SoduWork - 面向团队与智能体的 AI 原生协作引擎

SoduWork 是一个面向团队及其 AI 智能体的协作引擎，由 mdiri-ai 维护，采用 MIT 许可证。它要解决的问题不是「让 AI 更快地产出」，而是「让产出可以被信任、被复用」。据项目自述，一次普通对话以「给出答案」结束，而一个 SoduWork 请求要等到提出请求的人签字确认才算结束。它适合独立开发者、团队中的技术专家、需要分派任务的管理者，以及希望按团队既有标准上手的新成员。

维护者与状态

仓库位于 GitHub 的 mdiri-ai 组织下，维护者为 mdiri-ai。仓库创建于 2026-10-29，最后一次提交在 2026-11-11。最新 release 为 client-v1.13.13，发布于 2026-11-10。截至 2026-11-11，仓库星标数为 292。

项目在 README 中明确标注自己处于公开测试（public beta）阶段，并建议用户在投入生产环境之前先做评估。这一点值得在选型时留意：版本号与提交节奏显示项目仍在快速迭代。

主要能力

以下能力描述均来自项目自述，未经独立验证。

• 一个 harness 干活，另一个 harness 评审。据项目说明，可以选择 Pi 执行任务，再由运行在另一个模型上的 OpenCode 依据验收标准进行评审；如果评审不通过，任务会带着原因退回。
• 把请求交给同事的智能体。项目自述支持人与 AI 协同：你提交请求，AI 补全验收标准，然后指派给自己或同事；被指派方的智能体完成工作并评审，最后由人签字。请求的所有参与者都能看到谁做了什么。
• 把个人经验沉淀为团队资产。README 中称，当人和 AI 把某个任务做对之后，可以把这段对话保存为插件；经过评审后，团队中任何人都能使用并贡献改进，权限按需授予。
• 智能调度。据项目说明，可以为每个步骤单独选择 harness，并在对话中途切换；常规步骤走低成本或本地模型，关键环节使用更强的模型；长任务可以交给用户自己的云端 runner。
• 内置治理。项目自述提供插件共享前的评审、按团队或个人授权与撤销、角色与用量与成本管理、审计日志，并支持自托管。
• 可验证的交付。每个请求都带有验收标准，由独立的 AI 评审逐条检查，最终由人做决定。

在 harness 支持方面，README 列出了 9 种：Pi（内置）、OpenCode、DeepSeek Harness、Qwen Code、Kimi Code、Codex Harness、Codex、Claude Code 与 Google Harness²，分别通过内置、原生适配器或 ACP（Agent Client Protocol）方式接入。项目说明还指出，支持 ACP 的程序可以通过目录声明的方式加入。需要区分的是，harness 是执行工作的智能体运行时，而不是模型本身。

使用入口

仓库地址：mdiri-ai/SoduWork；项目官网：soduwork.ai。

据项目说明，从源码运行需要 Python 3.12+、Node.js 22.19+ 与 Git。先克隆仓库并进入目录，然后按平台启动：

git clone https://github.com/mdiri-ai/SoduWork
cd SoduWork

macOS / Linux 使用 sh start.sh --desktop；Windows PowerShell 使用 .\start.cmd --desktop；Windows 命令提示符使用 start.cmd --desktop。首次运行会安装依赖，随后在本机启动 Hub、管理控制台与桌面客户端，并要求为 admin 账号设置 12 到 128 位的密码。之后在管理控制台的「Model catalog」中添加模型提供方，即可在客户端中开始对话。

团队部署方面，README 给出了 Docker 方式：在仓库根目录执行 python3 ops/self-host/deploy.py up 启动 Hub、管理控制台与 PostgreSQL，再用 python3 ops/self-host/deploy.py credentials 查看初始管理员密码；对外提供服务时需要在前面加一层 HTTPS 反向代理。桌面客户端可从 Releases 下载，覆盖 Windows、macOS（Apple Silicon 与 Intel）与 Linux（.deb / .rpm / .tar.gz），首次启动时在「Connection」中填写 Hub 地址后登录。

许可与限制

许可证为 MIT，按事实表原样记录。

项目自述中提到的限制与边界包括：项目处于公开测试阶段，建议先评估再用于生产；官方在线演示仅供评估，明确要求不要上传真实业务数据或敏感信息；从源码运行有 Python、Node.js 与 Git 的版本前置要求；团队部署需要 Docker 环境，并需要自行配置 HTTPS 反向代理。此外，README 提到在 macOS 上首次启动若遇到「无法验证开发者」的提示，需要到「系统设置 → 隐私与安全性」中选择「仍要打开」。

关于多智能体协作的边界，项目说明中有一句值得注意的表述：步骤之间、人与人之间的工作如何流转由插件和被指派人决定，智能体不会自行把工作交给其他智能体。