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A self-growing desktop AI work system — ready-to-use, long-running, with agent delegation, memory, tool review, MCP, and high-concurrency workspace automation.
开箱即用的自我成长型桌面 AI 工作系统 — 部门委派、长期记忆、工具审查、MCP、高并发工作区自动化。
P-ai 不是另一个 AI 聊天客户端。
它默认驻留在你的桌面（Windows/Linux），有全局热键、系统托盘、独立多窗口。但它真正的不同在于：它内部有一套完整的组织系统。
主助理、副手部门、远程客服部门、私有人格、私有 Skill —— 这些不是抽象概念，而是实际运行在系统中的协作单元。AI 不只是"回答者"，而是可以委派任务、协同工作、接受审查的组织。
最容易低估的是：它已经不是一个"聊天框 + 几个工具"了。它已经拥有极其强大而且精细的审查功能，支持单应用多窗口模式、并发稳定运行和独立工作目录。
从 0.8 往后，连续做出了几条重型能力跃迁：
它不是"能调工具"，而是有完整的工具审查链：终端命令审批、apply_patch 补丁审查、可配置的审查专用模型、单工具评估、批次评估、最终审查报告。工具调用结果可追溯、可回看、可审核。AI 不仅执行，还要接受评审。
这种"让 AI 审查 AI 的工具使用"的机制，已经从简单权限弹窗推进到可追溯、可复核、可生成报告的工程化审查链路。
主助理可以将任务委派给副手部门，远程客服部门自动承接 IM 消息并按办事指南决策。每个部门有独立人格、独立工具权限、独立 Skill 和 MCP。私有人格和私有部门可以按需创建，支持运行时热刷新。
这不是"一个模型换换人设"，而是有真实边界、真实权限、真实委派链的组织化协作。
长对话自动归档，归档时生成总结并提取长期记忆。记忆通过 RAG 延迟注入提示词，用户画像快照持续维护。上下文压缩走统一 SummaryContext 管线，不是粗暴截断，而是结构化整理。
效果是：AI 能记住几个月前的对话，但不会让上下文无限膨胀。
每个会话可以绑定不同的主工作目录。AGENTS.md 自动注入让 AI 立即理解当前项目的编码规范、架构约定、发布流程。工具执行（终端、补丁）在对应工作区上下文中运行，路径自动压缩显示。
这比任何"上传文件到聊天"的体验都更接近真正的开发协作。
个人微信、OneBot/NapCat、钉钉 Stream 已接入。支持联系人级收发权限、激活策略、后台入队、会话回流。远程消息和本地对话走同一套会话、任务、归档链路。
不是"AI 帮你回消息"，而是"你的 AI 组织里有一个部门专门负责远程联络"。
后端 Rust 异步运行时，供应商级串行请求门、零拷贝热路径、只读快路径缓存、消息 JSONL 分片存储。前端虚拟滚动、首屏轻量快照、流式通道重建。
不是"能跑就行"，而是系统性地压低了每条热路径的延迟和内存开销。
- 全局热键呼出 / 隐藏，系统托盘常驻
- 独立配置窗、聊天窗、归档窗，无边框原生窗口
- Windows 安装版 + 便携版 + Linux .deb/AppImage，应用内自动更新
- 主助理 + 副手部门 + 远程客服部门 + 自建私有部门
- 私有人格 / 私有 Skill / 私有 MCP，运行时热刷新
- 部门级工具权限与办事指南
- 会话绑定部门，部门决定人格、模型、工具范围
- 会话级 Todo，督促任务，计划模式
- 长期任务分阶段推进，跨会话追踪
- 暂停 / 恢复 / 完成状态流转
shell_exec/apply_patch审批链路- 可配置审查专用模型（与对话模型分离）
- 单工具评估 → 批次评估 → 最终审查报告
- 终端/补丁分组展示，路径压缩，原始变更预览
- 审查意见写回工具消息，完整追溯链
- 自动归档 + 结构化总结 + 记忆提取
- RAG 延迟注入，用户画像持续维护
- 上下文统一压缩管线，成本可控
- 会话主工作目录绑定
AGENTS.md自动注入提示词- 路径压缩显示（
easy_call_ai/src/...） - 终端/补丁在工作区上下文中执行
- 个人微信 / OneBot (NapCat) / 钉钉 Stream
- 联系人级权限与激活策略
- 后台入队，会话回流，统一任务链路
- OpenAI / Anthropic / Gemini / DeepSeek / Kimi / Codex
- 供应商级并发控制，流式输出
- 思维链推理保留与回传（DeepSeek/Kimi）
- 多模态图片 + 视觉描述降级
- 流式 Markdown 渲染（Shiki 代码高亮、Mermaid 图表、KaTeX 数学）
- 图片预览缩放/拖拽，本地文件链接定位打开
- 虚拟滚动、消息多选、草稿保留、队列引导
- 自定义深色/浅色主题生成
- 热键呼出，问一个问题，热键隐藏。和 Spotlight 一样快，但回答你的是一个有记忆、有上下文的 AI。
- AI 调用终端或
apply_patch修改代码 - 工具结果进入审查链路
- 审查模型生成评估意见、批次报告
- 你审核后决定批准、驳回或继续修改
- 创建任务，设定目标
- AI 分阶段推进，自动回顾历史上下文
- 长时间未处理的事项自动归档，但记忆保留
- 任何时候回来都能继续，不需要重述背景
- 微信/钉钉收到消息
- 远程客服部门接管，按办事指南决策
- 重要事项回流到任务系统
- 你在桌面看到完整的处理记录和待办
大多数 AI 产品的问题不是模型不够强，而是系统层太薄：
| 常见缺失 | P-ai 的做法 |
|---|---|
| 只有聊天，没有任务系统 | 会话级 Todo + 督工任务 + 计划模式，AI 能持续推进 |
| 所有事塞给一个角色 | 主助理 + 副手 + 远程客服 + 私有人格，有边界有权限 |
| 每次打开像失忆重开 | 长期记忆 RAG + 自动归档 + 用户画像持续维护 |
| 工具能调但不能审 | 审查模型 + 终端审批 + 补丁审查 + 批次评估 + 最终报告 |
| 上下文无限膨胀 | 统一 SummaryContext 压缩管线，成本可控 |
| 不会真的进工作目录 | 工作区绑定 + AGENTS.md 注入 + 路径感知执行 |
| 和社交网络割裂 | 微信 / OneBot / 钉钉 + 联系人权限 + 激活策略 |
| 一个模型吃所有场景 | 多供应商 + 部门级模型分工 + 审查专用模型分离 |
P-ai 的方向是：给 AI 身份、部门、委派链、工作区、工具边界、审查机制、长期记忆、远程渠道。
- 桌面壳：Tauri 2
- 后端：Rust（异步，tokio）
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
- UI：DaisyUI + Tailwind CSS
- 包管理：pnpm
# 开发模式（前端热重载 + Rust 自动编译）
pnpm tauri dev
# 仅前端 dev server
pnpm dev
# 前端类型检查
pnpm typecheck
# Rust 编译检查
cd src-tauri && cargo check
# 前端测试
pnpm test
# Rust 测试
cd src-tauri && cargo test
# Windows 冒烟测试
pnpm smoke
# 生产构建
pnpm build
pnpm tauri build当前发布策略：
- Windows：NSIS 安装版 + zip 便携版（
PORTABLE标记），应用内自动更新 - Linux：
.deb/AppImage，保留发布链路
- API Key 保存在本地，不经过任何中间服务器
- 对话、任务、归档、记忆、媒体全部本地存储
- 便携版数据在可执行文件同级
data/，U 盘即插即用 - 你可以自行管理、导出、清理所有数据
- 想把 AI 真正放进桌面工作流的开发者
- 不满足于"只会聊天"的 AI 工具的人
- 需要长期任务推进、而不是一次一清的人
- 希望 AI 有审查能力、不是盲目放权的人
- 对 AI 组织化协作有想象力的人
从 Releases 下载安装版或便携版。
git clone https://github.com/kawayiYokami/P-ai.git
cd P-ai/packaging/arch
chmod +x install-with-yay.sh
./install-with-yay.sh安装后主要文件位置：
- 可执行文件：
/usr/bin/p-ai - 桌面启动项：
/usr/share/applications/p-ai.desktop - 图标：
/usr/share/pixmaps/p-ai.png - 默认数据目录：
~/.config/p-ai/
这个项目能走到今天，依赖这些优秀的上游项目与社区：Tauri · Vue 3 · DaisyUI · Tailwind CSS · rust-genai · rmcp · Shiki · Mermaid · KaTeX · markstream-vue · tokio · reqwest · rusqlite · tantivy · Linux.do
也感谢所有为本项目贡献想法、测试、反馈和代码的人。