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HelixML — 私有化部署企业 AI 助手的轻量平台

 
  gear ·  2026-10-06 11:00:19 · 9 次点击  · 0 条评论  
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SaaS • 私有部署 • 文档 • Discord

Helix — 私有智能体集群,以规范驱动编码

👥 Discord

在您自己的基础设施上运行一支编码智能体集群。每个智能体拥有独立的 GPU 加速桌面;您通过规范驱动的看板组织工作,并审核拉取请求。

这关乎在服务器上运行智能体,而不是在每个开发者的笔记本上。 您已经在本地运行 Claude Code(或 Codex、Gemini):一个智能体、一个终端,绑定您的机器和注意力。您不会雇一个开发团队却让他们挤在一台笔记本前——那为什么要让智能体们共用一台?Helix 给每个智能体一台专属计算机。

Helix 将这些智能体作为集群运行——多个并行运行,每个都在自己的隔离沙箱中,拥有完整的桌面(浏览器、终端、文件系统、GUI 应用),部署在您自己的基础设施上,与团队共享。您将期望的成果描述为一个规范任务,智能体规划方案,您审核计划,它实现变更并开启一个拉取请求。不再是某个人在一个终端里照看一个智能体,而是您和团队通过共享看板协同派发、引导和审核大量智能体。

它使用您已熟悉的智能体框架(Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code 或任何兼容 ACP 的智能体),对接您已使用的 LLM 提供商——包括您自己 GPU 上的自托管模型。端到端可自托管,包括气隙环境。

Helix 看板上正在创建规范任务——本次 README 重写本身就是其中一个任务

没错,这是个元梗:生成这份 README 的任务就是右侧打开的 "New SpecTask"。

项目与看板

工作以项目形式存在。每个项目连接一个或多个 git 仓库,并拥有一块看板,规范任务从左到右流动:

Backlog → Planning → Spec Review → In Progress → Pull Request → Merged

  1. Backlog(待办) — 创建一个任务,用一段话描述您期望的成果(完成时应该是什么状态,而不是怎么做)。
  2. Planning(规划中) — 点击 Start Planning。规划智能体阅读仓库并将规范(需求、设计、任务拆解)写入 helix-specs 分支。
  3. Spec Review(规范审核) — 阅读计划。高亮文本请求修改,智能体会重新规划;或批准以确认。
  4. In Progress(进行中) — 实现智能体在其独立的桌面沙箱中编码。实时观看,在任务线程中输入以引导,或中途切换不同的智能体——新智能体会接着上一个继续。
  5. Pull Request(拉取请求) — 完成后,会在您的仓库中开启 PR。PR 是真正的审核关口。
  6. Merged(已合并) — PR 合并后任务关闭。

任务并行运行——每个都在自己的沙箱中——因此您无需等一个完成再开始下一个。每列的 WIP 限制确保看板有序。详见在看板上管理您的待办。

Helix 的独特之处

  • 每个智能体一台完整桌面——不仅是终端。 每个智能体都获得一个 GPU 加速的流式桌面,包含浏览器、终端、文件系统和 GUI 应用。您可以实时观看任何智能体的工作。
  • 集群可见性。 从仪表盘查看所有运行中的智能体,放大任意一个的实时屏幕,卡住时以结对编程方式介入。
  • 多人协作。 智能体环境是共享的。跨时区的队友可以打开同一任务接着推进——完整聊天历史和运行状态持久保留,无需交接摘要。
  • 高密度隔离。 单台机器上运行多个完全隔离的智能体桌面,采用去重文件系统以及按智能体的凭据与网络隔离。
  • 无锁定,更经济的运行。 按任务切换智能体框架,将 Helix 指向您运行的任何模型。由于上下文在切换间得以保留,您可以用便宜的本地模型启动任务,仅在真正需要时升级到昂贵的模型——而不是整段运行都支付前沿模型的价格。

适配您的技术栈(无锁定)

智能体框架 — 按任务选用以下任意一种,并可在任务中途切换:

  • Claude Code
  • OpenAI Codex
  • Gemini CLI
  • Qwen Code
  • Goose
  • Zed Agent
  • 任何支持 ACP(Agent Client Protocol) 的智能体

版本控制 — 连接您的仓库,Helix 在代码所在之处开启拉取请求:

  • GitHub
  • GitLab
  • Azure DevOps

LLM 提供商 — 托管或自托管:

  • 主流托管提供商(OpenAI、Anthropic 等)
  • 通过 Helix 代理访问 Anthropic,包括 Google Vertex AI 上的 Anthropic 和 AWS Bedrock 上的 Anthropic
  • 自托管模型 — 将任何 OpenAI 兼容端点作为外部提供商接入。这包括 vLLM:将 Helix 指向您 vLLM 服务器的 OpenAI 兼容 URL,在自己的 GPU 上运行开源模型,可选择 Kubernetes 或裸金属部署,需要时可气隙运行。

还包含

Helix 是一套完整的私有 GenAI 技术栈,因此您期望的组件也都在这里:

  • 知识 / RAG — 文档摄入(PDF、Word、文本)、网页抓取器、多种 RAG 后端(Kodit、LlamaIndex)、PGVector 嵌入以及视觉 RAG。
  • 技能与工具 — REST/OpenAPI 集成、MCP 服务器兼容、GPTScript、OAuth 令牌管理以及自定义工具 SDK。
  • 追踪与可观测性 — 每个智能体步骤、对 LLM/API/MCP 服务器的请求与响应、令牌用量以及成本分析。
  • 多租户与认证 — 组织、团队和基于角色的访问控制,支持 OIDC 单点登录。
  • 计费与计量 — 按用户和团队追踪令牌用量与花费,让您看清预算去向。
  • 自动化 — 定时/计划任务和 webhook 触发器。
  • 通知 — Slack、Discord 和电子邮件。

AI agents interface

🚀 快速开始

Docker 安装

使用我们的快速安装脚本:

curl -sL -O https://get.helixml.tech/install.sh
chmod +x install.sh
sudo ./install.sh

安装程序在修改系统前会向您确认。默认情况下,仪表盘可通过 http://localhost:8080 访问。

如需配置带 DNS 名称的部署,请查看 ./install.sh --help 或阅读详细文档。我们已为您记录了便捷的 TLS 终止方式。

下一步:
- 按照 runner 文档接入您自己的 GPU runner
- 使用任何外部 OpenAI 兼容 LLM(包括自托管 vLLM)

Kubernetes 安装

生产部署请使用我们的 Helm charts:
- 控制平面 Helm Chart
- Runner Helm Chart

🔧 配置

所有服务器配置均通过环境变量完成。完整的配置选项列表见 api/pkg/config/config.go。

关键环境变量:
- OPENAI_API_KEY - OpenAI API 凭据
- ANTHROPIC_API_KEY - Anthropic API 凭据
- POSTGRES_* - 数据库连接设置
- SERVER_URL - 部署的公开 URL
- RUNNER_* - GPU runner 配置

详见配置文档获取详细设置说明。

👨‍💻 开发

本地开发请参阅 Helix 本地开发指南。

前置条件:
- Docker Desktop(或 Docker + Docker Compose)
- Go 1.24.0+
- Node.js 18+
- Make

快速开发设置:

# Clone the repository
git clone https://github.com/helixml/helix.git
cd helix

# Start supporting services
docker-compose up -d postgres

# Run the backend
cd api
go run . serve

# Run the frontend (in a new terminal)
cd frontend
npm install
npm run dev

完整设置说明见 local-development.md。

📖 文档

🤝 贡献

我们欢迎贡献!详情请见贡献指南。

通过贡献,您确认:
- 您的更改将适用相同的许可证
- 您的更改将归 HelixML, Inc. 所有

📄 许可证

Helix 采用类似 Docker Desktop 的许可证。您可以免费运行本仓库中的源代码用于:

  • 个人使用: 个人或私下试验者
  • 教育使用: 学校和大学
  • 小型企业使用: 年收入低于 1000 万美元且员工少于 250 人的公司

如果您不符合这些条款,请使用 Launchpad 购买大型商业用途许可证。可提供试验许可证用于试验。

您不得使用我们的代码构建与我们竞争的产品。

为何有这些许可证条款?

  • 我们通过收入支持 Helix 的开发。我们是一家独立软件公司。
  • 我们不希望云提供商拿走我们的开源代码并在其上构建换牌服务。

如果您希望以更宽松的许可证使用本代码的某部分,请联系我们。

🆘 支持

🌟 Star 历史

如果您觉得 Helix 有用,请考虑在 GitHub 上给我们一个 star!


由 HelixML, Inc. 用 ❤️ 构建

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