【强烈推荐】全球顶尖企业级开源免费 AI Agent 平台：DeepThink v1.2.0 发布【强烈推荐】全球顶尖企

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【强烈推荐】全球顶尖企业级开源免费 AI Agent 平台：DeepThink v1.2.0 发布

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DeepThink 是你的开源免费自由使用的私有 AI 操作系统 (AI OS)，在安全隔离的沙箱环境中，自主执行代码、管理文件、完成超复杂长程任务。自托管的多用户本地 AI Agent Loop Engineering 系统 (支持桌面端+浏览器+移动端) —— 让 DeepThink 成为你的全能数字助手。 —— Powered By AI Genius Institute & 光剑AI

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DeepThink 项目开源代码（如果你觉得好玩，就一起来玩， Star 一下）： Gitcode: gitcode.com/AIGeniusIns… Github: github.com/AIGeniusIns…

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DeepThink v1.2.0 发布说明

自托管的多用户本地 AI Agent Loop Engineering 系统（支持桌面端 + 浏览器 + 移动端） Powered By AI Genius Institute，光剑AI

发布日期：2026-08-28

v1.2.0 是一个编排与开放版本——DeepThink 从"单个自主 Agent 的纵向跃迁"（v1.1.0）进化到"多智能体横向编排 + 对外标准化服务"的新阶段。本版本交付四大块拼图：多智能体编排（Team Graph 复杂规划 / Workflow 可视化编排 / Orchestrator–Workers 主从编排）、全自主恢复引擎（可恢复硬刹车 + 学习适应闭环）、MCP 生态（注册中心 + 模块合并优化） 与 开放平台（Agent Service：MaaS + AaaS + 独立计费），并附带 OPC 一人公司模块与 Agent Studio AI 生成/优化能力。

✨ 新功能

一、多智能体编排（三层编排能力闭环）

v1.2.0 补齐了 DeepThink 的多 Agent 编排拼图，形成三条正交的编排路径，均复用既有 graph-engineering DAG 执行引擎（GraphDefinition 单一事实来源，零调度内核重写）：

1. Team Graph 复杂任务规划与执行（`graph-task-planning-execution`）

在既有 graph 执行底盘上做增量增强，补齐规划侧 / 执行健壮性 / 全链路可视化三块短板：

Graph DSL 扩展：新增 llm / tool / start / end / parallel / aggregate 节点 + 条件表达式边 + default fallback 边 + 节点 input/output 契约。
Graph Planner 自动规划器：自然语言任务 → 合法 GraphDefinition（含并行 / 条件 / 降级 / gate 验收），LLM 结构化输出 + Schema 校验 + 3 内置模板 + 2 次重试降级。
执行健壮性：节点级独立工作区（并行节点不再共享 owner folder 冲突）、节点超时强制（Promise.race）、执行预算熔断（maxTokens 累计超限 → failed + budget exceeded）、真实全局并发追踪、resume 版本 hash 校验、条件表达式路由。
全链路实时可视化：graph_* WS 流式事件（延迟 < 2s）、dagre 自动布局、甘特图时间线（GanttView）、边数据流动画、历史执行回放（trace 快照序列 + scrubber 逐帧/自动播放）。

2. Agent Workflow 可视化编排（`agent-workflow-orchestration`）

让用户能在 Web 界面手动把多个 Agent 编排成一个 Workflow 并运行，并与编排 Agent 智能生成打通：

可编辑 DAG 画布（WorkflowEditorCanvas）——节点调色板拖拽、手动连线、拖拽定位、右侧属性面板编辑。
用户级工作流 CRUD（/api/workflows）+ graph_definitions 加列 owner_user_id（向后兼容）。
team-builder draft 模式：编排 Agent 复用 team-builder.ts 智能拆解生成 Agent 集群，但不立即 startGraphRun，而是把 GraphDefinition 草稿加载进编辑器供用户精修后显式运行。
agent 节点可"选择已有 Agent"或"新建 Agent"，复用 Agent Studio 编辑能力（AgentEditorPanel 抽取共用）。
运行态复用既有 graph 引擎，画布实时高亮 + 节点内子步骤 trace 回溯。

3. 主 Agent 编排子 Agent（Orchestrator–Workers 模式，`orchestrator-workers`）

第三条编排路径——用户显式指定角色分工：在 Agent Studio 预先调教好若干子 Agent（Workers），再创建主 Agent（编排者）勾选关联，主 Agent 依据自身 system prompt 自主拆解并分派给 Workers 协作完成：

agent_workers 表（UNIQUE(orchestrator,worker) + 双外键 ON DELETE CASCADE）+ 环检测（正向边 DFS 防直接/间接环）。
路由 /api/paas/agents/:id/workers GET/POST/DELETE + 编排运行入口。
运行时 buildWorkerAgents 合并进 SDK 原生 agents 选项，Worker 执行 100% 复用 GraphNode.agentDefId 既有路径。
关键差异 vs super-agent-team：Worker 来源是用户预先创建、可复用、可迭代的既有 Agent，而非运行时 LLM 一次性生成；编排大脑是主 Agent 自身的 system prompt（用户定义的编排人设）。

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二、全自主恢复引擎（`full-autonomy-recovery`）

接管 v1.1.0 全托管模式留下的全部 Out-of-Scope 项 + 终止性刹车问题，核心命题「遇到摩擦不死亡，而是改策略后继续；每次摩擦沉淀为经验，回注入后续执行」：

P0 可恢复刹车引擎：把 4 道终止性硬刹车（破坏性命令 / 轮次超限 / token 超限 / 循环检测）从 process.exit(1) 升级为可恢复——每类 ≤3 次恢复、超过则终止，恢复后经 runRecoveryTurn 走正常 query 续跑（不重放原 prompt）。
P1 知识缺口自主消解 + 经验回注入：gap-resolver 识别 tool_gap → 自动 install_skill/create_skill，knowledge_gap → web_search；reinjectLessonsIntoPrompt 被 team-builder / loop-orchestrator 复用。
P2 适应闭环 + gate 自动续跑 + 外部交互归档：processPendingSignals 对 targeted signal 生成 LLM 调整写回；gate 失败自动重跑（GATE_RETRY_MAX=2，连续失败才终止）；captureToolArtifacts 从 trace 归档 web/sandbox 为 perception/execution 经验（去重幂等）。
新增 autonomous_recovering / autonomous_recovered 流式事件 + 前端 🟡/🟢 状态 banner。

三、Agent Studio AI 生成 / 优化 + 编排拖拽修复（`agent-workflow-dragfix-ai-studio`）

AI 自动生成 Agent：输入 name / 简短描述 → AI 生成完整 Agent 字段（description / system_prompt / model / engine / max_turns / temperature 等）→ 预览 → 确认落库。
AI 优化 Agent：对已有 Agent 的 system_prompt / description 调 AI 优化 → 预览 diff → 一键应用。两者镜像 Skills 既有 AI 范式（skill-ai.ts），复用 sdkQuery 与 AgentEditorPanel，不新增 LLM 调用链路、不新建表。
修复空画布拖拽失效：WorkflowEditorCanvas 空状态早退分支未挂 onDrop/onDragOver 处理器，导致从空工作流起步无法拖入第一个节点（HTML5 DnD 要求 drop 目标在 dragover 中 preventDefault）。

四、MCP Server 注册中心（`mcp-registry`）

一个「HTTP API → MCP 工具」聚合网关——用户把任意 HTTP 接口（参数映射 / 凭证 / 响应提取规则）注册进来，DeepThink 以标准 MCP 协议（streamable-HTTP）统一透出给该用户所有 Agent：

转换引擎（URL {param} / paramMapping / authHeader 注入 / responseMapping / OpenAPI 导入）+ 工具试调 + MCP 协议合规（initialize / tools-list / tools-call / 401）。
真实 SDK 端到端铁证：用 @modelcontextprotocol/sdk 连接 /api/mcp-registry/mcp，callTool 返回抽取结果。
安全约束：authHeader 仅服务端注入（不出现于 inputSchema/tools/list）；按 user_id 隔离 + per-user Bearer token；响应超长截断（DEFAULT_TRUNCATE=20000）。

五、MCP 模块功能优化（`mcp-module-optimize`）

一级菜单合并：/mcp-registry 与 /mcp-servers 合并为单一「MCP」菜单，页内 Tab 切换两个子视图，旧路径 /mcp-registry 重定向到 /mcp-servers?tab=registry。
MCP 工具测试能力：给 stdio/http/sse MCP 服务器补齐「工具列表 + 试调」——轻量 MCP client（mcp-client.ts）+ 两个端点 + 前端 McpServerTools UI，无需等 Agent 挂载即可确认工具可用。

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六、开放平台 Agent Service（`open-platform`）

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把平台内调教好的 Agent 变成可被外部业务系统调用的标准 HTTP 服务，同时把底层 LLM 能力以标准 API 开放：

API Key 凭证体系：api_keys 表（SHA-256 哈希 + 前缀脱敏，明文只展示一次）+ /api/open-platform/keys 管理 REST。
LLM MaaS：OpenAI 风格 /v1/models + /v1/chat/completions（流式 SSE + 非流式），Bearer sk- 鉴权，OpenAI ⇄ Anthropic 协议双向适配。
Agent as a Service：/v1/agents/:agentId/chat/completions（同步 + 流式），加载 Agent 的 system prompt / model / MCP 挂载 / workers。
独立计费闭环：model_pricing 表 + 前置余额校验（不足 402）+ 后置计量扣费（usage_records.source='open-platform'），admin 豁免。
在线调试 + 代码示例：/open-platform 页面提供 LLM / Agent 两个 Playground + MaaS/AaaS × curl/Python/Node.js 六段可复制示例。

七、OPC 一人公司模块（`opc-one-person-company`）

在一级菜单新增「OPC（One-Person Company / 一人公司）」模块，让单个用户借助既有多智能体能力构建并运营一家「一人公司」：公司/商业目标 CRUD → 目标上「启动团队」委托 POST /api/team/runs → 回写 runId/teamBuildId 关联 → 企业级运营看板（按状态分组）+ 成果分成配置（仅配置存储，不做计费扣款集成）。

🐛 缺陷修复

SSRF 校验漏判 CGNAT 网段与 DNS 解析结果：普通成员可打到云元数据服务（169.254.169.254 等链路本地地址）——重构 DNS 校验对齐上游 happyclaw API，补 CGNAT（100.64.0.0/10）网段与 DNS 解析结果的二次校验。（6393886、0fadf7f）
桌面版 dmg 缺失 better-sqlite3 原生 binding：导致后端启动失败——修复 desktop-rebuild-natives 校验使用错误的内置 Node 路径。（aa36626、c063289）
npm 12 兼容性：npm 12 默认禁用 git 依赖与 install scripts、desktop-rebuild-natives 参数不兼容、安装门禁导致 desktop-pack-mac 失败——逐项修复。（3b7d206、1e9e7fc、2f00d9b）
Graph 状态持久化覆盖运行终态：persistState 硬编码 'running' 会把失败终态改回 running——重排为 persistState → updateGraphRunStatus('failed')。（fc15808）
web-fetch.md 泄露内部工具名 WebFetch：导致 prompt-loader 失败——不再泄露内部工具名。（d1c0309）
Sandbox 浏览器启动与订阅生命周期、Electron 后端重启生命周期、API 错误统一为 Error 实例、账号切换时 WebSocket 重建、dmg 桌面版 spawn claude CLI 占位 stub 未校验 等稳定性修复。（b0e29b2、f2410eb、f644c93、6ecef7e、a1a7dfe）

✅ 验证

验证项	结果	证据
Team Graph 规划执行	✅ AC1–AC10 全通过	`graph-planner.test.ts` / `graph-v2-budget.test.ts`（预算熔断、Planner 降级）
Workflow 可视化编排	✅ TC1–TC17、TC20 通过	`tests/units/workflows.test.ts`，全量 vitest 0 回归
Orchestrator–Workers	✅ AC1–AC5 全通过	环检测 / 兜底 / gate 无断言单测覆盖
全自主恢复引擎	✅ 48 用例全绿	AC1–AC7（可恢复刹车 / gap-resolver / 经验回注 / gate 自动续跑）
MCP 注册中心	✅ 30 项测试通过	真实 SDK 客户端端到端（T7）；全套 322 passed / 10 skipped 无回归
MCP 模块优化	✅ 新增单测 8/8	`tests/mcp-client.test.ts`，typecheck / build 全绿
开放平台	✅ T1–T20 全通过	MaaS/AaaS 计费精度、admin 豁免、流式 SSE、用量统计
OPC 一人公司	✅ 19 测试通过（2 files）	`tests/opc.test.ts` T1–T13 全通过，前后端 typecheck 干净
后端 / 前端 / agent-runner typecheck	✅ PASS	三端 `tsc --noEmit` 全绿

📦 获取方式

GitCode：git@gitcode.com:AIGeniusInstitute/deepthink.git
GitHub：git@github.com:AIGeniusInstitute/deepthink.git
桌面端安装包：见各平台 Release 资产（macOS .dmg / Windows .exe / Linux AppImage）

git fetch --tags
git checkout v1.2.0
# 或直接拉取 main 分支（已包含 v1.2.0 全部内容）

🙏 致谢

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