AgentForge

AgentForge 是一个基于 Python 标准库构建的多 Agent Telegram 机器人框架，核心由 Claude Code CLI 驱动。每个 Telegram 论坛主题（Thread）对应一个独立 Agent，拥有自己的身份、模型配置和记忆系统，开发者通过简单的命令即可创建和管理多个专业化 Agent。

核心能力

• Telegram 原生多租户：将 Telegram Supergroup 的 Forum Topics 改造为多 Agent 工作区，每个 Topic 对应一个独立 Agent
• 零依赖默认：基于 Python 3.10+ 标准库，无需额外依赖即可运行；可选 extra 支持语音转录和更快 HTTP
• SQLite 记忆管理：内置对话历史存储（FTS5 全文搜索），支持按 Agent 私有搜索和共享搜索
• 结构化 Vault：为每个 Agent 提供独立的知识库存储，分类管理事实、偏好和知识条目
• MCP 服务端：内置 Model Context Protocol 服务端，可将待办事项和 Vault 文件暴露给其他 Agent
• Apple 平台脚手架：包含 iOS/macOS SwiftUI 应用模板，可扩展为原生客户端

安装配置

# 克隆安装
git clone https://github.com/Martin-Rancourt/AgentForge.git
cd AgentForge
./install.sh

# 交互式初始化
agentforge init

# 创建 Agent
agentforge agent create assistant --model sonnet --thread-id 11
agentforge agent create researcher --model opus --thread-id 12

# 启动机器人
agentforge bot

使用步骤

1. 运行 agentforge init 完成交互式配置，填入 Telegram Bot Token
2. 在 Telegram 创建 Forum Supergroup，然后为每个 Agent 创建对应的 Forum Topic
3. 用 agentforge agent create --model --thread-id 创建 Agent
4. 每个 Agent 需要独立的 GitHub App 和 Linear 账号，完成身份绑定
5. 运行 agentforge bot 启动长轮询机器人
6. 发消息到对应 Topic，自动路由到对应 Agent 处理

适用场景

• 团队 Telegram 协作：不同的 Topic 对应不同专业 Agent（代码审核、数据分析、客户支持）
• Claude 多实例管理：通过不同 Thread ID 运行多个 Claude 实例，各自独立记忆
• Telegram 工作流自动化：基于消息触发 Agent 执行特定任务并自动回复
• 企业知识管理：通过 Vault 系统为每个 Agent 积累领域知识
• 移动端 AI 助手：借助 Telegram 移动端随时随地调用本地 Agent

适用人群

• 有 Telegram 使用习惯的开发者团队
• 希望用熟悉的 IM 工具管理 AI Agent 的个人
• 需要多 Agent 协作但不想自建基础设施的中小团队

工作原理

机器人通过 Telegram 长轮询接收消息，根据消息所在的 Thread ID 解析对应 Agent 配置，加载该 Agent 的对话历史（SQLite），然后调用本地 Claude Code CLI 执行推理，最终将回复写回 SQLite 并通过 Telegram 发送。MCP 服务端通过 HTTP 提供任务和 Vault 文件访问接口，供其他 MCP Client（如 Claude Desktop）调用。

官方链接

• PyPI：https://pypi.org/project/agent-forge-installer/
• GitHub：https://github.com/Martin-Rancourt/AgentForge