DeepChat

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DeepChat是一款由ThinkInAIXYZ团队开发的开源本地优先AI Agent桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux平台。它集成了OpenAI、Gemini、Anthropic等主流云端模型和Ollama本地模型，提供统一的对话界面。DeepChat从轻量工具逐步演进为功能完整的Agent客户端，支持MCP工具调用、Skills技能系统、Computer Use远程控制和Agent Memory记忆等前沿能力。与 Cherry Studio 类似，DeepChat坚持数据留在本地、端到端加密的设计理念，兼顾隐私保护与强大功能。

DeepChat的主要功能

1. 多模型统一管理：支持OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek、硅基流动等云端API，以及通过Ollama运行的本地模型，用户可在同一界面无缝切换不同模型进行对话；
2. MCP工具调用：内置Node.js运行环境，支持MCP（模型上下文协议）工具集成，可连接代码仓库、文件系统、Web服务等外部工具，让AI具备执行实际任务的能力；
3. Skills技能系统：支持自定义Skills技能，用户可为AI配置特定领域的专业能力和系统提示词，打造专属的AI工作助手；
4. Agent Memory记忆：基于Tape架构实现Agent记忆功能，AI可记住跨会话的上下文信息和运行轨迹，实现更连贯的长期对话和任务跟踪；
5. Computer Use远程控制：支持远程控制能力，AI可在用户授权范围内操作浏览器和桌面应用，完成网页浏览、表单填写等自动化任务；
6. 隐私与安全：支持完全离线部署，数据存储在本地，采用端到端加密技术，提供网络代理设置，确保个人和企业数据安全。

如何使用DeepChat

使用流程如下：

1. 访问DeepChat官网（deepchat.thinkinai.xyz），在下载页面选择对应操作系统的安装包进行安装；
2. 启动应用后，在设置中添加AI模型提供商，填入API地址和API Key（如OpenAI、硅基流动等），或配置Ollama本地模型；
3. 在模型列表中选择要使用的模型，即可开始对话；
4. 如需使用MCP工具，在设置中配置MCP服务器连接；如需启用Agent模式，在对话界面切换到Agent模式即可让AI自主规划和执行任务。

DeepChat的使用场景

1. 开发辅助场景：开发者通过MCP连接代码仓库，让AI读取文件内容、查看PR变更、理解Issue描述，甚至创建PR和合并分支，实现AI驱动的开发工作流；
2. 知识管理场景：研究人员利用Agent Memory功能让AI记住长期研究上下文，通过多轮对话逐步构建知识图谱，提升学术研究效率；
3. 企业自动化场景：企业用户通过Skills和Computer Use功能，让AI自动完成数据采集、表单填写、报表生成等重复性工作，同时确保数据不离开本地。

DeepChat的常见问题解答

DeepChat是免费开源的吗？

是的，DeepChat基于Apache-2.0开源协议，完全免费使用。代码托管在GitHub（github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat），支持商业化友好使用。

DeepChat支持哪些AI模型？

支持OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek、硅基流动、PPIO等云端API模型，以及通过Ollama运行的本地开源模型。兼容OpenAI API格式的服务商均可接入。

DeepChat的Agent Memory功能有什么用？

Agent Memory让AI能够记住跨会话的上下文和运行轨迹，避免每次对话都从头开始。适合需要长期跟踪的研究项目、多步骤任务管理和需要持续上下文的复杂工作流。

DeepChat官网网址

DeepChat官网入口网址：https://deepchat.thinkinai.xyz

GitHub项目地址：https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat

OpenI AI时代点评

DeepChat代表了AI桌面客户端从”工具”向”Agent工作台”演进的方向。它在保持 Chatbox 式轻量体验的同时，引入了MCP工具调用、Agent Memory、Computer Use等前沿能力，让AI不再只是”对话者”，而是能够自主规划和执行任务的”工作者”。开源免费、本地优先的设计理念也让它成为注重隐私的用户和开发者的理想选择。对于希望探索下一代AI工作流的用户，DeepChat是一个值得关注的 开源AI客户端。