腾讯云自研的 AI 助手 Octop 宣布正式开源，源自此前的 LightClaw ACE。"Octop" 取自章鱼（Octopus）：八爪并展、灵活多变、可同时处理多项任务。

公告称，相比一次简单的品牌升级，Octop 更接近一次面向智能体时代的系统性重构：它重新梳理了用户、记忆、工具、执行环境与安全边界之间的关系，目标是让 AI 助手从“单次对话工具”演进为可长期使用、可持续扩展的个人与团队智能体助手。

“我们希望 Octop 不只是一个对话入口，而是一套面向长期协作、工具扩展和多环境部署的 AI Agent 运行体系。”

Octop 以家庭和小团队作为重要使用场景。管理员可以创建多个成员账号，每个成员拥有独立的记忆、工作区和专家配置，从而在共享一套系统能力的同时，保持身份、数据和上下文隔离。

同时，Octop 支持多专家并行模式。用户可以根据任务类型调用不同专家角色，例如资料整理、学习辅导、代码开发、文案生成、日程规划等，让一个助手具备多种专业分工能力。

Connector 是 Octop 扩展能力的重要基础。通过 Connector，Agent 可以对接不同的数据源、工具系统与服务能力，并在统一抽象下完成调用。

当前可接入的能力包括：

• 腾讯文档：支持 Agent 读取、整理和协作处理文档内容。
• 腾讯云 OpenAPI：支持 Agent 调用云上能力，辅助完成资源查询、状态分析和自动化操作。
• 腾讯新闻：支持 Agent 基于资讯内容进行摘要、分析和解读。
• MCP Server：支持通过标准协议扩展更多外部工具与数据源。

在安全设计方面，Agent 的读写行为发生在明确的隔离边界内，用户可以根据部署环境选择不同后端。支持的后端包括：

• 本地磁盘：默认方案，部署简单，适合个人和轻量场景。
• Docker 容器：任务在隔离环境中执行，适合对运行边界有要求的场景。
• PostgreSQL：适合团队级持久化与结构化管理。
• 腾讯云 COS / S3 兼容存储：适合云端隔离存储与跨环境访问。

这意味着，用户可以根据隐私、安全、协作和运维需求，自主决定数据存放在哪里、任务在哪里执行，以及 Agent 能访问哪些资源。

在 Octop 中，记忆系统基于工作区构建，而不是绑定在某一个模型或某一次会话中。用户可以在本地使用 Ollama 等轻量模型处理日常任务，也可以在需要复杂推理时切换到云端大模型。模型可以切换，但工作区、历史上下文、用户偏好和任务记录可以持续保留。

这让 Agent 的连续性不再依赖某个单一模型，而是沉淀在可迁移的工作空间中。用户也可以将完整工作区打包迁移，让另一个 Agent 接续任务，减少上下文丢失带来的重复沟通成本。

此外，还有 Loop Engineering支撑复杂任务、远程桌面等能力。

Octop 基于腾讯自研 harness-agent 运行时构建，采用单进程设计，降低部署复杂度，同时保留对多通道、多工具和多后端的扩展能力。它不依赖任何外部消息队列或中间件，而是通过进程内的 HarnessProcessor 统一路由 Web UI、IM 与定时任务。最终呈现为一个可重启恢复的单进程：整个状态在启动时从 ~/.octop/octop.db 重建。