狀態：WIP / draft. 設計文稿先公開，部署腳本與 chrome 容器 image 陸續推上。
一套自架的訂閱制 AI agent 多入口協同作業架構。它把 Larksuite 群組、cc web 對話、Claude Code CLI / Codex CLI 這類訂閱制 code agent 與 Chrome 容器串成同一套工作流：短任務在 Lark 裡交辦與審核，研究和知識沉澱進 cc web，需要登入真實系統時再由 Chrome 容器接手。
AI 不是按鈕、不是單一聊天視窗，而是能存在於不同 channel 的同事：能在 Lark 裡被 @，能在 cc web 裡做長研究，能依 research / dev / it 等 project context 保留整理結果，也能操作真實 Chrome 查 ERP、寫文件、reply email、遇到 captcha / 2FA 時請人類接手。
osslab-agent 不是再做一套 openclaw / harmes 那種自研 agent framework；它是把現成 CLI 訂閱方案當 agent runtime 調用。Claude Code CLI、Codex CLI 或其他 code agent CLI 負責模型推理與工具決策，osslab-agent 負責 channel routing、session 管理、web 對話、Lark 審核、Chrome 容器與人工接手。
這樣可以直接使用訂閱制額度，大幅降低純 API 帳單壓力；即使某些 CLI 的一次性 prompt 模式（例如 -p 類用法）不穩定或不可用，也可以改用長 session / stdio / process bridge 的方式維持 agent 執行。
- Lark 行動層：報價、ERP、打文件、採購、回信、通知、審核、人工介入。
- cc web 研究與知識層：stream 對話、圖片 / 檔案輸入、web research、比價、來源整理、關鍵結論沉澱。
- cc web project context：research / dev / it 等上下文分流，避免工具、文件、權限與記憶互相污染。
- Chrome 執行層：每個 bot / 工作流可綁定獨立 Chrome 容器（CDP + KasmVNC），登入 vault / cookie / profile 隔離。
- Lark 適合行動，不適合全部沉澱：IM 是事件流，適合交辦、通知、審核、稽核；長研究與知識整理應進 cc web。
- 訂閱制 AI agent 優先：可合規使用 Claude Code CLI / Codex CLI / 各家 CLI 訂閱，降低 AI API 成本；敏感知識可逐步接本地 LLM / 私有檢索。
- 一人 N agent / N bot：採購、客服、業務、research、dev、it 都可以分開配置，agent 數量跟人數沒綁。
- 真人可接手真瀏覽器：AI 跑到付款、captcha、2FA、第一次登入時，人類從 KasmVNC 接手同一個 browser session，處理完 AI 接續做。
- 完整設計：
docs/design.md