QM 提供多人協作 AI agent harness：支援 Slack／Web 隔離工作區與 Pi、OpenCode、C

QM 是面向新創團隊的多人協作 AI agent harness，讓員工在 Slack 頻道、群組訊息、專案與 Web 介面中共同使用 agent；每位使用者都有獨立工作區，彼此不會互相影響。每個人與每個房間各自擁有作用域限定的記憶、檔案、keychain 視圖、權限、定時任務、Web app 與持久化 sandbox，Slack 和 Web 會沿用相同的身分與設定。 QM 的核心以 TypeScript 直接執行於 Node，使用 Fastify 提供 HTTP API；Postgres 儲存使用者資料、工作階段紀錄、佇列與其他持久狀態。無頭核心負責身分、政策與排程，agent loop 可切換 Pi、OpenCode、Codex、Claude Code 等 harness 與模型；每個作用域都有獨立 sandbox，透過 execute 工具執行指令，且已安裝的工具會保留。Web UI、管理面板與公開入口網站可作為 HTTP API 外掛，Slack 則由核心透過 Bolt 外掛管理。 管理員可以設定組織層級設定、安全性模式，以及可使用的 harness 與模型；技能可由作用域擁有並透過授權分享，也能從 Git 儲存庫匯入技能包。背景 crons 與 watches 可在無人查看時執行工作，功能涵蓋跨內部筆記、電子郵件、文件、資料庫與 Web 搜尋，建立並發布內部 Web app，以及在既有儲存庫中執行測試、開啟 PR、監控 CI 和檢查系統紀錄。 安全模式分為 Strict、Auto（預設）與 Dangerous：Strict 會要求每次 harness 工具呼叫經人工核准；Auto 會由分類器在資料與工具結果送入模型前進行篩選；Dangerous 則不進行內容篩選，也不在工具呼叫間暫停。無論採用哪種模式，預先宣告的指令政策仍會套用核准規則與硬性拒絕，例如禁止遞迴刪除與破壞性 SQL。部署方可透過 `qm init` 初始化組織專屬部署儲存庫，目標支援 Fly 或 AWS；每個部署執行於操作者自己的雲端帳戶，初始化不會產生或啟用部署 CI。