、角色指令和允许用的工具，研究、记忆等权限按 Dot 单独设。改完立即生效，README 明确定位是「模板，不是托管产品」——你跑应用、你配基础设施。
• 容器电脑：底层用同门 OpenBot 的容器监督服务，每台电脑有独立浏览器配置和持久化工作区文件；Computer 面板里能看到浏览器控制、文件、终端输出和操作记录，随时人工接管。关键的安全默认值：没配置电脑服务的模板不会在你的宿主机上执行任何命令，浏览器服务是只读、限定公开页面的。
• 产出走审批：让 Dot 先出草稿，CopilotKit 的人工确认卡会暂停对话等你选「批准保存」或「拒绝」，批准后才写入授权的 Space 工作区并返回链接。页面是带可视化编辑器的正式文档，支持搜索库、嵌套子页、自动保存和版本冲突检查。
• 三路同一个 Dot：打字、WebRTC 语音通话、Slack @提及其中的任何一个，接的都是同一个对话上下文；通话用独立的计算代理，你继续说话的同时长任务照跑。Slack 走 Channels SDK，带工作区和用户白名单。
• 后台与技能：定时任务按原对话执行服务端轮次，可暂停可重试；Automatic Learning 给每个 Dot 配学习容器，把对话证据路由成可发布的技能——但技能要先经你审查发布，存量对话不回溯入册。
• 模型随便换：接任何 OpenAI 兼容端点，想全内网部署就把本地模型接进来；技术栈是 CopilotKit React SDK 加 AG-UI 协议、TanStack AI 做流式执行。

典型使用场景

• 给自己配个研究员：每天定时查资料存进 Space，交的是文档，打电话听汇报。
• 代码审查员、数据分析师这类固定角色：各自一个 Dot、各自的权限和电脑，产出可审计。
• 想在内网跑 AI 员工、数据不出门的团队：模板自托管，模型接本地。

快速上手

要求 Node.js 24：

git clone https://github.com/CopilotKit/OpenDots.git
cd OpenDots
npm ci
cp .env.example .env
npm run dev

打开 http://127.0.0.1:5173 ——不配任何服务就能先建 Space、写页面、定义 Dot。要电脑功能再按 docs/COMPUTERS.md 用 Docker Compose 起容器服务。

小结

适合想拥有一支可审计、可定制 AI 员工队伍的开发者；期待开箱即用的托管产品会失望——README 第一段就写明这是起点不是成品。三个现状要清楚：它整体是 Alpha，README 如实标注了验证进度（模型对话、电脑操作、语音已本地实测，Slack 和语音派活还没过联网服务验证）；多个 Dot 之间不能互相派活，群聊和自动委派是路线图上的事；日程是循环指令，不是事件触发系统。另外有个文章没提的隐私细节：默认联网调研走 Parallel 的搜索 MCP，查询词、目标 URL 和会话标识会发给 search.parallel.ai，重度使用要配自己的 PARALLEL_API_KEY，介意的话可用 WEB_SEARCH_PROVIDER=disabled 关掉。AI 干完的活要人过目才落盘，这个设计在 Alpha 阶段是优点。要是想给「新媒体运营 Dot」补上真正把内容发出去的那一步，可以看我们之前收录的 aitoearn——一条面向多个社交平台的发布工作流。