AI 办公室平台 towNingtek/swarm

Swarm

一套可以自己部署的 AI 办公室。你部署一个平台，邀请客户进来；每位客户拿到一个隔离的 DeepSeek Harness（DSH） 站点，里面已经放好办公室模板：公司、AI 员工角色、定时任务，以及存放自己密钥的地方。

运营者创建客户、发出邀请；客户激活账号、站点自动建好，在自己的站点里和 AI 一起工作

带字幕的完整视频：docs/media/demo.mp4。演示运行在一次性的测试安装上，模型是脚本，AI 的回复是预先写好的。

界面目前只有繁体中文。

功能

- 邀请制开站。 运营者在管理后台创建客户、选择办公室模板、设置每月模型额度，再发出一次性的邀请链接。用户名和密码由客户自己设置。
- 每位客户一个容器。 站点由平台自己创建：一个 DSH 容器，有自己的登录、数据和工作区，加上 nginx 路由和 DNS 记录（可选）。删除客户时这些都会一起移除。
- 带设置助手的平台首页。 客户能看到设置进度和建站状态。设置助手只根据平台实际记录的状态说明下一步，不会自己编造进度。
- 进站不用第二套密码。 点“进入我的站点”，平台会用一次性的入场票把已登录的客户交给站点。
- 平台的模型密钥不会进入站点。 每个站点有自己的起步密钥，而且只能在平台的 relay 上使用。relay 核对密钥和这个站点的每月额度，再用平台密钥转发。
- 第一次进站，办公室就在。 工作区一开始就有办公室模板（AGENTS.md、新手指南、存放公司的文件夹）。客户之后可以接入自己的模型密钥。
- 对话分享。 每个站点都装了 dsh-share-room，客户可以邀请访客一起查看一段对话。
- 运营者总览。 一页列出每位客户的站点、额度策略和模板。客户需要人工时，运营者也在同一个后台回复。

截图

| 运营者 | 客户 |
| 一览所有客户：站点、额度策略、模板 | 用邀请链接激活账号 |
| 一次性邀请链接（截图已遮住） | 平台首页：站点已经建好 |

在客户自己的站点里：回复经过平台的 relay，用量计入每月额度。

在自己的站点里和 AI 工作

架构

flowchart LR
browser([浏览器]) -->|"HTTPS"| nginx["nginx"]
nginx -->|"platform.example.com"| platform["平台 :8210邀请、登录、平台首页、建站"]
nginx -->|"platform.example.com/admin"| admin["管理后台 :8211"]
nginx -->|"acme.example.com"| site["站点容器DSH + 登录 + 办公室"]
platform --- db[(SQLite)]
admin --- db
platform -->|"docker"| site
site -->|"站点密钥"| relay["站点模型 relay :8212核对密钥与额度"]
relay --- db
relay -->|"平台密钥"| gateway["你的 OpenAI 兼容模型 gateway"]

每个站点都在隔离的 Docker 网络里，主机上唯一能连到的是 relay，其他主机端口、内网和云 metadata 都连不到。平台本身从不执行 sudo，需要 root 的事交给两个小单元：一个管防火墙，一个应用 nginx 配置。细节见 docs/architecture.md 和 docs/security.md（英文）。

部署前请先了解

- 请使用专门给 Swarm 的主机。 平台用户在 docker 组里，等同 root。
- 容器不是虚拟机。 所有客户共用同一个内核和同一个 Docker daemon。DSH 自己的沙箱在容器里无法运行，所以隔离只靠容器、网络和防火墙。
- 站点可以访问外网。 客户的 AI 可以把该客户的数据发送到任何地方。
- 起步模型的费用由你承担。 每个站点的起步调用都经过你的 gateway、用你的密钥。每月上限会强制执行，但 token 数是估算的。
- TLS 需要自己处理。 这个仓库不处理 TLS，请在前面放 certbot、负载均衡或 tunnel。

完整清单见已知限制。

安装

需要：一台 Linux 主机（Ubuntu 22.04 或类似版本），装有 Docker 24 以上、nginx、Python 3.10 以上；站点镜像约需 2 GB 磁盘；一个 OpenAI 兼容的模型 gateway（例如 LiteLLM）。把 platform.<domain> 和 *.<domain> 指向这台主机。

sudo git clone https://github.com/towNingtek/swarm /opt/swarm
cd /opt/swarm
sudo python3 -m venv .venv && sudo .venv/bin/pip install -r requirements.txt
sudo docker build -f site/Dockerfile -t swarm-site:latest .
sudo deploy/install.sh
sudo editor /etc/swarm/platform.env # 域名、origin、模型 gateway
sudo editor /etc/swarm/secrets/model-key
sudo cp deploy/nginx/swarm-platform.conf.example /etc/nginx/conf.d/swarm-platform.conf
sudo editor /etc/nginx/conf.d/swarm-platform.conf && sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
sudo deploy/install.sh --start

然后打开 https://platform.<domain>/admin，用 /etc/swarm/secrets/admin-password 里的密码登录。其他设置、日志和第一位客户的创建方式见 deploy/README.md（英文）。

整套安装流程会在一次性容器里从零测试：bash deploy/tests/clean-install/run.sh。

目录

| 路径 | 内容 |
| platform/ | 平台、管理后台、站点模型 relay |
| site/ | 建站引擎与 DSH 站点镜像 |
| office-template/ | 新站点一开就有的办公室 |
| plugins/ | 放在本仓库的 DSH 插件（品牌外观） |
| deploy/ | 用 systemd、Docker、nginx 在一台主机上安装 |
| demo/ | 上面演示用的脚本模型和录屏脚本 |
| docs/ | 架构、安全模型、HTTP API、设计记录（英文） |

开发

bash scripts/test.sh # 全部测试；Python 3.10 以上、Node 22

平台用 Python（FastAPI），页面由服务器生成。站点镜像是 DSH 加上 profile patch，不修改 DSH 本身。

名称

“一群协作的 agent”这个概念受 openai/swarm 启发。本项目独立开发，与 OpenAI 无关。

安全

发现漏洞请私下报告，见 SECURITY.md。

许可

MIT © towNingtek inc.