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虾饺是什么 ​

虾饺 IM(Xiajiao)是一个开源的 AI Agent 团队协作平台。

用一句话概括:像管微信群一样管理你的 AI Agent。

你可以创建群组,拉入多个 Agent(小说家、编辑、翻译官、代码助手……),用 @mention 跟它们对话。Agent 之间也能互相协作、互相接力,就像一个真正的工作团队。

虾饺 IM 界面

30 秒了解虾饺 ​

虾饺协作流演示

真实对话截图 ​

Agent 对话演示

虾饺管家 Agent 的真实对话:自动调用工具查询系统状态、展示 Channel 连接信息,并以结构化表格呈现。

和其他平台有什么不同? ​

大多数 AI 平台的定位是 AI 应用开发平台——帮你构建面向用户的 AI 应用。

虾饺的定位是 AI Agent 团队协作平台——把 Agent 当同事,不当工具。

设计哲学对比 ​

虾饺Dify / FastGPTCoze
核心概念Agent 是"同事"Agent 是"应用"Agent 是"Bot"
交互方式IM 群聊工作流画布Bot 配置界面
Agent 关系平等协作,可互相 @mention预设 DAG 管线独立运行
用户定位给自己用给终端用户用给终端用户用

技术架构对比 ​

虾饺DifyFastGPTCoze
语言JavaScriptPythonTypeScript闭源
npm 依赖6 个N/A100+N/A
外部依赖0 个PostgreSQL + Redis + SandboxMongoDB + PG + OneAPI云服务
启动命令npm startdocker compose updocker compose upSaaS
安装方式npm install(6 个包)Docker 多服务Docker 多服务无需安装
数据私有✅ 完全本地✅ 自托管✅ 自托管❌ 云端

不是竞争,是互补

Dify / FastGPT 适合构建面向客户的 AI 应用。虾饺适合个人/团队日常使用的 AI 协作空间。场景不同,选择不同。

核心能力 ​

能力说明详情
🤖 多 Agent 群聊群组 + @mention 路由 + Agent 间对话详情
🔧 Tool Calling7 个内置工具(搜索、记忆、RAG、跨 Agent 调用等)详情
🧠 持久记忆三分类记忆(语义 / 情景 / 程序性),embedding 去重详情
📚 RAG 知识库BM25 + 向量混合检索 + RRF + LLM 重排序详情
🔗 协作流协作链 + 可视化面板 + 人工干预详情
🔌 多模型OpenAI / Claude / 通义 / DeepSeek / Ollama 等详情

文生图(AI 配图) ​

小说家等 Agent 可在群聊中根据文案生成配图;协作链面板与聊天区中的插图同屏展示,直观体现「文生图」能力。

协作链与夏夜星空 AI 插画——星空、萤火、月色与竹席人物

使用场景 ​

场景 1:AI 写作团队 ​

创建群组,拉入小说家、编辑、翻译官。配好协作链后,你说一句"写一首诗",三个 Agent 自动接力:

小说家创作 → 编辑润色 → 翻译官英译

全程可视化面板实时显示进度。你可以中途暂停、编辑、重新触发。

场景 2:私人知识助理 ​

把技术文档、学习笔记上传到 RAG 知识库。Agent 自动索引,之后问它问题,它基于你的文档回答——不瞎编。

适合:技术团队内部知识管理、个人学习笔记检索、产品文档问答。

场景 3:多模型对比 ​

给不同 Agent 分配不同模型:代码助手用 Claude(擅长代码),翻译官用 GPT-4o(擅长多语言),日常助理用通义千问(便宜够用)。在群里同时 @它们,对比回答质量。

场景 4:自动化运维 ​

用虾饺管家配置定时任务:每天早上 9 点搜索新闻并发送摘要,每周一生成周报模板,每月检查系统状态。

场景 5:代码开发助理 ​

代码助手 + RAG 知识库。把项目文档、API 规范上传到知识库,代码助手基于你的项目规范写代码,不是通用的网上抄来的代码。

一对一私聊 ​

在通讯录中点开某个 Agent,即可与其单独对话,无需创建群组,适合日常问答与代码生成。

代码助手一对一对话

代码助手实际对话 — Agent 分析思路后输出可运行代码

SOUL.md:用 Markdown 定义 Agent 人格 ​

每个 Agent 有一个 SOUL.md 文件,用 Markdown 写"岗位说明书":

markdown
# 翻译官

你是一位精通中英双语的翻译专家。

## 工作原则
- 信、达、雅:忠实原意,表达通顺,语言优美
- 直接输出译文,不做逐句对照分析
- 遇到专业术语保留原文并附注中文

## 禁止事项
- 不翻译代码块中的内容
- 不要主动 @其他 Agent

为什么用 Markdown? ​

优势说明
简单用文本编辑器就能修改,不需要学习复杂的 UI
版本控制Git diff 一眼看出改了什么
可分享分享一个 .md 文件就能克隆一个 Agent 人格
可迁移不依赖任何平台格式,纯文本永远可读
表达力Markdown 支持标题、列表、表格、代码块——足以表达复杂的角色设定

谁适合用? ​

用户群使用方式
独立开发者想要一支 AI 团队,但不想折腾 DevOps
AI 爱好者体验多 Agent 协作,探索 SOUL.md 人格设定
小团队零供应商锁定的自托管 AI 工作空间
研究者原型验证 Agent 间通信、记忆系统、RAG 管线
内容创作者AI 写作团队,协作链自动化内容生产
学生学习 AI Agent 原理,代码简洁可读

技术概览 ​

层技术说明
运行时Node.js 22+原生 node:sqlite,无需外部数据库
HTTPnode:http零框架,标准库直接用
WebSocketws实时消息推送
数据库SQLiteWAL + FTS5,支持并发读和全文搜索
前端Vanilla JS + CSS零构建,修改即生效
npm 依赖6 个每个都有不可替代的理由
测试53 个单元测试node:test 标准库测试框架

设计哲学:每个依赖都是负债,不是资产。能用标准库的,绝不引入第三方包。

一条消息背后发生了什么 ​

当你在虾饺中发送 @代码助手 写一个登录接口,背后经历了 14 个步骤:

1. 消息存入 SQLite
2. WebSocket 广播给所有在线客户端
3. 解析 @mention → 目标: 代码助手
4. 加载代码助手的 SOUL.md
5. 检索代码助手的持久记忆("用户偏好 Python,公司用阿里云")
6. 注入记忆到 System Prompt
7. 组装完整上下文发给 LLM API(流式模式)
8. LLM 决定调用 web_search 工具
9. 执行搜索 → 结果回注上下文
10. LLM 继续生成代码
11. 逐 token 通过 WebSocket 推送到浏览器
12. 完整回复存入 SQLite
13. 代码助手主动 memory_write("用户需要登录接口")
14. 如果有协作链 → 触发下一个 Agent

整个过程对用户完全透明——Tool Calling 的每一步都在聊天界面实时显示。

不适合什么场景? ​

虾饺不是万能的,这些场景建议用其他平台:

场景推荐原因
构建面向客户的 AI 应用Dify工作流 + API 发布 + 多租户
不想自托管Coze / ChatGPT TeamSaaS 免运维
需要 100+ 插件Coze丰富的插件生态
大规模并发自建微服务SQLite 单进程限制

详细对比见 平台对比。

6 个依赖,凭什么够用? ​

很多人看到"6 个 npm 依赖"会质疑。以下是每个依赖的必要性分析:

包作用为什么不能去掉替代方案
wsWebSocket 服务端Node.js 标准库没有 WebSocket 服务端实现无合适替代
formidable文件上传解析multipart/form-data 的 boundary 分割和流式解析,标准库不提供手写解析器
node-cron定时任务调度Cron 表达式解析,标准库不支持setInterval(但无法表达复杂周期)
pdf-parsePDF 文本提取RAG 知识库需要从 PDF 提取文字不支持 PDF 上传
@larksuiteoapi/node-sdk飞书连接器飞书 WebSocket 长连接协议是私有的无法替代
@modelcontextprotocol/sdkMCP 协议JSON-RPC + 能力协商,手写容易不兼容手写(风险高)

那"正常"项目需要多少依赖?

项目npm 依赖数说明
虾饺6标准库优先
Express hello world30+框架本身就带一堆
Next.js 空项目200+React + 构建工具链
Dify 前端300+完整企业级

不是说依赖多就不好。只是对于虾饺这种"给自己用"的工具,能用标准库就用标准库——少一个依赖就少一个供应链攻击面,少一个升级要跟进的包。

名字的含义 ​

虾饺取名自广式点心——小巧精致,内料丰富。薄如蝉翼的外皮包裹着鲜嫩的虾仁。

最少的依赖,最全的能力。这就是虾饺的理念。

Roadmap ​

状态特性
✅ 已完成多 Agent 群聊、Tool Calling、持久记忆、RAG、协作流、RBAC
🚧 进行中工作流引擎、Agent 间协商
📋 计划中MCP 工具市场、语音输入、移动端适配
🤔 探索中Agent 自主学习、多租户支持

下一步 ​

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