Am 15. Juli 2026 hat OpenBMB StaffDeck als Open-Source-Projekt veröffentlicht – eine Unternehmensplattform, die speziell für den Aufbau, den...
Am 15. Juli 2026 hat OpenBMB StaffDeck als Open-Source-Projekt veröffentlicht – eine Unternehmensplattform, die speziell für den Aufbau, den Betrieb und die Verwaltung digitaler Mitarbeiter entwickelt wurde.
Dieses Projekt geht einen anderen Weg als herkömmliche Unternehmens-Chatbots. StaffDeck betrachtet KI nicht als temporäres Dialogfenster, sondern zielt darauf ab, Fachwissen, Geschäftsprozesse, Standardarbeitsanweisungen und Entscheidungskriterien in digitale Mitarbeiter zu verwandeln, die kontinuierlich arbeiten und sich stetig verbessern können.
Der Quellcode wurde auf GitHub veröffentlicht, zusammen mit Desktop-Installationspaketen für macOS, Windows und Linux. StaffDeck kann auch über OpenAI-kompatible Modellendpunkte direkt aus dem Quellcode bereitgestellt werden.
Viele KI-Produkte für Unternehmen beginnen und enden noch immer mit einer Chat-Oberfläche. Benutzer öffnen einen Dialog, stellen eine Frage, erhalten eine Antwort und schließen die Sitzung.
Dieses Modell ist für einfache Unterstützungsaufgaben nützlich, zeigt jedoch seine Grenzen, wenn Unternehmen KI für wiederkehrende Arbeiten einsetzen möchten.
Ein digitaler Mitarbeiter benötigt mehr als nur Dialogfähigkeiten. Er muss seine Rolle verstehen, Organisationsregeln befolgen, genehmigtes Wissen nutzen, Werkzeuge einsetzen, Ausführungsprotokolle führen und bei Bedarf menschliche Eingriffe unterstützen.
StaffDeck ist genau um diese umfassendere Vision herum aufgebaut. Es charakterisiert digitale Mitarbeiter durch organisatorische Eigenschaften, wie zum Beispiel:
Diese Struktur bringt das System näher an eine digitale Mitarbeiterverwaltungsplattform heran, anstatt an eine generische Chatbot-Oberfläche.
Eines der schwierigsten Probleme im Unternehmensbetrieb ist, dass wertvolles Wissen oft verstreut ist.
Einige Informationen sind in Dokumenten festgehalten, andere in Tabellenkalkulationen und Prozesshandbüchern eingebettet, und ein großer Teil des Wissens bleibt in der Erfahrung erfahrener Mitarbeiter, einschließlich der nuancenreichen Urteile, die selten formal in Standardarbeitsanweisungen festgehalten werden.
Wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen oder die Position wechseln, kann ein Teil dieses Wissens verloren gehen.
StaffDeck zielt darauf ab, verschiedene Formen von organisatorischem Fachwissen in dauerhafte digitale Fähigkeiten umzuwandeln:
Das Ziel ist keine wörtliche "digitale Unsterblichkeit", sondern ein pragmatischer Versuch, wichtiges Fachwissen wiederverwendbar, nachvollziehbar und leichter verbesserbar zu machen.
StaffDeck wird nicht als internes Produkt eines einzelnen Unternehmens präsentiert.
Laut offiziellen Repository-Informationen wird die Plattform von folgenden Institutionen gemeinsam entwickelt:
Diese Kombination vereint Modellforschung, natürliche Sprachverarbeitung, Erfahrung in der Unternehmensbereitstellung und Open-Source-Entwicklungsfähigkeiten.
Zur Zielgruppe gehören Unternehmen und Institutionen, die KI von einem persönlichen Effizienztool in eine wiederverwendbare organisatorische Fähigkeit verwandeln möchten.
Das offizielle Projekt beschreibt vier Hauptfähigkeitsbereiche.
Benutzer können digitale Mitarbeiter mit eigenen Rollen, Mitarbeiternummern, Fähigkeitsprofilen, Berechtigungen und Arbeitsaufzeichnungen definieren.
Digitale Mitarbeiter können je nach unterschiedlichen organisatorischen Anforderungen veröffentlicht, wiederverwendet oder angepasst werden. Ein Berechtigungsisolationsmechanismus hilft, direkte Änderungen an gemeinsamen Ressourcen durch jeden Benutzer zu verhindern.
Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn Unternehmen eine Reihe genehmigter, kontrollierter digitaler Rollen unterhalten möchten, anstatt jedem Mitarbeiter zu erlauben, isolierte persönliche Bots zu erstellen.
StaffDeck kann natürliche Sprachprozessbeschreibungen in strukturierte Standardarbeitsabläufe umwandeln und diese über eine Zustandsmaschine ausführen.
Die Zustandsmaschine hilft, komplexe Arbeiten in definierte Phasen, Übergangsbedingungen und Zustandsverzweigungen zu zerlegen. Diese Methode ist vorhersehbarer, als das Modell zu bitten, einen gesamten Prozess in einer einzigen Aufforderung improvisieren zu müssen.
Die Plattform unterstützt:
Diese Funktionen sind besonders geeignet für Aufgaben, die stabile Abläufe erfordern, aber dennoch begrenzte KI-Urteile zulassen.
Traditionelle Suchsysteme zerlegen Dokumente oft in kleine Textblöcke und durchsuchen diese direkt. Diese Methode ist zwar praktikabel, kann jedoch die Strukturinformationen des Originals verlieren.
StaffDeck erstellt navigierbare Indizes auf mehreren Ebenen wie Dokumenten, Kapiteln, Seiten und Zusammenfassungen.
Der digitale Mitarbeiter kann zunächst abschätzen, wo relevante Informationen wahrscheinlich zu finden sind, und dann den Originaltext präziser lokalisieren.
Die Plattform unterstützt außerdem:
Dies ermöglicht es Teams, besser zu verstehen, warum der digitale Mitarbeiter eine bestimmte Quelle ausgewählt hat.
StaffDeck kann Arbeiten über HTTP-Schnittstellen, Modellkontextprotokoll-Werkzeuge und geplante Aufgaben ausführen.
Die Ausführung ist keine versteckte Blackbox. Die Plattform protokolliert Zwischenereignisse wie Absichtserkennung, Suche, Fähigkeitsauswahl, Werkzeugnutzung, Überprüfung und Antwortgenerierung.
Anschließend können Langzeitgedächtnis, Benutzerfeedback, Dialogaufzeichnungen und Feedback-Analysen genutzt werden, um die Fähigkeiten des digitalen Mitarbeiters zu verbessern.
Menschliche Benutzer können bei Bedarf eingreifen, Ausführungen abbrechen, Aufgaben in der Warteschlange fortsetzen oder Aufgaben übernehmen.
Der wichtigste Unterschied zwischen einer Plattform für digitale Mitarbeiter und einem Standard-Chatbot liegt in der Beständigkeit.
Bei herkömmlichen Chat-Produkten verbleibt der meiste nützliche Kontext innerhalb eines einzelnen Dialogs. Sobald diese Sitzung beendet ist, wird das relevante Wissen möglicherweise nicht zu einer verwalteten Organisationsressource.
StaffDeck trennt wiederverwendbare Fähigkeiten vom temporären Dialogkontext.
Digitale Mitarbeiter können Folgendes speichern und wiederverwenden:
Dies bedeutet nicht, dass jeder Dialog automatisch zu einer dauerhaften Erinnerung werden sollte. Unternehmenssysteme müssen weiterhin Berechtigungsregeln, Datenschutz, Überprüfungsprozesse und klare Aufbewahrungsrichtlinien einhalten.
Der Schlüssel liegt darin, dass Wissen bewusst in eine kontrollierbare Ressource umgewandelt werden kann, anstatt in den persönlichen Chat-Aufzeichnungen der Mitarbeiter gefangen zu sein.
Der offizielle Arbeitsablauf von StaffDeck kann in sechs Phasen zusammengefasst werden.
Aufgabe, Rollengrenzen, Servicestil, Ersteller und Zugriffsbereich definieren.
Eine klare Rollendefinition hilft, zu verhindern, dass der digitale Mitarbeiter über seine beabsichtigten Verantwortlichkeiten hinaus handelt.
Wissensdatenbanken, allgemeine Fähigkeiten, Standardarbeitsabläufe und Werkzeuge verknüpfen.
Teams können Ressourcen aus dem Markt kopieren oder selbst erstellen, ohne die ursprünglichen freigegebenen Vorlagen ändern zu müssen.
Einen digitalen Mitarbeiter aus dem Markt oder der Mitarbeiterliste öffnen und die erste Anfrage senden.
Nach dem Senden der ersten Nachricht wird die formelle Sitzung dauerhaft gespeichert.
Den Ausführungsprotokollen folgen, während der digitale Mitarbeiter arbeitet.
Die Oberfläche kann Ereignisse im Zusammenhang mit Absicht, Suche, Fähigkeiten, Werkzeugen, Überprüfung und der endgültigen Antwort anzeigen.
Benutzer können Warteschlangenanfragen verwalten, Ausführungen abbrechen, Aufgaben an menschliche Bearbeiter übergeben oder ausstehende Antworten bearbeiten.
Menschliches Eingreifen bleibt bei unsicheren, sensiblen oder folgenreichen Aufgaben wichtig.
Gedächtnis, Feedback, Dialogprotokolle und geplante Aufgaben nutzen, um die Leistung des digitalen Mitarbeiters zu optimieren.
Wenn Teams fehlgeschlagene Fälle analysieren und Wissen, Prozessdefinitionen oder Werkzeuge aktualisieren, wird der digitale Mitarbeiter wertvoller.
Der ursprüngliche Artikel kündigte die Open-Source-Veröffentlichung an, enthielt jedoch keine Installationsanweisungen. Die folgenden Befehle stammen aus dem offiziellen StaffDeck-Repository und dienen den Lesern zur direkten Überprüfung und zum Testen der Plattform.
Bereiten Sie die folgende Umgebung vor:
Beschreibe deine Idee einmal, und We0 AI erstellt eine Showcase-Website, Seiten und ein CMS und hilft nach dem Launch bei Kunden und Traffic.
Eine komplette Projektgeneration zur kostenlosen Registrierung
Am besten geeignet, um einen vollständigen Generierungsablauf auszuprobieren und schnell einen ersten Projektentwurf zu sehen.
StaffDeck selbst benötigt kein CUDA. Die Hardwareanforderungen hängen von der Modellschnittstelle ab, die Sie ausführen oder auf die Sie zugreifen.
git clone https://github.com/OpenBMB/StaffDeck.git
cd StaffDeck
python3 -m venv backend/.venv
backend/.venv/bin/python -m pip install -e "backend[dev]"
npm --prefix
enterprise ci
cp
```yaml
backend/.env.example backend/.env
Öffnen Sie die Datei backend/.env und legen Sie den Anwendungsschlüssel sowie die Informationen zum Modelldienst fest:
APP_SECRET="replace-with-a-long-random-secret"
DEMO_MODEL_BASE_URL="https://your-openai-compatible-endpoint/v1"
DEMO_MODEL_NAME="your-model-name"
DEMO_MODEL_API_KEY="your-api-key"
Der API-Schlüssel wird verwendet, um die anfängliche Modellkonfiguration zu erstellen, und wird vor der Speicherung in der Datenbank verschlüsselt.
Committing Sie die Datei backend/.env nicht in ein öffentliches Repository.
Nach dem Start des Dienstes können Sie die Modellanbieter auch über den folgenden Pfad verwalten:
Verwaltung → Modellkonfiguration
DETACH=1 scripts/dev_up.sh
Dieses Skript erstellt das Frontend und stellt die Benutzeroberfläche, die API und die Swagger-Dokumentation über einen FastAPI-Prozess auf Port 5173 bereit.
Die standardmäßigen Administrationsanmeldeinformationen sind:
Benutzername: admin
Passwort: admin
Bitte ändern Sie das Standardpasswort sofort nach der ersten Anmeldung.
Führen Sie einen Health-Check durch:
curl http://127.0.0.1:5173/api/health
Erwartete Antwort:
{"status":"ok"}
Öffnen Sie dann:
http://127.0.0.1:5173/workspace/gallery
Wählen Sie einen digitalen Mitarbeiter aus und senden Sie eine Nachricht. Die Antwort und der Ausführungsverlauf sollten in derselben Konversationsrunde angezeigt werden.
scripts/dev_status.sh # Dienststatus anzeigen
scripts/dev_down.sh # Lokale Dienste stoppen
scripts/dev_up.sh # Im Vordergrund ausführen
Benutzer, die nicht über den Quellcode bereitstellen möchten, können die Desktop-Version aus dem offiziellen StaffDeck-Projekt-Release verwenden.
| Plattform | Architektur | Offizielles Installationspaket |
|---|---|---|
| macOS | Apple Silicon, arm64 | Herunterladen.dmg |
| Windows | x64 | Installationsprogramm herunterladen.exe |
| Linux | x86_64, Debian oder Ubuntu | Herunterladen.deb |
Da sich das Projekt noch in einer frühen Testphase befindet, sollten Teams die Versionen in einer kontrollierten Umgebung testen, bevor sie sie für wichtige Produktionsaufgaben einsetzen.
Das offizielle Repository unterteilt die Anwendung in Backend, Frontend, Dokumentation, Skripte und Paketierungskomponenten.
StaffDeck/
├── backend/ # FastAPI API, Agent-Laufzeit, Speicher und Aufgaben-Worker
├── frontend-enterprise/ # React/TypeScript StaffDeck-Arbeitsbereich
├── docs/ # Tutorials, API, Schemadefinitionen und Beispiel-Workflows
├── scripts/ # Dienstlebenszyklusverwaltung und Validierungsskripte
├── packaging/ # macOS-, Linux- und Windows-Paketierungsressourcen
├── README.md # Englische Dokumentation
└── README.zh.md # Chinesische (vereinfacht) Dokumentation
Das Backend basiert hauptsächlich auf Python, während das Enterprise-Frontend React und TypeScript verwendet.
StaffDeck kann als Grundlage für verschiedene interne digitale Rollen dienen.
Digitale Mitarbeiter können genehmigte Unternehmensdokumente durchsuchen, Quellen angeben und Mitarbeitern helfen, Informationen zu Prozessen oder Richtlinien zu finden.
Teams können wiederkehrende Prozesse in strukturierte Abläufe umwandeln und digitale Mitarbeiter jede Phase leiten oder ausführen lassen.
Durch geplante Aufgaben und verbundene APIs können digitale Mitarbeiter Routineaufgaben überwachen und genehmigte Aktionen auslösen.
Digitale Mitarbeiter können Produktwissen, Serviceregeln und Eskalationsprozesse integrieren und gleichzeitig Ausführungsaufzeichnungen zur Überprüfung aufbewahren.
Das System kann Materialien konsolidieren, etablierten Forschungsprozessen folgen und die Schritte aufzeichnen, die zur Generierung von Antworten unternommen wurden.
Erfahrene Mitarbeiter können wiederholt verwendete Urteilsmaßstäbe, Überprüfungskriterien und Arbeitsmethoden in wiederverwendbare digitale Fähigkeiten umwandeln, bevor sie die Position oder Organisation wechseln.
Open Source bedeutet nicht automatisch, dass ein KI-System ohne Einschränkungen für den Unternehmenseinsatz bereit ist.
Das StaffDeck-Repository listet mehrere wichtige Einschränkungen auf:
Organisationen sollten mit risikoarmen Workflows beginnen, Toolberechtigungen einschränken und Ausgaben überprüfen, bevor sie die Verantwortung des Systems erweitern.
StaffDeck wird unter der GNU Affero General Public License v3.0 (allgemein als AGPL-3.0 bekannt) veröffentlicht.
Teams, die planen, die Plattform zu modifizieren oder über ein Netzwerk bereitzustellen, sollten die Lizenz sorgfältig lesen. AGPL-3.0 kann zu Quellcode-Offenlegungspflichten für modifizierte Versionen führen, die über einen Netzwerkdienst an Benutzer weitergegeben werden.
Für kommerzielle oder rechtliche Entscheidungen sollten Organisationen den vollständigen Lizenztext einsehen und bei Bedarf professionelle Beratung einholen.
StaffDeck ist eine Open-Source-Enterprise-Plattform zur Erstellung und Verwaltung digitaler Mitarbeiter. Es integriert Rollendefinitionen, Wissensdatenbanken, SOPs, Tools, Berechtigungen, Gedächtnis und Ausführungsaufzeichnungen in einem System.
Chatbots verarbeiten hauptsächlich Konversationen. StaffDeck hingegen ist darauf ausgelegt, persistente Rollen, reguliertes Wissen, strukturierte Prozesse,
Vernetzte Tools, geplante Arbeitsabläufe, Prüfungsprotokolle und kontinuierliche Verbesserung.
Ja. Die Anwendung verbindet sich mit einem OpenAI-kompatiblen Modell-Endpunkt, daher benötigt StaffDeck selbst keine lokale GPU. Die Hardwareanforderungen hängen davon ab, ob der gewählte Modelldienst lokal oder remote gehostet wird.
Die Plattform benötigt einen OpenAI-kompatiblen Chat-Completion-Endpunkt. Die Kompatibilität hängt davon ab, ob der Anbieter das erforderliche API-Verhalten implementiert hat und ob das gewählte Modell mit den Arbeitsabläufen von StaffDeck zusammenarbeitet.
Das offizielle Projekt bietet ein Desktop-Installationsprogramm für Windows x64 an. Für entwicklungsbasierte Workflows unterstützt das Repository macOS, Linux oder das Windows-Subsystem für Linux als Ausführungsumgebung.
Marktressourcen sind freigegebene Vorlagen, die durch Ersteller- und Administratorrechte geschützt sind. Normale Benutzer können Ressourcen kopieren oder gebundene Autorisierungen ihren digitalen Mitarbeitern zuweisen, aber die ursprünglichen Ressourcen nicht ändern.
Das Projekt ist Open Source und enthält bereits unternehmensorientierte Funktionen, aber die aktuelle Version befindet sich noch in einer frühen Testphase. Organisationen sollten vor der Bereitstellung in der Produktion Sicherheits-, Datenschutz-, Zuverlässigkeits- und Workflow-Tests durchführen.
StaffDeck verwendet die AGPL-3.0-Lizenz. Organisationen, die die Software modifizieren oder über einen Netzwerkdienst ausführen, sollten die Lizenzbedingungen und die damit verbundenen Quellcode-Pflichten prüfen.
Anfrage.
StaffDeck repräsentiert den Wandel von temporären Unternehmens-Chatbots zu kontinuierlichen digitalen Mitarbeitern. Es zielt darauf ab, Fachwissen, Standardarbeitsanweisungen, Entscheidungsregeln, Tools und Feedback in verwaltbare Fähigkeiten zu überführen und im gesamten Unternehmen wiederzuverwenden.
Die Plattform integriert Rollenverwaltung, Zustandsmaschinen-Workflows, strukturbewusste Suche, API- und MCP-Toolaufrufe, geplante Aufgaben, Langzeitgedächtnis, menschliche Eingriffe und detaillierte Ausführungsprotokolle. Quellcode, Desktop-Installationspakete und Bereitstellungsanweisungen sind öffentlich verfügbar.
Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Testphase, daher sollten Unternehmen mit kontrollierbaren, risikoarmen Szenarien beginnen und strenge Berechtigungs-, Datenschutz- und Überprüfungsstrategien anwenden.
Das Kernthema von StaffDeck ist direkt: Der Wert von Unternehmens-KI steigt erheblich, wenn Wissen und Prozesse der Organisation gehören und nicht mit dem Ende eines Gesprächs verschwinden.
Starte mit einem Satz und erhalte in wenigen Minuten eine vollständige Website.
