OpenBMB 开源企业级数字员工平台 StaffDeck，面向流程自动化与组织级 AI 能力沉淀

StaffDeck 把自己定位为企业级数字员工平台，核心思路是把岗位经验、业务流程和决策标准转化为带工号、能力档案和工作记录的“数字员工”，让个人的专业知识沉淀为可复用、可演化、可追溯的组织资产，而非只停留在个人生产力层面。这一设计意味着 AI 不再只是聊天助手，而是可以被纳入组织架构管理的岗位角色。

在能力层面，StaffDeck 提供了四类核心机制：基于状态机的流程技能把自然语言 SOP 转换成可执行、可视化、可版本化的流程；文档结构感知检索能在章节、页面等层级先预估信息位置再定位原文，并支持知识桶、定向检索与来源回溯；HTTP API、MCP 与定时任务让数字员工真正接入业务系统；长期记忆、人机接管与用户反馈闭环则用于持续优化能力。

部署上，StaffDeck 对开发者相对友好。它要求 Python 3.11+、Node.js 20+ 以及一个 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点，但本身不依赖 CUDA，硬件需求取决于所选模型服务。通过 scripts/dev_up.sh 即可一键在 5173 端口拉起包含前端、API 与 Swagger 文档的 FastAPI 进程，并附带 admin/admin 初始账号提示用户及时修改密码。

项目结构上，后端基于 FastAPI 提供 API、智能体运行时、存储与任务执行；前端 frontend-enterprise 用 React/TypeScript 编写工作台界面；docs/ 下提供教程、API、模型与示例流程；scripts/ 负责单端口生命周期和验证脚本。其面向 Agent 的快速部署指令允许用户把一段提示词直接粘贴到 Cursor、Claude Code 或 Codex 中，让编码代理自动完成克隆、环境初始化、依赖安装、健康检查等步骤。

在生态层面，StaffDeck 由 ModelBest、东北大学 ModelBest 数据智能联合实验室、清华 NLP 实验室、OpenBMB 与 AI9Stars 共同出品，并支持从数字员工市场复制能力或在企业内自建知识库、通用技能、SOP 与工具，避免改动市场原件。项目以 MIT 风格的开源形式发布，附带贡献指南、风险与局限性说明以及引用条目，方便企业用户做二次集成和内部落地。

要点

• StaffDeck 是 OpenBMB 联合 ModelBest、清华 NLP 实验室等机构开源的企业级数字员工平台，把岗位经验和流程沉淀为可复用的组织级 AI 资产。
• 平台核心能力涵盖状态机驱动的 SOP 执行、文档结构感知检索、API/MCP 自动接入以及基于长期记忆和反馈的持续改进。
• 部署门槛较低：只需 Python 3.11+、Node.js 20+ 和 OpenAI 兼容端点，一行脚本即可在 5173 端口拉起包含前后端的完整服务。
• 支持面向 AI 编码代理的一键部署指令，可让 Cursor、Claude Code、Codex 等 Agent 自动完成克隆、环境配置与健康检查。
• 当前仓库已积累 635 次提交、6 个 Star，提供 React/TypeScript 前端、FastAPI 后端与完整文档，适合企业用户二次集成。