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Stella — 为每个团队打造共享的 AI 同事

⚠️ 正在快速开发中 — Stella 还不稳定。API、配置格式和行为都可能变化。不建议用于生产环境。

Stella 把团队里重复的专业能力——财务、HR、工程、研究——变成共享的 AI 同事。配置一次，其他人就能在自己已经在用的聊天工具里直接问它。

业务负责人为 agent 配置 instructions、skills、tools、knowledge 和记忆策略。配置好之后，谁都不必再为了推进工作去学财务系统、招聘工具或内部工具链——把目标告诉 agent，它就会在你设定的边界内把事做完。每个人和 agent 之间都有独立的记忆，因此 Stella 理解不同的同事，而不是把所有人压成同一份画像。

在底层，Stella 是一个多租户、多用户、多 agent 系统，但它带给你的价值很简单：很多人可以同时依赖同一个 agent，每个 agent 都有自己的角色、模型、技能、工具、定时任务、工作区和安全边界，而控制权始终在你手里。你可以把它部署在自己选择的环境里，使用自己的模型 API 密钥，并从 Telegram、QQ、飞书、微信、Web UI 或终端访问它。

小团队和独立开发者也可以用同一套配置——让一个 agent 去做没人有空做的后台工作——但 Stella 首先是为那些反复花钱让专家回答同样问题的团队打造的。

为什么使用 Stella

• 谁都能直接问。 同事不必为了得到帮助去学财务或 HR 系统——在聊天里问 agent，它就会把事做完。
• 一个专家，全员共享。 业务负责人把 agent 配置一次；整个团队复用它，而不是去打扰那个专家。
• 记住每个同事。 记忆按用户和 agent 隔离，因此谁都不必重新解释自己的上下文。
• 在你设定的边界内行动。 agent 在专属工作区、沙箱策略和受控工具权限下做事，并在你要求的地方停下来等人工审核。
• 就在你已经用的聊天里。 Telegram、QQ、飞书、微信、Web UI 和终端，都是同一套 agent 的入口。
• 持续推动日常事务。 设置提醒、周期性任务、阅读摘要和后台任务；它们可以跨重启保留，并通知正确的人。

快速开始

# 1. 安装
brew install CherryHQ/tap/stella

# 2. 启动服务器
stellad server

# 3. 打开 Web UI：http://localhost:25678
#    在 Providers 中添加模型提供商和 API 密钥

# 4. 打开 Chat，开始对话

你也可以使用 go install github.com/CherryHQ/stella/cmd/stella@latest && go install github.com/CherryHQ/stella/cmd/stellad@latest 安装，或从 Releases 下载二进制文件。

详见完整快速开始指南。

连接聊天渠道

所有渠道共享同一套记忆。你可以从一个渠道开始，再切换到另一个渠道，Stella 会接上之前的上下文。

你可以把某个渠道绑定到特定 agent，也可以让用户通过 Telegram 的 /agent 切换 agent。

技能

技能是可复用的操作手册，教会 Stella 如何执行特定任务。Stella 通过内置工具管理技能——直接在对话中让她搜索、安装或加载技能。

文档

CLI 参考

stellad server                          # 启动服务器；Web UI 位于 http://localhost:25678
stellad server --port 8080              # 自定义端口
stellad upgrade                         # 自升级到最新版本
stella scheduler list                   # 列出定时任务
stella vault list                       # 列出已保存的密钥
stella version                          # 打印版本

开发

开发需要 mise。全新克隆后：

mise run setup    # 设置开发环境和 pre-commit hooks
mise run build    # 构建二进制文件
mise run test     # 运行测试
mise run format   # Lint 和格式化

许可证

GNU Affero General Public License v3.0 或更高版本。详见 LICENSE。