做了个自用的 ACP Agent 桌面客户端，更新快半年了，拉出来见见世面

项目主页： https://zythum.github.io/Fello

GitHub： https://github.com/Zythum/fello

Fello 是什么

Fello 是一个开源的 ACP Agent 客户端。

集成了 对话、文件树、终端、Diff 等功能，是一个功能完整的 Agent 客户端，不是某个产品的套壳。

连接方式有两种：

• ACP Agent：接外部的 ACP agent ，安装对应的 CLI 工具后连上就能用。对 CodeBuddy （codebuddy --acp）、Kiro （kiro-cli acp）、Kimi-cli （kimi-cli acp）有单独优化；


• 内置 OpenAI-compatible Agent：走 OpenAI-compatible API ，填个 API key 就能用。主流厂商（ DeepSeek 、OpenAI 、Kimi 、通义、Gemini 等）基本都提供兼容接口，几乎覆盖所有 AI 厂商。

另外还有微信 ClawBot 、WebUI 、cron 定时任务、项目级持久记忆等内置功能。数据默认留在本地，代码不出机器。

无需因为用不同的 AI 产品，就在各家软件之间来回切换 —— 配置、记忆、定时任务都统一管理。

你需要的一切，Fello 不多不少（ ai 生成的，看个乐呵）

• 无厂商锁定：接入任意 ACP 兼容智能体或 OpenAI 兼容 API ，按会话自由切换。工具由你决定。


• 本地优先、保护隐私：在本地运行智能体，代码与数据保留在你的设备上。除非你选择云端 API ，否则数据不会离开电脑。


• 一体化工作区：与 AI 对话的同时浏览、编辑、预览文件、查看 diff 、运行终端。单一面板，完全同步。


• 持久项目记忆：项目约定、偏好、决策与修正跨会话保留，支持精准检索与事务性更新。


• 细粒度权限控制：每次工具调用都可审批，或使用“始终允许”记忆。无需重复确认，始终掌控。


• 远程访问与自托管：通过局域网任意浏览器访问 Fello ，或在你自己的机器上部署无头服务器。功能完整，不打折扣。


• 自动化：用 cron 表达式定时调度 AI 任务。日报、定期检查或任何周期性工作流——全自动运行。


• 微信 ClawBot：将 Fello 接入微信，在桌面直接接收消息并回复。


• 美观现代的界面：深色/浅色主题、标签式面板与流畅的流式对话。

为什么做 Fello

年初公司集体采购了 Kiro ，但个人认为 Kiro 的 IDE 特别难用。当时就想：要是 Kiro 有个像 Trae Solo （当时刚上线）或 Codex 那样的独立 app 就好了。后来无意中看到 Zed ，知道它使用并主导 ACP 协议去连接各个 agent server ，让客户端和 Agent 解耦，一个客户端接多个 agent ，这就是我想要的路子，于是开始造轮子。

再后来国内模型开始崛起，Kimi3 、GLM5.2 、DeepSeek V4 、小米 MiMo 接连发布，我每个都想试试。但各家要么得装它自己的 agent 产品，要么只给 API key ，还得自己接 Claude Code 、opencode 之类的工具来用——每家一套工具，实在太折腾。于是我给这个轮子内部也实现了一个 ACP agent server 后端，通过 API key 接入 OpenAI-compatible 的 LLM 厂商。

最近公司因为资费问题准备从 Kiro 换到 CodeBuddy ，我也提前做了 CodeBuddy 的适配。

初衷很简单：自用，做自己喜欢的功能。

顺便聊聊 ACP 协议现在的几个不足（都是适配过程中实测踩出来的）：

1. loadSession 的回放不可信，回放内容基本都会缺，所以历史消息还得自己记录；但回放又去不掉，过滤时机不对就会出现内容重复。协议里有 resumeSession 可以用，但不是每个厂商都支持（ Kiro 就不支持）。


2. 协议更新，厂商不跟进。还是鞭尸 Kiro：协议早就用 setConfigOption 取代了 setModel ，半年了都不改；现在协议直接把 setModel 删了，还得 hack 一下兼容它。


3. ToolCall 字段没有规范。rawInput、rawOutput、content 各家想写什么写什么，尤其是 tool call 本身又在调用 MCP 工具时，数据嵌套一深，客户端的解析层直接一塌糊涂。


4. 多 Agent 没有协议支持。各家都做了类似 subagent 的功能——Kiro 叫 Agent Crew ，CodeBuddy 叫 Agent Teams——但 ACP 协议本身没有定义多 Agent 的规范，怎么区分不同 agent 的推送，全靠各家在 _meta 字段里各显神通（具体看各家代码就懂了）。


5. 实现质量参差不齐（草台班子问题）。CodeBuddy 存在时序和重复推送问题，所以 Fello 做了回放过滤/去重； Kiro 的子 agent 不提供创建时机，导致没法多 session 复用同一条 ACP 通道。

ACP 生态现在刚起步，各家支持深度参差不齐，但至少统一协议这条路是对的，越来越多的厂商在跟进，我觉得还是很有前途的。这个项目一做就快半年了，现在自认为算拿得出手了，想拉出来见见世面，各位评论评论。

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  源码： https://github.com/Zythum/fello

  
  


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  下载（ macOS / Windows / Linux ）： https://github.com/Zythum/fello/releases

  
  


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  中文手册： https://github.com/Zythum/fello/blob/main/guides/zh-CN/README.md

  
  


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  Agent ACP 配置:

  
  
  
  
  • 配置 codebuddy： https://github.com/zythum/Fello/blob/master/guides/zh-CN/agents-codebuddy.md
  
  
  • 配置 kiro： https://github.com/zythum/Fello/blob/master/guides/zh-CN/agents-kiro.md
  
  
  • 配置 kimi: https://github.com/zythum/Fello/blob/master/guides/zh-CN/agents-kimi.md
  
  
  
  


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  通过 API Key 配置： https://github.com/zythum/Fello/blob/master/guides/zh-CN/agents-deepseek.md

  
  

欢迎试用，也想知道你们现在用的是什么 agent + 客户端组合，有没有什么痛点。