最近 AI 编程工具越来越多,Claude Code、Codex、OpenCode、Pi、Grok……每一个单独拿出来都能干不少事情。但问题也随之而来:Agent 越来越多,反而不知道该怎么管理了。 不同工具有不同的配置、会话、模型、Skills、MCP 和运行环境,切换成本极高。
于是,一个挺有意思的开源项目出现了:Ekko Studio。目前 GitHub 已经达到约 1.12 万 Star,Fork 接近 1,400。项目定位非常直接——Local-first AI Workspace(本地优先的 AI 工作空间)。它不是再造一个聊天机器人,而是在做 AI Agent 的统一工作台。
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它到底解决什么问题?
如果你同时使用几个 Coding Agent,很容易出现这样的场景:Claude Code 在一个终端,Codex 在另一个终端,OpenCode 又是一个窗口,Hermes Agent 是另外一套配置,MCP / Skills / Memory 各自为政。工具越来越多,但工作流并没有因此变得简单。
Ekko Studio 的思路则是把这些 Agent 放进同一个工作空间。目前官方 README 列出的运行时包括 Hermes Agent、Ekko Agent、Claude Code、Codex、Pi、Grok、OpenCode、DeepSeek Harness(DSH),并提供统一的聊天、会话、文件、工作流、Agent 管理等能力。所以它真正有意思的地方并不是“又一个 AI Chat”,而是把不同 Agent 当成不同的执行者来统一管理。
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一个界面管理这么多 Agent
打开 Ekko Studio 后,你可以在同一个工作空间里管理不同 Agent。无论是 Claude Code、Codex 还是 OpenCode,都汇聚在统一工作空间下,共享文件、会话和 Workflow。
聊天方面,它支持流式响应、工具调用轨迹、文件上传以及生成文件预览。而且会话本身可以持久化保存,Studio 使用本地 SQLite 保存自己的会话数据。对于经常切换 AI 编程工具的人来说,这个设计非常实用。
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真正让我觉得有意思的,是“可视化工作流”
如果只是把多个 Agent 放进一个聊天界面,其实并不算特别新鲜。Ekko Studio 更进一步:直接把 Agent 做成工作流节点。
它使用 Vue Flow 构建可视化工作流,可以把不同 Agent 连接起来,并支持条件判断、成功/失败路径、循环、人工审批、文件和图片附件、定时任务、执行记录、运行预算、Deadline、暂停/重新运行等能力。也就是说,可以把一个复杂任务拆解为“需求分析 → Claude Code → 代码实现 → Codex → 代码检查 → 人工审批 → 测试 → 最终输出”的标准化流程。这就开始有点像 “AI Agent 工作流编排器”,而不只是一个 AI 聊天 UI。
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Agent 不够用了?还可以组群聊
还有一个比较有意思的功能是 Group Chat。你可以创建一个 Agent 聊天房间,把多个 Agent 放进去,然后通过 @mention 指定某个 Agent 回复。例如让 @ClaudeCode 分析项目,@Codex 检查代码,@OpenCode 寻找更优实现,多个 Agent 可以围绕同一个任务进行协作。
官方实现中还提供了消息持久化、上下文压缩、Agent 添加/移除以及邀请机制。这也是 Ekko Studio 和普通 AI Chat UI 一个比较明显的区别。
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它不只是聊天,还能直接“干活”
Ekko Studio 还集成了一套比较完整的工作区工具:
- 文件管理:可以浏览、上传、下载、移动和编辑文件,还可以直接把工作区文件附加到聊天任务中。
- Web Terminal:内置终端,支持多会话和 WebSocket 实时输出。
- Desktop Agent Browser:桌面端提供 Agent Browser,可以让 Agent 操作浏览器,支持多 Tab、浏览器 Profile、Cookie、权限、下载、Accessibility Snapshot、Screenshot、Console Log 等能力。
- Skills & Memory:可以查看和管理 Skills,并提供 Agent Memory 相关能力。
所以它的目标已经不是“让我和 AI 聊聊天”,而是 “给 AI 一个可以长期工作的桌面”。
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甚至可以接 10 个平台
如果你想把 Agent 接到聊天平台,Ekko Studio 也提供了统一入口。官方 README 目前列出了 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Matrix、飞书、钉钉、QQ Bot、微信、企业微信等平台,可以在同一个界面配置这些平台的 Agent 通道。
这样一来,AI Agent、Workflow 和 Channels 被整合在一起,整个项目开始越来越像一个 AI Agent 控制台。
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本地优先,这一点也很关键
Ekko Studio 的一个核心关键词是 Local-first。它支持 Windows、macOS、Linux、Web、Docker、npm CLI 等多种部署方式,可以直接作为桌面应用使用,也可以自己部署 Web 控制台。
最简单的方式甚至不需要自己编译源码:
npm install -g ekko-studioekko-studio-web start# 默认打开 http://localhost:8648官方也提供 Docker Compose 部署,访问 http://localhost:6060 即可。这些部署方式均来自项目官方 README。
如果你想自己开发,也很简单
项目本身采用 TypeScript + Vue 3 + Vite 构建前端,后端使用 Koa + Socket.IO + SQLite + node-pty,前端主要依赖 Pinia、Vue Router、Naive UI 等技术。
源码运行只需克隆仓库后执行 npm install && npm run dev,开发环境默认 Frontend 为 http://localhost:8649,BFF Server 为 http://localhost:8647。如果你本身就是前端开发者,这个项目其实也挺值得研究,因为它把 AI Agent、Vue Flow、WebSocket、Terminal、MCP、本地数据库这些东西揉到了一起。
现在已经更新到什么程度?
这个项目的更新速度其实挺快。目前 GitHub Releases 页面显示最新版本是 Ekko Studio v0.7.24,发布时间为 2026 年 9 月 22 日。
这个版本已经加入了新的 ekko-studio npm 包和 CLI 入口,同时继续兼容原来的 hermes-web-ui 安装方式。另外还修复了 DeepSeek 推理内容丢失、MCP HTTP Transport 别名导致工具加载失败等问题,并增加了移动端终端会话、Coding Agent clarification prompts 等功能。这也说明它现在仍然处在一个快速迭代阶段。
最后
现在很多 AI 项目都在解决“怎么让一个 Agent 更聪明”,但 Ekko Studio 解决的是另外一个问题:“Agent 越来越多以后,怎么把它们真正组织起来?”
这两个问题其实不一样。单个 Agent 是“人 → Agent → 任务”的线性关系;而多个 Agent 则是“人 → Ekko Studio → Agent A/B/C → Workflow → 结果”的编排关系。当 AI 从“聊天工具”逐渐变成“执行工具”之后,管理、编排、审批、记忆、文件和执行记录这些东西就会越来越重要。Ekko Studio 抓的恰好就是这一层。
Ekko Studio 不是又一个 AI 聊天界面,而是在尝试做一个“AI Agent 工作台”。 它把 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi、Grok、Hermes、Ekko 等不同 Agent 放进一个本地优先的工作空间,再通过聊天、群聊、Skills、Memory、MCP 和可视化 Workflow 把它们组织起来。
目前 GitHub 已经 1.1 万+ Star,最新版本达到 v0.7.24,项目还在快速迭代。如果你最近已经开始同时使用多个 AI 编程工具,这个项目确实值得进去看看。
项目地址:https://github.com/EKKOLearnAI/ekko-studio 官网:https://ekkostudio.xyz/
如果让你把 Claude Code、Codex、OpenCode 等 Agent 全部放进一个工作台,你最想让它们一起完成什么任务?是写代码、做测试,还是直接让多个 Agent 自己协作完成一个项目?
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