🤖 Trợ lý AIMã nguồn mởBeta

QM

Agent harness mã nguồn mở cho tổ chức, cung cấp workspace, bộ nhớ, quyền, cron và sandbox tách biệt theo từng người hoặc phòng làm việc.

#qm
Danh mục
🤖 Trợ lý AI
Giá
Mã nguồn mở
GitHub Stars
15,160
Ngôn ngữ
TypeScript
License
MIT
Ngày thêm
2026-08-05
Tóm tắt từ README GitHub
qm A multiplayer agent harness for work. In Slack and on the web. Setup Tell your coding agent of choice . From here, it should follow the deployment guide in this repo. You can also try out a 3rd-party hosted version of QM here. If you're an infra provider interested in offering a hosted version of QM, feel free to reach out. What is QM? Most agents are designed like personal assistants. You can make one work for a whole company, but it quickly gets complex. QM is designed for startups. Employees each get their own isolated workspace and work independently without affecting each other, and they can also collaborate with the agent in channels, group messages, and projects. Each person and each room has its own scoped memory, files, keychain view, permissions, crons, web apps, and durable sandbox. It's built with open source in mind. Pick your own harness and model and switch between them — Pi, OpenCode, Codex, and Claude Code all drive the same core, so a deployment isn't tied to any single vendor. Features - Personal and shared scopes. People customize the agent to be theirs , and still work with it collaboratively in Slack channels and projects. - Slack and web
Xem thêm từ README.md

Đánh giá chi tiết

Tổng quan

QM là một agent harness do Y Combinator mở mã nguồn, hướng tới bài toán khó hơn trợ lý cá nhân: làm sao để cả công ty dùng một đội agent mà mỗi người vẫn có dữ liệu, quyền và không gian làm việc riêng. Trong QM, mỗi người và mỗi phòng có thể có memory, file, keychain view, permission, cron, ứng dụng web và sandbox bền vững của mình. Agent xuất hiện qua Slack lẫn giao diện web, còn phần lõi không khóa người dùng vào một model hoặc một coding agent duy nhất.

Điểm đáng chú ý nhất là cách QM xem phạm vi tổ chức như một thành phần kiến trúc. Thay vì cho một chatbot dùng chung toàn bộ dữ liệu công ty, hệ thống gắn khả năng truy cập với từng scope và grant. QM hỗ trợ Pi, OpenCode, Codex và Claude Code trên cùng lõi, phù hợp với đội muốn thay model hoặc harness mà không viết lại lớp cộng tác.

Tính năng chính

  • Workspace cá nhân và không gian dùng chung cho channel, group message hoặc project.
  • Slack và web dùng chung identity cùng cấu hình.
  • Quản trị model, harness, security posture và quyền ở cấp tổ chức.
  • Chạy cron, watch và công việc nền khi không có người mở phiên.
  • Chia sẻ skill theo grant, có bước nâng skill lên phạm vi toàn tổ chức.
  • Tạo ứng dụng nội bộ rồi xuất bản cho đúng nhóm người dùng.
  • Sandbox theo scope, kết hợp Postgres, API policy và agent loop.

Điểm mạnh

QM giải quyết đúng điểm nghẽn khi agent đi từ một cá nhân sang nhiều nhân viên: không chỉ cần model tốt, mà còn cần identity, ranh giới dữ liệu, audit và cách phân phối kết quả. README, ADR, tài liệu triển khai, security policy và test của dự án khá chi tiết so với tuổi đời còn rất ngắn. Bản v0.1.4 còn giới hạn model picker theo danh sách model được tổ chức cho phép, cho thấy lớp policy không chỉ là khẩu hiệu giao diện.

Exact-HEAD CI của dự án xanh. Ngoài lần chạy rộng bị giới hạn thời gian trong container, dossier độc lập đã chạy riêng 42/42 security test và typecheck thành công. Đây là bằng chứng tốt cho policy/grant ở mức code và fixture, chưa phải xác nhận triển khai QM thực tế với Slack, browser, sandbox cloud hay dữ liệu doanh nghiệp.

Hạn chế

QM vẫn ở dòng v0.1.x và bề mặt vận hành rất lớn: Postgres, identity, sandbox, keychain, background worker, ingress và nhiều plugin. Command policy kiểm soát lệnh không đồng nghĩa với sandbox; chính tài liệu dự án còn ghi các khoảng trống liên quan browser, credential handling, retention và approval. Càng nhiều quyền được trao cho agent, hậu quả của cấu hình scope sai càng nghiêm trọng. Số sao tăng rất nhanh là tín hiệu quan tâm, không chứng minh hệ thống đã ổn định ở production. Việc self-host cũng không phải kiểu chạy một container rồi xong; đội vận hành phải hiểu grant, egress, secrets và mô hình sandbox.

Phù hợp khi nào

QM đáng thử với startup hoặc đội kỹ thuật muốn triển khai agent cho nhiều nhân viên, cần Slack, công việc nền và ranh giới dữ liệu rõ hơn một bot dùng chung. Với nhu cầu cá nhân hoặc chỉ cần coding agent trong một repository, đây có thể là hệ thống quá nặng. Nên bắt đầu bằng dữ liệu giả, quyền tối thiểu và một nhóm canary trước khi kết nối email, tài liệu nội bộ hoặc hạ tầng thật.

QM | Atlas for AI