开源版企业 AI 工作台来了，官方都说它是 WorkBuddy 的平替

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大白
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知白守黑1024

2026年10月27日 06:09
北京

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开源版企业 AI 工作台来了
官方都说它是 WorkBuddy 的平替

装在自己服务器上的团队 AI 工作台，免费版够 10 个人用

很多公司现在的 AI 用法是这样的：老板一句\"大家都用 AI 提效\"，一半人开 ChatGPT 会员，一半人装了各种 AI 客户端，客户资料有人直接粘进网页对话框，行政做 PPT 用的模型和研发写代码用的模型互不知情。AI 是用起来了，但也彻底散养了。

想统一管？打着\"企业级\"旗号的产品不少，但要么不开源，要么必须用对方的云，要么按席位收着不便宜的钱。

长亭科技直接开源了一套解法：百智办公（MonkeyAI），一个团队 AI 办公工作台——办公、编程、设计一个台子全包，部署到你自己公司的服务器上，管理员统一配模型、分权限、看消耗，成员打开客户端就能用。免费版支持 10 个席位，部署最低只要 1 核 CPU + 1G 内存。

官方产品页：办公、编程、设计都收进一个对话入口

先花三十秒认识它

$ whoami

▸百智办公（MonkeyAI）— 长亭系开源团队 AI 办公工作台

▸三场景：AI 办公（PPT/文档/表格）· AI 编程 · AI 设计（海报/短剧）

▸管理端：模型/知识库/技能/专家/规则/MCP 统一配置与分发

▸部署：一条命令，1 核 1G 起步，数据在自己服务器上

▸客户端：Windows / macOS / Linux（宣称兼容 Win7）

▸价格：免费版 10 席位 · 付费版按席位咨询

$ status: 开源 · 官方自称\"WorkBuddy 的企业级开源平替\" ▊

一个工作台，三个身份

和纯聊天机器人不同的地方在于，百智办公围绕任务交付成果：你提供材料和目标，它调用模型和工具把活干完，直接产出文件。官方文档把能力分三块：

使用方式是自然语言：创建项目 → 把相关文件放进项目 → 用一句话说清楚要什么 → AI 执行 → 成果直接交付。过程中可以随时补充要求，让它在你上一版的基础上继续改。执行任务时它是真在干活，命令、终端输出、执行按钮都是实打实跑给你看的：

任务执行中：代码与执行按钮实时可见，跑成什么样一目了然

设计任务：AI 产出 PPT 页面，点选元素即可继续对话调整

真正值钱的是\"管理员视角\"

单看对话能力，百智办公和一堆 AI 客户端拉不开差距。它真正值钱的是管理后台，这是散养方案给不了的东西：

先说资源这一层。大模型、知识库、技能、专家、连接器、规则，管理员在后台配一次，授权给对应的分组，全员打开就能用，不用每人自己去找 API Key 摸索。

再看权限这一层。谁能用哪些资源，按成员和分组来授权；谁用了什么、用了多少，后台都有日志可查，还内置按次和按量两种计费方式，额度可以重置。

最后是消耗。数据统计面板里有今日请求、Token 消耗、响应耗时、成功率这些运营指标。成本控不控得住，前提是先看得见。

管理后台数据统计：请求量、Token 消耗、耗时、成功率，团队 AI 用量一目了然

五个能力名词，说人话

产品文档里高频出现五个概念，第一次看容易绕，按官方文档的定义说直白点。

知识库是团队的业务背景。把产品资料、制度文档、项目材料喂进去，AI 干活时自动带着这些上下文，不用每次重新解释\"我们公司是干嘛的\"。配置里能设关联方式和更新频率，文档改了点一下\"立即更新\"就同步。

专家是预设好的角色。\"周报助理\"\"合同初审\"这类岗位的提示词、工作方法和配套能力打包成一个模板，同事选用就行，不用人人都会写提示词。

技能是流程封装。把某类任务的操作步骤和输出要求做成可复用的能力包，支持 Python 和 JavaScript，一次封装，全组复用。

规则是输出约定。比如回答用中文、周报固定五个板块，启用后 AI 每次都照办。这个维度在官方的同类产品对比表里，只有它和 WorkBuddy 做了。

连接器是外部工具接口，走 MCP 协议。查数据库、调业务接口靠它；还能连你本机的 Chrome 或 Edge，AI 直接看网页、点按钮、填表单，用的就是你浏览器里已有的登录状态。

知识库配置：关联方式、更新频率均可设，文档变更一键同步

创建专家：把角色设定、工作方法和配套能力配成模板，团队直接选用

一条命令装完，1 核 1G 就能跑

服务端部署门槛在同类私有化产品里算很低的，官方建议配置：

一条命令安装：

bash -c \"$(curl -fsSL https://release.monkeycode-ai.com/public/monkeyai-install.sh)\"

安装器会依次让你填：安装目录（默认/data/monkeyai，必须是空目录）、访问地址（端口不是 80/443 时要显式写）、管理页端口、管理员邮箱、名称和密码。密码留空会自动生成 32 位随机密码，存在安装目录的 .env 里，找不到时一条命令捞回来：

grep MONKEYAI\_INITIAL\_ADMIN\_PASSWORD /data/monkeyai/.env

装完后的启动顺序，官方文档写得很清楚。管理员先登录后台接入大模型和生图模型，授权给分组；然后创建分组、邀请成员，免费 10 个席位；接着按需配置技能、专家、知识库、连接器和规则；最后成员下载客户端、填服务器地址，用管理员创建的账号登录，就能开工。

从建项目到拿成果

成员端的日常就四步。先点「新建项目」：

第一步：新建项目，选择本地工作文件夹存放材料和成果

项目建好，把任务相关的文件传进去，对话里用@就能引用项目内文件。权限上有个细节：执行前 AI 会列出要动的文件让你确认，你也可以把文件标记为信任（Trusted），之后这些文件的读取就不再打断你；求稳就逐次确认，图快就开信任，两种模式随时切。

信任模式：勾选信任的文件做回答增强，免受频繁确认打断

然后新建会话、选模型，一句话把需求说清楚。要特定角色或固定流程，就选一个团队共享的专家或技能；要参考外部网页，就挂上浏览器连接。剩下的就是等 AI 交付，中途随时插话改需求。

工作台主界面：新建会话，一句话派活

平台模型能用，自己的也能接

模型接入分两层：管理员在后台统一接，配好 Base URL 和 API Key、设置上下文长度和输出格式后分发给团队；成员也可以在个人设置里接自己的模型。配置界面是标准 OpenAI 兼容格式（模型名 + Base URL + API Key），DeepSeek 之类的国产模型直接填就能用。另外对话里可以调\"思考深度\"，简单任务省 Token、复杂任务多想一步。

生图、语音、代码执行这些多模态工具在后台是独立配置项（ImageGeneration、TTS、ASR、Python Code 等），用不用、给谁用，管理员说了算。

对话中随时切换模型，还能调思考深度

动手之前，有几件事得先说清楚。免费版最多 10 个席位，不含云电脑和技术支持，付费按席位咨询，建议先免费跑小团队，跑顺了再扩。客户端目前只有 Windows、macOS 和 Linux 桌面版，Android、iOS、鸿蒙都还标着\"即将支持\"；宣传里的远程访问，是远程控制一台已经开机的电脑，别当成手机 App。

还有两句话要提醒。私有化部署不等于数据绝对不出网，官方 FAQ 的原话是，使用外部模型或工具时，相关内容可能发送至对应服务，要求数据彻底不出网的企业，模型也得选内网部署的。代码开源也不等于随便商用二开，修改和分发的要求以 GitHub 仓库的许可证为准，动手前让法务过一眼。

说到底，团队用 AI 最怕的不是工具不好用，而是出了事没处问、数据放哪没人管、花了多少钱没人说得清。这东西免费开源，公司一台旧服务器就能装起来。好不好用，让行政拿它做份周报试试就知道了。

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