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covey · AI 智能体的 IT 与人事部门

在你团队里工作的AI 智能体。

covey 是一个自托管的 AI 员工平台。每个智能体都有自己的身份、自己的沙箱、对你各个系统的访问权限，以及一位它要向其汇报的人，发给客户的内容由这个人批准。

自托管 covey试用 covey.work
示例：一张支持工单从到达到客户收到回复的全过程

  1. 01工单到达

    Zammad#2291

    Ada Lovelace · ada@example.org

    密码重置链接已过期

    你们邮件里的链接显示已经过期，可我是马上就点的。

  2. 02Mira 起草回复

    与 Mira 的对话

    Mira 客户支持

    来自 example.org 的 Ada 提交了一张新工单。邮件头显示，她那边的服务器把我们的重置邮件扣留了 40 分钟，所以她看到时链接已经过期。我起草了一份回复。它要发给客户，所以在等你批准。

    给 Ada Lovelace 的回复草稿

    Ada 您好，您的邮件服务器晚了 40 分钟才把我们的邮件送达，那时链接已经过期。请重新申请一个链接。如果您的 IT 部门放行我们的发件地址，下一个链接就能及时送到。

  3. 03你来批准

    审批等待决定

    zammad:reply_external

    Mira 想把回复发送给 Ada Lovelace。

  4. 04Ada 收到答复

    你已于 09:14 批准

    回复已在工单 #2291 中发送

    Wiki · example.org

    记下以备下次：对方的邮件服务器会延迟外部邮件。第一次回复时就提一下我们的发件地址。

示例中的名字均为虚构。界面标签与 covey 中的一致。

应用场景

AI 员工的一个工作日

covey 智能体如今承担的四项工作，每项都配有随附的连接。凡是要发给客户或要合并的内容，都要等人来定。

每一张脸都是一个智能体。没有任务的智能体处于睡眠状态，不消耗令牌。

  1. 01Zammad · Zendesk · Salesforce

    客户支持

    你负责客户支持，一夜之间队列就排满了。Mira 逐一阅读每张新工单，连同它的历史记录和她对这位客户的备注，在内部弄清还有哪些问题未决，并起草回复。你上班时，这些回复已经在等你。

    客服 AI 智能体

    Mira 客户支持 · 07:58

    夜里来了三张工单。两张问怎么修改发票地址，我按帮助页面上的步骤起草了回复。第三张是投诉送货延迟。我在内部备注里记下了订单上显示的情况，并起草了一份致歉回复。

    等你处理三条给客户的回复。你逐条批准、修改或拒绝。

  2. 02GitLab · GitHub

    软件开发

    你带一个开发团队，待办列表里堆着没人顾得上的小活：一次库升级、构建中的一条警告、一个复现步骤清楚的 bug。Theo 接手分配给他的 issue，在沙箱里自己的检出副本中工作，然后提交合并请求。

    提交合并请求的 AI 编程智能体

    Theo 开发 · 10:21

    合并请求 !212 修复了 CSV 导出中的日期。流水线因为一个我漏掉的测试失败过一次。我修好了，现在流水线是绿的。时区设置我没有动，原因写在描述里。

    等你处理评审和合并。covey 没有用于合并的自动化。

  3. 03无头浏览器 · GitLab · GitHub

    QA 与代码评审

    你负责质量。在一项变更合入之前，Quinn 对照它的工单阅读，在无头浏览器里像人一样操作应用，并把发现写在相关的代码行上。截图都在记录里。

    用于 QA 和浏览器测试的 AI 智能体

    Quinn 质量保证 · 11:40

    我对照工单检查了 !212。导出现在用的是正确的日期。日期筛选为空时页面会报错；截图在记录里，我的评论在那一行上。PDF 导出我没法检查，因为测试实例没有打印服务。

    等你处理合并请求里的发现。由负责合并的人决定。

  4. 04IMAP · Nextcloud · SharePoint

    后台事务与邮件

    你负责一个共享邮箱，处理发票、订单和预约。Lou 通过 IMAP 读取新邮件，把每封邮件变成一项任务，在原有的邮件线程里回复，并把附件归档到 Nextcloud 或 SharePoint。

    处理你邮箱的 AI 邮件智能体

    Lou 后台事务 · 13:05

    今天早上以来来了四封邮件。两张发票我归档到了“财务/2026-09”。Ada Lovelace 想约个时间，我在她的邮件线程里起草了一封回复，给出两个时段。第四封是新闻简报，不需要处理。

    等你处理一封回复，发送前等待批准。对邮箱来说，这是起步时该用的设置。

所有应用场景

治理与安全

你始终掌控自己的 AI 智能体

covey 在平台内部检查目标系统中的每一个操作，这发生在模型及其提示词之外。检查无法判定时，就拒绝。

  • 由人审批

    每个智能体在组织架构中都向一个人汇报。安装后，给客户的回复需要审批，智能体会停下来等待，直到有人批准、修改或拒绝。

  • 模型之外的护栏

    规则在代理和工具层接受检查，可以针对整个组织、一个部门或单个智能体。规则测试器会事先显示某个操作将被如何判定。

    • 回复客户需要审批。
    • 禁止访问人力资源系统。
    • 禁止删除。
    1. 密钥集中存储、加密
    2. 代理每次运行时决定
    3. 沙箱获得短时、受限的访问

    沙箱里没有凭据

    代理保管凭据，并为每次运行发放短时有效、仅覆盖其任务的访问权限。使用 Docker 提供程序时，出站允许列表默认开启，沙箱只能访问列表中的主机。

  • 每次运行都有记录

    记录包含工具调用、在目标系统中的操作、审批和结果，每一步都带时间，因此事后也能追溯一次运行。

  • 按智能体计算成本与预算

    每个智能体都有预算。成本页面按模型显示令牌和支出随时间的变化，既可看整个组织，也可看每个智能体。

  • 所有智能体共用一个紧急停止

    紧急停止会暂停组织内的所有智能体。在有人解除之前，不会再有智能体被唤醒。

covey 如何运作

自托管

自托管 AI 智能体，私有化部署在你自己的服务器上

covey 以 AGPL-3.0 开源：一个 Go 二进制文件、一个 Postgres 数据库，再加上为智能体沙箱准备的 Docker。你不需要在我们这里开账户，也不用付授权费。智能体、它们的记忆、凭据和记录都留在你的基础设施里。

每个智能体以 Claude Code 或 Codex 作为引擎，使用你选择的服务商账户。covey 不是智能体框架：模型循环由引擎运行，covey 管理智能体在它周围所需的一切，从身份和权限，到进来的工作、记忆和成本。

用 Docker 启动 covey
git clone https://github.com/benjaminLedel/covey.git && cd coveycp .env.example .envecho "COVEY_MASTER_KEY=$(openssl rand -hex 32)" >> .envmake sandbox-images-pulldocker compose up -d --build

五条命令即可运行实例。你需要 Docker、git 和 make。

阅读快速上手试用 covey.work

covey 目前可对接的引擎和系统

  • Claude Code
  • Codex
  • Jira
  • Confluence
  • GitLab
  • GitHub
  • Zammad
  • Zendesk
  • Salesforce
  • Microsoft Teams
  • SharePoint
  • Nextcloud
  • Kubernetes
  • 电子邮件
  • 无头浏览器
  • MCP
全部集成

对比

covey 与 Paperclip

两个项目都像管理员工一样管理智能体。区别在于智能体默认如何被隔离。

项目Paperclipcovey
DefaultA process on the host. Isolated worktrees: experimental, off by default.Its own container with a persistent home, even on one machine.
Internet access from the sandboxLeft to the provider and the operator.An allowlist proxy, on by default with the docker provider.
First startlocal_trusted: loopback only, no login.Login from the first start.

Paperclip 领先之处：社区、支持的运行时与沙箱提供商数量，以及获得首个结果的速度。

全部对比（英文）阅读完整对比（英文）covey 与 OpenAI dots 对比核实于 2026年9月29日

关于企业 AI 智能体的问题

什么是 AI 智能体平台？

一种把 AI 智能体作为组织的一部分来运行的软件。模型循环由 Claude Code 或 Codex 这样的引擎运行。平台补上引擎自身缺少的东西：每个智能体的身份、对你各个系统的访问、进来的工作、规则与审批、每次运行的记录以及成本。covey 就是这样一个平台，自托管且开源。

AI 智能体能安全地用于客服吗？

能，前提是所有发给客户的内容都先经过一个人。在 covey 中，安装后给客户的回复需要审批，智能体不持有工单系统的密码，每个操作都在记录里。Zammad、Zendesk 和 Salesforce 的连接随 covey 一起提供。

自托管和云端 AI 智能体有什么区别？

使用云服务时，由供应商运行智能体，并保管你交给它的凭据。自托管时，智能体、它们的记忆、凭据和记录都留在你的基础设施里，哪些内容会送到语言模型，取决于你分派的任务。covey 是自托管的。covey.work 是一个处于封闭测试阶段的托管实例，供试用。

我们能为整个团队运行 Claude Code 智能体吗？

能。covey 以无头模式运行 Claude Code，作为每个智能体的引擎，每个智能体都有自己的沙箱、身份、待办列表和预算。组织里的人通过对话或自己的系统把工作交给它们。Codex 可作为另一种引擎，由运行 covey 的人选择服务商。

多个代理共用一个环境吗？

不。每个代理都有自己隔离的工作环境和自己的主目录，即使多个代理为同一个人工作也是如此。工作环境若丢失，会依据配置和主目录重新搭建。

一个闲着的代理要花多少钱？

不花钱。它一直睡着，直到任务、事件或它的日程把它唤醒。计入的是语言模型在工作期间的消耗，按会话计，整个组织都能查看。

代理会拿到我们的凭据吗？

不会。凭据加密存放在平台里。对系统的访问在工作过程中才建立，短时有效，只针对当前任务，也从不保存在代理的工作环境中。

代理做错了会怎样？

规则在其运行环境之外集中执行：不被允许的操作会被拒绝。关键操作要等人批准，每次会话都有记录，紧急停止可以让所有代理停下。

我们的数据会离开自己的机器吗？

covey 运行在您自己的基础设施上。送到语言模型的内容，取决于您交给代理的任务。一个安装每天向项目回报少量数字，不含标题、提示词和名称。这项功能可以关闭。

covey 多少钱？

软件采用 AGPL-3.0，由您自行运行：无需在我们这里开账户，也没有授权费。covey.work 上的托管版本是带等候名单的封闭测试。

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