Feikong Teams
开源多智能体协作引擎，内置 8 个专业智能体，覆盖代码、研究、数据与远程运维
Feikong Teams 把多入口、多智能体、工具执行和后台任务收敛进同一个运行时，@coordinator 按需调度 @coder、@researcher、@analyst、@remote 和 @generalist，圆桌讨论模式还能让多个讨论者按序输出并互相迭代。如果你熟悉命令行、愿意用 fkteams login 自带 OpenAI / DeepSeek / GitHub Copilot 的 API，它在多步骤跨领域任务上比单一聊天助手更合手。若你想要开箱即用的托管体验、不想碰 Docker 或 SSH，ChatGPT、Claude 这类即用型产品更省事；团队协作与审批流更成熟的方向则是 Dify、n8n 这类有托管版本的工作流平台。
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- 需要多智能体协作自动化复杂任务的开发者和运维人员
- 希望用 AI 辅助代码编写、资料检索、数据分析和远程管理的技术团队
- 对多智能体圆桌讨论（多模型辩论）感兴趣的高级用户
- 需要把 AI 助手接入 QQ、Discord 等即时通讯平台的团队
- 想要零配置开箱即用的非技术用户
- 只想要一个简单聊天助手的人
- 希望获得全托管 SaaS 服务、不愿自部署的团队
We scan live Reddit threads, YouTube comments, X posts, G2 reviews and other communities — and hand you an honest verdict in under a minute.
- Honest verdict, not marketing
- Real pros & cons from real users
- Attributed quotes with receipts
3 free scans · no card needed
Skip Feikong Teams if you want a hosted assistant you can sign into and use in five minutes — this is a self-deployed Go engine you must run yourself and point at your own OpenAI, DeepSeek or GitHub Copilot credentials.
模型 API 费用全部由你自己承担——fkteams login 只是接入你的 Key，长链路研究和并行子任务会按 token 持续计费。
Feikong Teams 本身以 MIT 许可免费开源，没有订阅层级——真正的支出在模型侧。相比 ChatGPT Plus 或 Claude Pro 的固定月费，它把成本变成按 token 计费的变动支出：小团队做偶发任务往往更便宜，高频跑多智能体长任务则可能明显更贵。相比 Dify、n8n 这类带托管版的同类平台，它省下平台费，但换来自部署和运维的人力投入。
In short
Feikong Teams — 开源多智能体协作引擎，内置 8 个专业智能体，覆盖代码、研究、数据与远程运维. Best for 需要多智能体协作自动化复杂任务的开发者和运维人员, 希望用 AI 辅助代码编写、资料检索、数据分析和远程管理的技术团队, 对多智能体圆桌讨论（多模型辩论）感兴趣的高级用户. Free to use.
What people actually say about Feikong Teams — is it worth it?
We ran a structured research pass across product reviews, community discussions, and post-purchase forum threads to surface the patterns vendors won't publish themselves. Below: the recurring strengths, the hidden costs people mention most, and the cohort that consistently regrets adopting this tool.
6 mentions across 1 source (GitHub) · researched Jul 5, 2026.
Average across the 1 source that answered — each source counts once, not each post.
- +Free to use with full feature set.
- +Eight specialized agents handle diverse tasks.
- +Unique round-table debate mode for multi-model reasoning.
- +Supports MCP protocol for external tool integration.
- +Long-term memory persists across sessions.
- −Unstable execution: tasks interrupt and won't resume.
- −MiniMax model fails after first use with 400 error.
- −Custom AI gateways lack Tool support.
- −No clear upgrade or version management process.
- −Small community limits troubleshooting resources.
- • No apparent hidden costs; the tool is fully free.
- • Potential cost of self-hosting infrastructure (Docker, GPU) if used heavily.
Viability Score
How well maintained and how widely used is Feikong Teams? Built from what the vendor actually publishes (docs, changelog, tutorials, integrations, pricing), whether the site is live, and how much real users discuss it. How we calculate this
Last calculated: October 2026
How we score →Key Features
- 内置 8 个专业智能体：@coordinator、@coder、@researcher、@analyst、@remote、@generalist 等
- 协调者智能体按需调度成员、工具和后台任务
- 四种工作模式：team 团队模式、deep 深度模式、group 圆桌讨论、agent 单 Agent 调用
- Web、CLI、OpenAI API、QQ / Discord / 微信通道共用同一套执行引擎
- 通过 MCP 协议接入外部工具和数据源
- SkillHub 技能市场安装任务专用能力包
- append-only transcript 作为事实源，配合记忆提取、检索和注入
- 多模态输入：文本、图片、音频、视频和文件
- 内置文件、命令、Git、SSH、搜索、文档、表格等工具
- 工具审批边界：用策略元数据区分风险操作
- 长任务支持断线恢复与并行子任务
- 自然语言定时任务：先澄清歧义再后台静默执行
- 文件管理：文件分享、密码访问、批量分享
- 自定义智能体：只声明定义、工具和提示词，模型与运行时由 resolver 注入
- 三种部署方式：一键安装脚本、Docker、源码编译
About Feikong Teams
Feikong Teams（非空小队）是一个自部署的开源多智能体协作 AI 助手，面向代码开发、资料研究、数据分析和远程运维场景。它内置 8 个按任务路由的专业智能体：@coordinator（协调者）、@coder（软件工程师）、@researcher（网络研究员）、@analyst（数据分析师）、@remote（远程运维专家）、@generalist（通用执行助手）等。协调者直接处理常规任务，并按需调度成员、工具和后台任务。Web、CLI、OpenAI API 服务和 QQ/Discord/微信消息通道共用同一套执行引擎，入口不决定执行能力；四种工作模式（team 团队模式、deep 深度模式、group 圆桌讨论、agent 单 Agent 调用）在各入口通用。系统通过 MCP 接入外部工具和数据源，通过 SkillHub 安装任务专用技能，以 append-only transcript 为事实源配合记忆提取、检索和注入保持跨会话上下文。内置文件、命令、Git、SSH、搜索、文档、表格等工具，并用策略元数据区分风险操作；长任务可断线恢复，自然语言定时任务先澄清歧义再后台静默执行。部署上支持一键安装脚本（Linux/macOS 与 Windows PowerShell）、Docker 镜像 fkteams/fkteams:latest 和源码编译三种方式，默认数据目录 ~/.fkteams，可用 FEIKONG_APP_DIR 覆盖，启动后 Web 服务默认监听 http://localhost:23456。用 fkteams login 登录 OpenAI、DeepSeek 或 GitHub Copilot 模型即可开始。项目采用 MIT 许可，代码托管在 GitHub。它与单一聊天助手的差异在于多智能体协作和圆桌讨论：多个讨论者按配置顺序参与同一议题、补充视角并迭代结论，这在开源工具中并不常见。代价是你需要自己部署、自带模型 API，并且有一定技术门槛。
Behind the Verdict
Feikong Teams 的定位很清楚：不是再做一个聊天界面，而是把会话、事件、工具、智能体和后台任务统一起来。这一点在架构上能看出来——Web、CLI、纯 API 服务和 QQ / Discord / 微信通道共用同一个执行引擎，所以你在终端里发的任务和在 Web 会话工作台里发的任务走的是同一条链路，交互入口不决定执行能力。 优点集中在三处。第一是智能体目录的调度方式：内置智能体和自定义智能体统一进入全局目录，可以在团队模式、@ 引用和 agent 子命令中调用；每个内置智能体只声明定义、工具和提示词，模型与运行时由 resolver 和组合根注入，这意味着替换模型或增加成员不需要重写智能体本身。第二是记忆和长任务的处理：append-only transcript 作为事实源，配合记忆提取、检索和注入保持上下文连续，长任务可断线恢复，自然语言定时任务会先澄清歧义再进入后台静默执行——这个「先问清楚再跑」的细节比很多直接执行的调度器更稳妥。第三是扩展路径明确：MCP 用来接外部工具和数据源，SkillHub 用来装任务专用能力包，内置工具已覆盖文件、命令、Git、SSH、搜索、文档和表格，并用策略元数据区分风险操作。 短板也很明确。它没有官方托管服务，你要自己用一键脚本、Docker 或源码编译部署，默认数据目录是 ~/.fkteams（可用 FEIKONG_APP_DIR 覆盖），Web 服务跑在 http://localhost:23456。模型要自己登录，也就是自带 API Key。实际使用体验和成本受所选模型 API 的速率限制与价格约束，这一点在长链路研究和并行子任务上尤其明显。对非技术用户、只想要一个简单聊天助手的人，或者必须依赖最新 AI 模型却拿不到付费 API 的用户，这套东西的门槛会劝退。 适合它的场景是：技术团队要把代码实现、网络检索、结构化数据处理和远程服务器运维串成一条自动链路；高级用户想用圆桌讨论让多个讨论者针对同一议题互相评价；以及希望把智能体接到 QQ、Discord 这类日常沟通渠道里，随手 @ 一下就能跑命令的用户。如果这些正是你的需求，自部署反而是加分项——数据在你自己机器上，SSH 凭证按智能体隔离配置。
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Real-world workflow fit
Concrete scenarios for the personas Feikong Teams actually fits — and what changes day-one when you adopt it.
在终端里跑 fkteams login openai 后启动 CLI，用团队模式提一个需求：让 @coordinator 拆解任务，@coder 写实现并做代码审查，@researcher 交叉验证所用库的时效信息。
Outcome: 拿到一份带实现代码、审查意见和引用来源的完整交付，全程在同一会话里追问与确认，长任务断线后可以恢复。
把服务器用按智能体隔离的 SSH 配置挂到 @remote 下，通过 QQ 或 Discord 通道直接下达日常巡检与排障指令。
Outcome: 不必打开终端就能让智能体执行远程任务，风险操作在审批边界被策略元数据拦下，操作记录留在 append-only transcript 里。
用 deep 深度模式跑一个长链路调研，再用 group 圆桌讨论让多个讨论者针对同一议题按配置顺序补充视角。
Outcome: 得到层层迭代后的结论与研究清单，长期记忆跨会话保留上下文，第二天接着追问不必重述背景。
Use Cases
- 用团队模式让协调者调度多个成员智能体，完成从需求分析到代码实现的完整项目
- 用深度模式做学术或技术研究，先强化计划清单与上下文注入再分析结果
- 在圆桌讨论模式下让多个讨论者针对同一议题按序输出并互相迭代结论
- 配置自然语言定时任务，每天早上自动抓取新闻并生成简报
- 通过 QQ 或 Discord 通道在聊天中直接调用智能体执行命令
- 用 @remote 通过隔离的 SSH 配置处理远程服务器运维任务
- 用 @analyst 结合 Excel、Python 和文档工具处理结构化数据
- 把智能体接入 OpenAI 兼容 API，供已有的自动化脚本和工具链调用
Models Under the Hood
as of 2026-10-11
Limitations
Feikong Teams 是自部署的开源引擎，没有官方托管服务：你要么跑一键安装脚本（Linux/macOS 用 install.sh，Windows 用 install.ps1），要么用 Docker 镜像 fkteams/fkteams:latest，要么从 GitHub 源码编译。模型要自己登录（fkteams login openai / deepseek / copilot），所以实际能力与成本受所选模型 API 的速率限制和价格约束，长链路研究与并行子任务时更明显。默认数据目录为 ~/.fkteams，可通过 FEIKONG_APP_DIR 覆盖；Web 服务默认监听 http://localhost:23456。风险操作由策略元数据在审批边界拦截，但 SSH 等工具的隔离配置需要你自行维护。
as of 2026-09-25
Verification history
We have re-verified Feikong Teams 10 times since . Each pass re-reads the vendor's own pages and re-checks every listed field against that evidence; passes where nothing had changed are marked as such.
- — re-checked, vendor evidence unchanged
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Showing the 6 most recent of 10 verification passes.
Free to cite with attribution — this page re-verifies continuously.
12-month cost
Project the real annual outlay, including the implied monthly cost when only an annual tier is published.
Vendor list price only. Add-on usage, seat overages, and contract minimums are surfaced under Hidden costs & gotchas.
Where the pricing makes sense
The company stage and team size where Feikong Teams's pricing actually pencils out — and where peers do it cheaper.
Feikong Teams 本身以 MIT 许可免费开源，没有订阅层级——真正的支出在模型侧。相比 ChatGPT Plus 或 Claude Pro 的固定月费，它把成本变成按 token 计费的变动支出：小团队做偶发任务往往更便宜，高频跑多智能体长任务则可能明显更贵。相比 Dify、n8n 这类带托管版的同类平台，它省下平台费，但换来自部署和运维的人力投入。
Setup time & first value
How long it actually takes to get something useful out of Feikong Teams — broken out by persona, not the marketing-page minute.
熟悉命令行的开发者：一键安装脚本一条命令，fkteams login 登录模型，fkteams web 启动，通常 10 分钟内能在 http://localhost:23456 跑起来第一个会话。用 Docker 的话多一步挂载配置目录（-v $(pwd)/config:/home/fkteams/.fkteams/config）。想要自定义智能体、配 SSH 隔离或接 MCP 工具的用户，预留半天到一天比较现实。
Switching to or from Feikong Teams
How to bring data in from common predecessors and how to get it back out — written for the switcher, not the buyer.
- →From 单一聊天助手（ChatGPT/Claude 网页版）：把常用提示词改写成自定义智能体的定义与提示词，再放进团队模式里调度。
- →From 手工运维脚本：把服务器 SSH 配置集中到 @remote 下，用自然语言定时任务替代 crontab 里的一次性脚本。
- →From Dify / n8n 等自部署工作流平台：MCP 负责接外部工具和数据源，多步流程改由 @coordinator 动态编排而非固定连线。
- ↗To Dify 等带托管版的工作流平台：把智能体拆成节点，用平台自带的模型与凭据管理替代 fkteams login。
- ↗To 托管型多智能体服务：导出自定义智能体的定义与提示词，重新在目标平台注册工具与记忆存储。
Integrations
Resources & Guides
Tutorials & Learning
YouTube returned 6 videos for “Feikong Teams”, and we withheld 6: 6 did not mention Feikong Teams. We are showing none, because we could not prove any of them are about Feikong Teams.
Official links
Tools that pair well with Feikong Teams
Common stack mates teams adopt alongside Feikong Teams, with the specific reason each pairing earns its keep.
Bito
Bito Governor is an AI model router with a code context engine that cuts coding-agent spend by 40-70%.
Formula Bot
Better Analyst (formerly Formula Bot) turns plain-English questions into charts, dashboards, and automated data workflows.
Quadratic
Quadratic is the AI spreadsheet where AI writes Python, SQL, and formulas straight into cells connected to live databases.
Featured Head-to-Head Comparisons
Feikong Teams vs Presto Voice
Presto Voice and Feikong Teams serve completely different worlds. Presto Voice is a purpose-built, high-investment voice AI for QSR chains aiming to boost revenue—think Dairy Queen and Taco John's. Feikong Teams is a free, open-source multi-agent platform for developers who want to automate coding, search, and data tasks. Choose based on your domain: drive-thru operations or technical workflow automation.
Feikong Teams vs Locus Robotics
Locus Robotics is a proven warehouse automation solution for high-volume fulfillment, offering physical AMRs and a RaaS model. Feikong Teams is a free, open-source multi-agent AI platform for developers automating code, search, and system tasks. They serve fundamentally different purposes and are not direct competitors.
Feikong Teams vs Truleo
Truleo is the clear choice for law enforcement agencies drowning in siloed data – it automates lead generation, report writing, and analysis with deep system integrations. Feikong Teams is a powerful open-source multi-agent platform for developers who need to automate coding, research, and system tasks, but requires technical setup. Choose based on your domain: public safety vs. software development.
Alternatives to Feikong Teams
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Bito
Bito Governor is an AI model router with a code context engine that cuts coding-agent spend by 40-70%.
Formula Bot
Better Analyst (formerly Formula Bot) turns plain-English questions into charts, dashboards, and automated data workflows.
Frequently Asked Questions
Categories
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