用DeepSeek搭配DeepChat:6K star:太丝滑了

这次看到的是这个项目：

ThinkInAIXYZ/deepchat

Stars：6,069 ｜ Forks：689 ｜ License：Apache-2.0 ｜ 主要语言：TypeScript ｜ 最近更新：2026-06-29

1. 它到底是什么

deepchat 是一个开源的 AI Agent 桌面客户端。

它不是网页聊天壳子。

README 里写得很明确：它是 local-first，也就是优先把会话、配置、Agent 过程放在本地桌面应用里处理。

它把几件东西放到一个入口里：模型、工具、Skills、Agent Runtime、Tape、长会话。

你可以用 OpenAI、Gemini、Anthropic 这类云端 API，也可以接本地 Ollama。

界面上看，它更像一个给 AI 工作流准备的桌面工作台。

2. 它解决什么麻烦

现在很多 AI 客户端能聊天。

但只要开始做稍微长一点的任务，问题就来了。

上下文怎么保留。

工具调用怎么追。

中途断了怎么恢复。

同一个任务要不要接文件、搜索、代码执行、MCP 服务。

deepchat 重点处理的就是这些事。

它用 Tape 和 Trace 记录会话过程。不是只保留最后一段回答，而是尽量把请求、工具调用、结果、上下文条目这些过程留住。

对写代码、查资料、整理文档、跑多轮任务的人，这一点比“多一个聊天窗口”更有用。

3. 核心看点

第一个看点是 MCP。

deepchat 支持 Resources、Prompts、Tools，也支持 StreamableHTTP、SSE、Stdio 等传输方式。它还内置 Node.js 运行环境，让一些 npx/node 类 MCP 服务可以少配一点环境。

第二个看点是 Skills。

Skill 可以带说明、参考文件、素材和脚本。它不是简单提示词，而是把某类任务需要的上下文打包起来。README 里也提到，它可以和 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等工具做导入导出。

第三个看点是 ACP。

ACP Agent 可以像模型一样出现在选择器里。对习惯用编码 Agent 的人来说，这种入口比较自然。

第四个看点是远程控制。

它支持 Telegram、飞书/Lark、QQBot、Discord、微信 iLink。意思是桌面端跑着，远程聊天工具里也能切模型、停任务、处理待确认问题、打开当前会话。

4. 为什么值得看

我觉得它值得看的地方，不在于“又有一个 AI 客户端”。

而是它把 Agent 工作过程当成一等对象。

普通聊天产品更关心输入框和回答。

deepchat 更关心一件事：当模型开始调用工具、读文件、查网页、跑长任务时，这个过程能不能被看见、恢复、继续。

这也是 Tape/Trace、Workspace、Skills、MCP 都放在一起的原因。

仓库信号也不错。现在有 6,069 stars，689 forks，Apache-2.0 许可证，默认分支仍在 2026-06-29 推进。

它的 docs 索引也不是摆设。里面有 ARCHITECTURE、FLOWS、agent-system、tool-system、session-management 等文档，说明项目对内部边界和运行链路有持续整理。

5. 怎么用起来

如果只是想用，最直接的方式是下载桌面版。

项目支持 Windows、macOS、Linux。README 里给了 GitHub Releases、官网和 Homebrew 三种入口。

macOS 可以这样装：

代码语言：javascript

复制

brew install --cask deepchat

装好以后，先做三件事。

第一，进设置里配置模型供应商，填 API key，或者配置本地 Ollama。

第二，新建一个会话，选择要用的模型。

第三，如果要让它做工具型任务，再看 MCP、Skills、ACP 这些入口。

开发者想本地跑源码，也比较清楚：

代码语言：javascript

复制

pnpm installpnpm run installRuntimepnpm run dev

6. 适合谁，以及先注意什么

它适合几类人。

经常用 AI 写代码、查资料、整理长文档的人。

想把多个模型、MCP 服务和本地 Ollama 放进一个桌面入口的人。

想研究 Agent 客户端、会话恢复、工具调用展示、远程控制的人。

也适合团队内部做二次开发。它是 TypeScript Electron 项目，许可证是 Apache-2.0，README 里也明确写到可以做企业定制。

先注意两点。

第一，它功能很多，不要一上来就全开。先跑一个普通会话，再加 MCP 或 Skills。

第二，local-first 不等于所有模型推理都在本地。用云端模型时，还是要看你配置的供应商、袋里和数据策略。

如果你最近在找一个更偏 Agent 工作台的桌面客户端，deepchat 可以认真看一下。

今天就先聊到这里。我们下期再见！

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2026-06-29，如有侵权请联系[email protected] 删除