Odysseus · 开源自托管 AI 工作空间
先说一个场景
你要写一份竞品调研报告。一个下午下来，你开了七八个标签页：一个用来跟 AI 聊思路，一个搜资料、读来源，一个记要点，一个收发对接邮件，还有一个本地跑的模型想省点 API 钱。每换一个工具，你都得把前面的上下文重新交代一遍——复制、粘贴、再解释，因为它们互相不认识、谁也不记得你在别处说过什么。
到月底你还会收到一叠账单：每个工具一份订阅，单独注册、单独付费。而这一路产生的对话、资料、草稿，散落在五六家公司的服务器上，隐私交给了别人，哪天涨价或跑路你都拦不住。
这是什么
Odysseus 是一个自托管的 AI 工作空间，把对话、智能体、深度研究、文档、邮件、笔记日历收进同一个界面，全部跑在你自己的服务器上。
它不绑定某一个大模型——推理能力来自你自己接入的模型，本地的（Ollama、llama.cpp、vLLM）和云端 API（OpenAI、Anthropic、阿里云百炼等）都行，可以同时配多个、随手切换。因为所有能力在同一个空间里，智能体能读到你的文档、邮件和历史对话，不用你在工具之间反复搬运上下文。
边界也说清楚：
- 它做：把上面那一整套活整合进一个空间；模型自由接入（本地 + 云端 API 混搭）；多账号协作 + 2FA；数据全部存在你自己的机器上
- 它不做：不自带大模型，推理靠你接入的模型；开源许可为 AGPL-3.0，自用免费，若要基于它改造后对外提供服务需遵守 AGPL 的开源义务
通过阿里云计算巢部署，几分钟开箱可用，无需自己 clone 代码、配 .env、装 Docker、build 镜像、逐项甄别环境变量。
它解决了什么问题
| 你原来怎么干 | 代价 | 用它之后 |
|---|---|---|
| 聊天、搜索、写作、邮件各开一个工具 | 上下文靠复制粘贴搬运，AI 记不住你在别处说过的话 | 同一个空间，智能体读得到你的文档、邮件和历史对话 |
| 每个工具单独订阅、单独付费 | 月底一叠账单，人越多越贵 | 一台 ECS 多账号共享，成本只有订阅叠加的零头 |
| 数据存在各家云端 | 隐私交给别人，涨价跑路都拦不住 | 对话、资料、邮件全在你自己的 ECS 上 |
| 想省钱跑本地模型 | 自己查硬件兼容、配置服务，折腾半天 | Cookbook 按你的硬件推荐可运行模型，一键下载运行 |
回到开头那份调研报告：在 Odysseus 里，你用深度研究一次跑完多轮搜索、读源文、交叉验证，直接产出带引用的报告初稿；顺手在文档编辑器里改定稿；要对接的邮件就在同一个界面收发；整个过程不用切工具，也不用重新交代你在干什么。
而更深一层的变化是：你不再是"租用一堆别人的 AI 服务、把思考过程和数据托管给它们"，而是拥有一整套模型、硬件、数据都归自己的 AI 工作空间。AI 工作流的主权，回到了你手里。
核心能力
对话、智能体和模型，全在一个入口
这是你每天打交道最多的地方，也是主线里"来回切工具"最先被消灭的一段。
- 对话 + 智能体 —— 本地/云端模型自由切换，支持工具调用、MCP、文件上传、Shell 执行、技能扩展和长期记忆，换模型不用重配
- Cookbook —— 按你机器的 GPU/内存自动推荐能跑的模型并一键下载运行，不用自己查兼容性
- Compare —— 同一个问题并排盲测两个模型、匿名评分，帮你选出最趁手的那个
调研和写作，从查资料到出稿一条龙
对应主线里"开一个工具搜、开另一个工具写"的割裂。
- 深度研究（Deep Research） —— 多步自动网络调研，读源文、交叉验证，直接产出带引用的结构化报告，几分钟顶原来几小时
- 智能文档编辑器 —— AI 辅助写作与改写建议，支持 Markdown / HTML / CSV 与代码高亮
邮件、笔记、日程，也交给同一个 AI
对应主线里那些"还得再开一个工具"的杂事。
- 邮件（Email） —— IMAP/SMTP 接入，自动分类、打标签、生成摘要与回复草稿
- 笔记 / 任务 / 日历 —— 待办提醒、定时 Agent 任务、CalDAV 同步，让智能体按点自己开工
谁最该用
| 用户类型 | 典型场景 | 用它拿到什么 |
|---|---|---|
| 独立开发者 / 研究者 | 一个人身兼数职，每天在五六个 AI 工具间切 | 一个界面走完"问→查→写→发→记"，数据全在自己手里 |
| 3~5 人小工作室 | 不想给每个成员都买一堆 AI 订阅 | 一台 ECS 多账号共享，2FA 管控，成本只有订阅的零头 |
| 开源大模型爱好者 | 想跑本地模型但不确定硬件带不带得动 | Cookbook 按硬件推荐可运行模型，Compare 盲测选型 |
为什么在计算巢上跑
| 维度 | 自己搭 | 在计算巢上跑 |
|---|---|---|
| 部署 | git clone、配 .env、装 Docker、docker compose build，还要处理 GPU/HTTPS/端口 |
一键部署，几分钟开箱 |
| 模型接入 | 自己配 provider 和 Key | 部署后在界面里配，本地、云端 API 随意混搭 |
| 数据归属 | 取决于你怎么搭 | 全部在你自己的 ECS 上，不过第三方 |
| 覆盖地域 | —— | 18 个地域可选，就近部署 |
| 成本 | 多个 AI 工具订阅叠加 | 一台 ECS，按量付费，多账号共享一份成本 |
技术支持
- 官方仓库：github.com/odysseus-dev/odysseus
- 官方文档：仓库内 Setup Guide（含原生安装、GPU、HTTPS、配置说明）
- 问题反馈：GitHub Issues
🚀 立即体验
→ 一键部署 Odysseus
部署完成后在服务实例详情页拿到访问地址和管理员账号密码，浏览器打开登录。第一件事——在设置里接上你的模型（本地模型或一个云端 API Key），就能开始第一段对话。
