MyAgents

活在你的电脑里，真正能干活的个人 Agent

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MyAgents 是什么

MyAgents 是一款开源桌面端个人 Agent 工作台。它不是另一个聊天窗口，而是把对话、工作区、文件、工具、模型、任务和长期记忆放进同一个桌面系统里，让 AI 真正进入你的日常工作流。

你可以把它理解成三件事的组合：

• 一个本地优先的 Agent 桌面客户端：多标签页、工作区文件树、内嵌终端、内嵌浏览器、历史会话和本地全文搜索都在同一个窗口里。
• 一个可持续工作的任务系统：想法可以沉淀成任务，任务可以被周期调度，执行状态可以被追踪和复盘。
• 一个开放的 AI 运行环境：支持多模型供应商、MCP、Skills、自定义 Agent、IM Bot、插件和外部 Runtime。

最终目标很简单：让人把注意力放在判断、品味和验收上，把上下文整理、工具调用、长程执行和重复工作交给 Agent。

核心体验

从工作区开始，而不是从空聊天开始

每个 Agent 都绑定真实工作区。对话不再漂浮在一个孤立输入框里，AI 可以围绕文件、命令、技能、工具和历史上下文持续工作。

在一个会话里，MyAgents 同时提供：

• Chrome 风格多标签页，每个 Tab 独立运行一个 Agent。
• 工作区文件树、文件预览、Git 分支、Skills 和命令入口。
• 右侧分屏的内嵌终端和内嵌浏览器，方便边执行边验证。
• @ 引用文件、/ 调用技能、MCP 工具调用、定时任务入口和模型选择。

把想法收束成任务

MyAgents 内置「想法 + 任务中心」。你可以先把零散念头记下来，再和 AI 讨论、对齐目标、沉淀成可执行任务。长期任务不需要留在聊天记录里翻找，而是进入可追踪的状态机。

任务中心支持：

• 想法速记、标签归类和归档。
• 一次性任务、周期任务和 Cron 表达式。
• 任务状态、运行次数、执行日志和异常恢复。
• Chat、AI 工具、IM Bot、后台任务共享同一套调度能力。

模型、工具和能力由你选择

MyAgents 不把用户锁死在单一模型或单一供应商里。你可以使用 Anthropic 订阅或 API，也可以配置 DeepSeek、Moonshot、智谱、MiniMax、Google Gemini、火山方舟、硅基流动、ZenMux、OpenRouter、小米 MiMo、阿里云百炼等供应商。实际模型列表以应用内「模型供应商」页为准。

除了模型，MyAgents 还支持：

• MCP：STDIO / HTTP / SSE 三种接入方式，连接外部工具和数据源。
• Skills：把稳定流程沉淀成可复用能力，支持内置技能和用户自定义技能。
• 自定义 Agent：为不同工作区配置不同 Prompt、模型、工具和权限。
• 外部 Runtime（实验室）：除内置 Claude Agent SDK 外，可选择 Claude Code CLI、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI 驱动会话。
• 插件与 Channel：内置 Telegram / 钉钉，更多 IM 平台可通过 OpenClaw 插件接入。

AI 不只活在主窗口里

桌面 AI 不应该只在你打开主应用时才存在。MyAgents 提供小助理、桌面宠物/浮窗、IM Bot 和定时任务，让 Agent 能在不同入口里承接同一个工作上下文。

你可以在主窗口里做长对话，也可以在桌面浮窗里快速发问；可以让 Agent 在 IM 里处理消息，也可以让它按计划自动执行任务。MyAgents 关注的不是「多一个聊天入口」，而是让 AI 能进入真实的工作节奏。

产品理念与思考

Agent 不应该只是聊天记录

过去很多 AI 产品把「对话」当成唯一形态。对话很自然，但它不适合承载长期工作：上下文会散、任务会丢、结果难复盘，最后用户又回到手工整理。

我更希望 MyAgents 把 Agent 看成一个持续工作的系统。聊天只是入口，真正重要的是工作区、文件、工具、任务、状态和记忆。一个 Agent 应该能知道自己在哪个项目里、正在做什么、上次做到哪里、下一步该验证什么。

人的注意力应该收束到判断和验收

AI 最有价值的地方不是替人多生成几段文字，而是把混乱信息整理成可判断、可执行、可沉淀的东西。

所以 MyAgents 里有想法和任务中心。想法用于收集不成熟的判断，任务用于承载已经确认的目标。中间的讨论、计划、执行、验证都可以交给 Agent，但最后的方向感和验收标准仍然留给人。

好的桌面 Agent 应该贴近电脑本身

一个桌面 Agent 不应该只复制网页聊天体验。它应该能接触本地文件、终端、浏览器、通知、定时任务、IM 和系统环境，同时保持边界清晰、权限可控、数据本地优先。

MyAgents 的很多设计都来自这个判断：本地工作区是一等公民，Sidecar 按 Session 隔离，所有文件能力走 Tauri/Rust，AI Runtime 可以切换，模型供应商可以替换，工具和 Skills 可以扩展。

开放比封闭更适合 Agent 时代

Agent 产品不可能预设所有人的工作流。开发者、创作者、研究者、产品经理、教育工作者和行业专家需要的能力都不一样。与其做一个「什么都内置但什么都固定」的应用，不如提供一个稳定的底座，让用户把自己的工具、模型、技能和自动化流程接进来。

这也是 MyAgents 坚持开源、支持 MCP、Skills、插件和多供应商的原因。

功能概览

研发指引

MyAgents 是一个桌面端 AI Agent 产品，不是单纯的前端项目。改动前建议先判断你碰到的是 UI、Rust 桌面层、Node Sidecar、Agent Runtime、MCP、任务中心还是插件桥接。

技术栈

环境要求

最终用户：

• macOS 13.0 Ventura 或更高版本，支持 Apple Silicon 和 Intel。
• Windows 10 或更高版本。

开发者：

• Node.js >=22.0.0，推荐 Node.js 24。
• npm，仓库当前声明 npm@11.13.0。
• Rust 通过 rustup 安装，实际 toolchain 由 rust-toolchain.toml 固定。
• macOS 13+ / Windows 10+ / Linux Ubuntu 22.04+ 或 Debian 12+。

本地开发

macOS / Linux：

git clone https://github.com/hAcKlyc/MyAgents.git
cd MyAgents
./setup.sh
./start_dev.sh

Windows：

git clone https://github.com/hAcKlyc/MyAgents.git
cd MyAgents
.\setup_windows.ps1
.\build_windows.ps1

setup.sh 会准备内置 Node.js runtime、安装依赖并拉取默认工作区 mino。如果你没有 GitHub SSH key，openmino 的 SSH clone 可能失败；可以先配置 GitHub SSH，或手动把默认工作区准备到仓库根目录的 mino/ 后重新运行。

常用命令

# 启动开发环境
./start_dev.sh

# 类型检查
npm run typecheck

# Lint，包含 ESLint 和 dependency-cruiser 架构边界检查
npm run lint

# 测试分层
npm run test:classification  # server 测试命名/分层 guard
npm run test:unit            # 纯逻辑快池
npm run test:dom             # React/jsdom 组件与 hook
npm run test:integration     # CI-safe 后端集成池，无真实网络/密钥
npm test                     # classification + unit + dom + integration
npm run test:credentialed    # 真实 Provider/SDK smoke，显式本地运行

# Debug 构建，含 DevTools
./build_dev.sh

# macOS 生产构建
./build_macos.sh

# Linux AppImage + deb 构建
./build_linux.sh

Linux 构建机需要 Tauri/WebKit 相关系统依赖，Ubuntu/Debian 可参考：

sudo apt-get install -y \
  build-essential libssl-dev libgtk-3-dev libayatana-appindicator3-dev \
  librsvg2-dev libwebkit2gtk-4.1-dev patchelf

项目结构

src/renderer/                 React 前端
src/server/                   Node.js Sidecar
src/server/plugin-bridge/     OpenClaw Plugin Bridge
src/cli/                      myagents CLI
src/shared/                   前后端共享类型
src-tauri/                    Tauri Rust 层
bundled-agents/               内置 Agent
bundled-skills/               内置 Skills
specs/                        架构、设计、技术文档

关键架构原则

• Session : Sidecar = 1 : 1：每个会话最多一个 Sidecar，Tab、CronTask、BackgroundCompletion、Agent 通过 Owner 模型共享生命周期。
• Tab-Scoped 隔离：Chat Tab 内使用 tab-scoped API；Settings 和 Launcher 使用 Global Sidecar。
• 前端 HTTP/SSE 走 Rust 代理：WebView 不直接访问 Sidecar 端口。
• 工作区文件 IO 走 Tauri/Rust：文件树、读写、搜索、打开、watcher 不走 Sidecar HTTP。
• 配置写盘 disk-first：多进程共享配置必须读磁盘最新值再合并写入。
• Runtime 分流明确：外部 Runtime 走 external-session.ts，不能让 builtin SDK resume 外部会话。

完整架构请读 specs/ARCHITECTURE.md。具体模块请按需阅读：

• Sidecar 冷启动
• Session 架构
• Multi-Agent Runtime
• 任务中心
• Plugin Bridge
• MCP / Pit-of-Success
• CLI 架构
• 设计系统

贡献前检查

提交前至少运行：

npm run typecheck
npm run lint
npm run test:classification
npm run test:unit

后端 Session、Runtime、IO 或安全边界改动还应跑 npm run test:integration；真实 Provider / SDK 链路只在本机显式跑 npm run test:credentialed，不属于默认 CI。

如果改动涉及 Rust、Tauri 命令、Sidecar 生命周期、Runtime、MCP、任务中心或插件桥接，请先阅读对应 specs/tech_docs/ 文档，避免绕开已有架构。

提交信息遵循 Conventional Commits：

feat: add ...
fix: handle ...
docs: update ...
refactor: simplify ...
test: cover ...
chore: bump ...

English

What Is MyAgents

MyAgents is an open-source desktop workspace for personal AI Agents. It is not another chat window. It puts conversations, workspaces, files, tools, models, tasks, and long-term memory into one desktop system, so AI can become part of your real daily workflow.

You can think of it as three things in one:

• A local-first desktop Agent client: multi-tab conversations, workspace file trees, embedded terminal, embedded browser, chat history, and local full-text search in one window.
• A task system for continuous work: ideas can become tasks, tasks can be scheduled, and execution state can be tracked and reviewed.
• An open AI runtime environment: multi-provider models, MCP, Skills, custom Agents, IM bots, plugins, and external runtimes.

The goal is simple: keep human attention on judgment, taste, and acceptance. Let the Agent handle context gathering, tool use, long-running execution, and repetitive work.

Core Experience

Start From A Workspace, Not An Empty Chat

Every Agent is tied to a real workspace. The conversation does not float inside an isolated input box. The AI can keep