TencentCloud/Octop
役割別の AI 助手を自分のマシンに置き、家族や小さなチームで共有する
どういうものか
Tencent Cloud が公開している、自分のマシンで動かす AI アシスタントの基盤だ。README は家庭や小さなチーム向けとしている。管理者が1人いて、その下に複数の利用者がいる。利用者はそれぞれ「専門家」と呼ばれるエージェントを何体も持てて、作業に応じて切り替える。専門家ごとに作業場所、使う LLM、つなぐチャットアプリ、定期実行の設定を分けられる。よくできた専門家は、同じ環境の中でほかの利用者と共有できる。
中心になるのは octop run の1つのプロセスだ。これがブラウザの管理画面、コマンドライン、チャットアプリ（Feishu、DingTalk、QQ、WeChat、Telegram、Discord、WeCom など）、定期実行の入口をまとめて受け持つ。どこから話しかけても同じ処理の流れに入るので、別に待ち行列の仕組みを立てる必要がない。設定や会話の記録は ~/.octop/ の下に置かれ、データベースは既定で SQLite、望めば PostgreSQL も使える。
機能は広い。外部サービスとの接続（OAuth と MCP）、手持ちの文書を検索して答えに使う知識ベース、ブラウザ操作、管理画面からのリモートデスクトップ、性格づけのための16種類の MBTI テンプレートなどがある。コーディングの仕事は Claude Code、OpenCode、Codex、CodeBuddy に回せる。逆に、エディタの側から Octop のエージェントを呼ぶこともできる。LLM は OpenAI 互換の API、DashScope（Qwen）、Ollama などから選ぶ。
どんなときに使うか
家族やチームで1台の AI 環境を共有し、人ごとに使い分けたいとき
管理者1人で全員分を用意でき、利用者ごとにエージェントや知識ベースを分けたり共有したりできる。
普段使っているチャットアプリから、AI に仕事を頼みたいとき
Telegram や Discord などのチャットから話しかけたり、決まった時刻に定期実行させたりできる。
注意点
つなげるチャットアプリと外部サービスは、中国のサービスが中心。 README の一覧に Slack と LINE は無い。外部サービスとの接続も、例に挙がるのは Tencent の文書・会議などだ。
既定の構成で自分のマシンに置かれるのは、設定・会話の記録・作業場所・認証情報。 作業場所を PostgreSQL や COS/S3 などに置く設定もある。LLM に外部の API を使う場合は、会話の中身がその提供元に送られる（README によれば、個人情報は外に出る前に伏せる仕組みがある）。
機能の一部はまだ試験段階。 複数の専門家を連携させる AgentTeams はベータと明記されている。
ライセンスは MIT。