OpenWork：开源 AI 智能体工作流系统，可视化可控的 Claude Work 平替方案

一、OpenWork是什么

OpenWork是由different-ai团队开发并开源的、面向全品类知识工作者的可扩展AI智能体工作流系统，是一款基于OpenCode引擎构建的原生桌面应用，也是开源社区打造的类“Claude Work”风格平替方案，项目代码托管于GitHub，核心开发语言为TypeScript，目前已提供macOS端开箱即用的安装包，同时支持开发者基于源码二次开发。

该项目的诞生源于现有AI智能体工具的使用门槛与体验痛点：传统的OpenCode工具以CLI和GUI形式为主，核心面向开发者群体，操作需关注文件差异、工具名称等技术细节，且扩展能力受限，非技术人员难以上手；而商业产品Claude Work虽实现了产品化的智能体工作流，但存在闭源、可控性低等问题。OpenWork则精准填补了这一空白，将“智能体化工作（agentic work）”转化为普通用户可直接操作的产品形态，无需依赖终端命令行，让非开发者也能便捷、安全地使用AI智能体完成各类工作任务。

OpenWork的核心定位并非简单的工具复刻，而是打造一套产品化、可扩展、高可控的AI智能体工作体系，其核心设计理念围绕四大维度展开：一是可扩展，支持自由安装技能包（skill）和OpenCode插件模块，按需拓展AI智能体能力；二是可审计，全程记录AI的操作行为，清晰展示操作的时间、内容和执行原因，让AI工作流全流程透明化；三是权限可控，针对AI的特权操作流程设置严格的访问与审批机制，将最终控制权交还给人类用户；四是本地/远程兼容，既支持在个人电脑本地运行处理轻量任务，也可连接远程OpenCode服务器处理高负载的云端任务，兼顾使用灵活性与工作效率。

二、功能特色

OpenWork凭借“可视化、高可控、易扩展、强复用”的核心优势，彻底改变了传统AI智能体工具的使用体验，其功能特色既覆盖了基础的智能体工作流执行，也针对用户核心痛点做了针对性设计，核心特色可分为核心运行模式、可视化工作流、安全权限管理、灵活扩展能力、高效复用机制五大板块，同时搭配了实时更新、会话管理等实用辅助功能，全方位适配知识工作者的办公需求。

（一）双运行模式，兼顾本地与远程需求

OpenWork支持主机模式（Host mode）和客户端模式（Client mode）两种核心运行方式，用户可根据任务体量、设备性能灵活选择，无需适配不同的工具系统：

1. 主机模式：直接在本地电脑启动OpenCode服务，将用户选定的项目文件夹作为专属工作目录，所有AI操作均在本地完成，数据无需上云，兼顾数据隐私与操作便捷性，适合处理轻量、私密的个人工作任务；

2. 客户端模式：通过网络URL连接已部署的远程OpenCode服务器，将计算任务交由云端服务器处理，本地仅作为操作界面，适合处理高负载、大规模的团队协作任务，有效释放本地设备性能。

（二）全流程可视化，告别AI黑盒操作

这是OpenWork最核心的特色之一，彻底解决了传统AI智能体“操作不可见、进度无感知”的黑盒问题，通过可视化界面将AI的工作流全程展示给用户：

1. 执行计划可视化：将OpenCode生成的待办事项（todos）转化为清晰的时间轴，用户可直观看到AI的执行计划、任务拆分逻辑和执行顺序，提前预判工作成果；

2. 操作过程可视化：AI的每一步操作、文件修改、命令执行都会在界面实时展示，包括修改的文件内容、执行的系统命令、访问的文件路径等，让用户清晰掌握AI的工作细节；

3. 进度更新可视化：通过SSE（Server-Sent Events）/event接口实现实时事件推送，AI的执行进度、完成状态、异常情况会同步更新至界面，无需用户手动刷新，实时掌握工作动态。

（三）精细化权限管理，筑牢操作安全防线

安全可控是OpenWork的核心设计原则，项目引入了Human-in-the-loop（人在回路）的设计理念，针对AI的所有特权操作设置严格的审批机制，彻底解决了用户使用AI智能体的“失控感”，也是区别于其他同类工具的关键亮点：

1. 精准权限请求：当AI智能体需要执行敏感操作时，会自动向用户发起权限请求，敏感操作涵盖读取私密文件、执行系统命令、访问网络资源、修改核心配置等多个维度；

2. 灵活审批选项：用户收到权限请求后，可根据实际需求选择允许一次、始终允许、拒绝三种操作，既避免了重复审批的繁琐，也能防止AI无限制执行敏感操作，实现“按需授权”；

3. 操作全程审计：所有的权限审批记录与AI的操作行为会被统一记录，用户可随时回溯查看，明确操作的发起方、审批人、执行结果，便于事后审计与问题排查。

（四）高扩展性技能体系，按需拓展AI能力

OpenWork内置了技能管理器（Skills Manager），其设计逻辑类似VS Code的插件市场，无需修改项目底层源码，普通用户即可轻松拓展AI智能体的能力边界，让AI适配不同的工作场景：

1. 多渠道技能安装：支持直接从OpenPackage（开源AI包管理平台）安装官方/社区开发的技能包，也支持导入本地的.opencode/skill文件夹，实现自定义技能的快速部署；

2. 技能可视化管理：在技能管理器界面可直观看到已安装的所有技能包，包括技能名称、功能描述、安装路径，支持一键启用、禁用、卸载技能，操作简单易懂；

3. 兼容OpenCode插件：无缝兼容OpenCode的插件模块，可直接将OpenCode的插件接入OpenWork系统，实现工具能力的复用，降低开发者的二次开发成本。

（五）高效工作流复用，大幅提升办公效率

针对重复度高的工作任务，OpenWork设计了模板复用机制，支持将验证过的优质工作流保存为模板，避免重复的操作与配置，让AI智能体的使用效率翻倍：

1. 工作流一键保存：当用户完成一次完整的AI智能体工作流操作后，可将本次的会话配置、提示词、权限设置、执行步骤保存为自定义模板，存储于本地；

2. 模板快速复用：后续遇到同类任务时，无需重新设置各项参数，直接调用已保存的模板，选择工作目录后即可一键启动AI执行，大幅缩短任务准备时间；

3. 团队协作共享：模板以本地文件形式存储，可通过文件共享、代码仓库等方式在团队内部流转，实现优质工作流的团队共享，统一团队操作标准。

（六）便捷的基础辅助功能

除核心特色外，OpenWork还搭配了一系列贴合实际使用的基础功能，进一步优化使用体验：

1. 灵活的会话管理：支持创建新会话、选择历史会话，每个会话独立存储配置与操作记录，可随时切换、继续执行，避免不同任务的操作混淆；

2. 个性化提示词发送：在会话中可直接向AI智能体发送自定义提示词，精准下达工作指令，支持提示词的编辑、保存与复用；

3. 轻量化桌面端体验：作为基于Tauri构建的原生桌面应用，OpenWork安装包体积小、运行占用资源少，启动速度快，相比传统的Electron应用，更符合桌面端的使用习惯。

三、技术细节

OpenWork的技术架构围绕“轻量、高效、跨端、易扩展”设计，底层基于OpenCode引擎构建，前端采用现代化的Web技术栈，桌面端通过Tauri实现跨平台打包，核心开发语言为TypeScript，后端依托Rust提升性能，整体架构分为前端UI层、核心服务层、引擎层、能力拓展层四层，各层解耦设计，既保证了系统的稳定性，也为后续的功能迭代与二次开发提供了便利，目前项目已实现macOS端的适配，后续将逐步支持Windows、Linux等系统。

（一）核心技术栈

OpenWork的技术栈选择兼顾了开发效率、运行性能与用户体验，前端以TypeScript为核心，搭配主流的构建与样式工具，桌面端由Tauri+Rust支撑，底层对接OpenCode引擎，具体核心技术栈如下表所示：

（二）整体架构设计

OpenWork采用前后端分离+引擎解耦的架构设计，各模块之间通过标准化的接口通信，核心架构逻辑如下：

1. 前端UI层：基于TypeScript+Vite+Tailwind CSS开发，是用户与系统交互的核心入口，负责实现可视化界面、会话管理、权限审批、实时进度展示等功能，同时通过Tauri对话框插件实现本地文件夹选择、系统级交互等桌面端能力，权限控制定义在src-tauri/capabilities/default.json文件中；

2. 核心服务层：分为本地服务与远程服务，主机模式下由OpenWork自动启动opencode serve本地服务，绑定127.0.0.1与空闲端口，客户端模式下则连接远程OpenCode服务；该层负责处理前端的请求转发、事件推送、权限校验、会话管理等核心逻辑，通过SSE实现实时事件通信；

3. 引擎层：即OpenCode引擎，是OpenWork的核心能力支撑，负责解析用户的提示词、生成执行计划、执行系统命令、处理文件操作、管理待办事项等底层逻辑，所有AI智能体的实际操作均由该层完成；

4. 能力拓展层：包括技能管理器、OpenCode插件模块、模板系统，通过标准化的接口与核心服务层、引擎层对接，实现AI能力的拓展与工作流的复用，该层是OpenWork可扩展性的核心体现。

（三）核心技术实现逻辑

1. 实时事件推送：通过SSE的/event接口实现，前端页面订阅该接口后，服务端会将AI的执行进度、操作记录、权限请求等事件实时推送给前端，无需前端手动轮询，保证界面更新的实时性；

2. 本地/远程服务切换：主机模式下，OpenWork会自动检测本地环境是否安装OpenCode CLI，若已安装则自动执行opencode serve命令启动本地服务，并随机分配空闲端口，同时将用户选定的文件夹设为工作目录；客户端模式下，用户只需输入远程OpenCode服务器的URL，前端即可通过@opencode-ai/sdk/v2/clientSDK与远程服务建立连接，实现与本地模式一致的操作体验；

3. 权限控制实现：Tauri框架为OpenWork提供了系统级的权限管理能力，核心权限定义在src-tauri/capabilities/default.json中，当AI需要执行敏感操作时，会先向核心服务层发起权限请求，服务层将请求推送给前端，用户审批后，服务层再将审批结果传递给OpenCode引擎，引擎根据审批结果执行/拒绝操作，全程形成“AI请求-用户审批-引擎执行”的闭环；

4. 技能包与插件管理：技能包以.opencode/skill文件夹的形式存在，包含技能的配置、逻辑与执行脚本，技能管理器会扫描本地该路径下的所有文件夹，同时对接OpenPackage的接口获取线上技能包列表，用户安装/导入技能后，技能管理器会将技能信息注册到OpenCode引擎，引擎即可调用该技能完成对应任务；OpenCode插件则通过SDK直接接入引擎，实现能力的无缝复用。

（四）仓库核心结构

OpenWork的GitHub仓库采用清晰的目录结构，核心文件与目录按功能划分，便于开发者理解与二次开发，关键文件/目录的作用如下：

1. 配置类文件：package.json（项目依赖与脚本配置）、vite.config.ts（Vite构建配置）、tailwind.config.ts（Tailwind CSS样式配置）、tsconfig.json（TypeScript语法配置），是项目构建与运行的基础；

2. 源码目录：src/（前端UI源码，包含页面、组件、状态管理、接口请求等核心逻辑）、src-tauri/（Tauri桌面应用源码，包含Rust代码、桌面端配置、权限定义等）；

3. 文档类文件：README.md（项目核心说明与快速上手指南）、design-prd.md（项目产品设计文档）、pr/（产品相关的详细文档）；

4. 资源类目录：public/（项目静态资源，包含应用图标、logo、静态页面等）；

5. 技能/插件目录：.opencode/skill/（本地技能包存储目录，支持用户自定义添加）。

四、应用场景

OpenWork作为一款面向全品类知识工作者的AI智能体工作流系统，凭借可视化、高可控、易扩展的特性，可适配个人办公、团队协作、研发开发、专业领域处理等多种场景，覆盖从简单的文档处理到复杂的项目开发等不同难度的工作任务，核心应用场景可分为以下六大类，同时适配本地单机使用与远程团队协作两种模式：

（一）个人日常办公自动化

针对职场人的日常办公重复任务，OpenWork可通过AI智能体实现自动化处理，大幅节省时间成本，适合新媒体运营、行政、文员等普通知识工作者：

1. 文档处理：自动完成文档的整理、格式统一、内容提取、多语言翻译，例如将散乱的会议记录整理为结构化的纪要，将PDF文档转换为可编辑的Markdown格式，对英文文档进行实时中译；

2. 数据处理：对Excel、CSV等格式的轻量数据进行清洗、分析、可视化，例如提取销售数据中的核心指标，生成简单的数据分析报表，无需掌握专业的数据分析工具；

3. 办公流程自动化：自动完成邮件的撰写、发送、分类，例如根据模板一键生成工作汇报邮件并发送给指定对象，对收到的邮件进行自动分类归档。

（二）研发开发辅助

作为基于OpenCode构建的工具，OpenWork对开发者极为友好，可作为研发开发的AI辅助工具，适合前端、后端、全栈开发者等研发人员：

1. 代码开发辅助：AI智能体可根据用户提示词生成基础代码片段，对现有代码进行重构、注释补充、bug排查，例如为Python项目的核心函数添加详细注释，重构低性能的JavaScript代码；

2. 项目工程管理：自动完成项目的文件结构梳理、依赖管理、配置修改，例如为TypeScript项目自动安装所需的依赖包，修改项目的Vite/ Webpack配置，梳理项目的文件目录并生成说明文档；

3. 开发流程自动化：自动执行项目的编译、打包、本地测试，例如对前端项目执行pnpm build打包命令，对Rust项目执行cargo run本地运行命令，无需手动在终端输入指令。

（三）团队协作项目管理

针对小型团队的协作项目，OpenWork可实现工作流的标准化、自动化，提升团队协作效率，适合互联网、创业公司的小型研发、产品、设计团队：

1. 项目进度管理：AI智能体可实时跟踪项目的执行进度，记录团队成员的操作行为，生成项目进度报表，例如对前端开发项目进行进度跟踪，及时反馈未完成的开发任务；

2. 工作成果审计：全程记录团队成员通过AI智能体完成的操作，实现工作成果的可追溯，例如审计AI对项目代码的修改记录，明确代码变更的原因、时间与执行人；

3. 团队工作流复用：将团队的标准化工作流保存为模板，供所有成员复用，例如将项目的初始化流程、测试流程保存为模板，新成员加入后可一键启动，统一团队操作标准。

（四）内容创作与生产

适合新媒体运营、文案策划、设计师等内容创作从业者，OpenWork可通过AI智能体实现内容的快速创作、素材整理与格式优化：

1. 内容生成：根据用户的创作需求生成基础内容，例如生成公众号推文、短视频脚本、产品文案，用户只需在此基础上进行微调即可发布；

2. 素材整理与优化：对创作素材进行统一整理、格式转换，例如将多张图片的说明文字整理为结构化的素材库，将设计稿的标注信息提取为文档；

3. 多平台内容分发：通过安装对应的技能包，实现内容的一键多平台适配与分发，例如将公众号推文自动转换为小红书、抖音的文案格式。

（五）专业领域文档处理与分析

针对律师、财务、咨询等专业领域的工作需求，OpenWork可通过安装专业技能包，实现专业文档的智能化处理与分析，提升专业工作的效率：

1. 法律领域：自动提取合同、诉状等法律文档的核心条款，识别潜在的法律风险点，例如审查劳动合同中的不合理条款，提取借款合同的金额、还款日期等核心信息；

2. 财务领域：对财务报表、发票等文档进行核心信息提取、数据核对，例如提取增值税发票的开票信息、金额、税额，核对财务报表中的数据勾稽关系；

3. 咨询领域：对行业研究报告、市场数据进行信息提取、整合分析，例如从多篇行业报告中提取核心市场数据，整合为一份结构化的分析文档。

（六）本地私密任务处理

针对涉及敏感数据、需要保证隐私的工作任务，OpenWork的主机模式可实现本地全流程运行，数据无需上云，适合金融、医疗、政府等对数据隐私要求高的行业：

1. 敏感数据处理：在本地对客户信息、财务数据、医疗记录等敏感数据进行分析与处理，例如本地分析企业的核心财务数据，生成内部分析报表，避免敏感数据泄露；

2. 私密文档创作：在本地完成商业计划书、项目提案等私密文档的创作与修改，AI的所有操作均在本地执行，保证文档内容的保密性。

五、使用方法

OpenWork提供开箱即用的安装包使用和开发者源码编译运行两种方式，目前v0.1.9版本已提供macOS端的DMG安装包，Windows、Linux端暂未提供官方安装包，可通过源码编译运行；两种使用方式均需提前满足基础的环境要求，整体操作流程简单易懂，非开发者也能快速上手。

（一）基础环境要求

无论是安装包使用还是源码编译，均需提前在本地安装OpenCode CLI并将其加入系统PATH，否则无法启动OpenCode核心服务；若选择源码编译运行，还需额外安装Node.js、pnpm、Rust工具链，具体环境要求如下：

1. 通用要求：安装OpenCode CLI并配置系统PATH，可通过官方文档完成安装与配置；

2. 源码编译额外要求：

• Node.js（建议最新稳定版）+ pnpm包管理器；

• Rust工具链：包含cargo、rustc，可通过rustup完成安装；

• 网络环境：可访问GitHub，用于拉取项目源码与安装依赖。

（二）方式一：非开发者开箱即用（仅macOS）

该方式适合非开发者用户，直接下载官方构建的安装包，安装后即可使用，全程无需接触代码，操作步骤如下：

1. 访问OpenWork的GitHub仓库Releases页面，下载最新版本（v0.1.9）的macOS DMG安装包；

2. 双击安装包，按照桌面应用安装指引完成安装，将OpenWork拖入应用程序文件夹；

3. 打开OpenWork应用，首次启动会检测本地是否安装OpenCode CLI，若已安装则直接进入主界面，若未安装则会提示跳转至OpenCode官方安装文档；

4. 进入主界面后，选择运行模式（主机模式/客户端模式），按照界面指引完成后续操作即可。

（三）方式二：开发者源码编译运行（全平台）

该方式适合开发者、技术人员，可基于源码二次开发，支持macOS、Windows、Linux全平台，核心通过pnpm命令完成依赖安装与项目启动，操作步骤如下：

1. 拉取项目源码：打开终端，执行git clone https://github.com/different-ai/openwork.git，将项目克隆到本地；

2. 进入项目目录：执行cd openwork，切换到项目根目录；

3. 安装项目依赖：执行pnpm install，通过pnpm安装项目所需的所有前端与桌面端依赖；

4. 启动运行：

• 启动完整桌面应用：执行pnpm dev，会同时启动前端界面与Tauri桌面端，直接进入OpenWork操作界面；

• 仅启动Web界面：执行pnpm dev:web，仅启动前端Web界面，可通过浏览器访问，适合前端开发调试；

5. 首次启动后，按照界面指引选择运行模式与工作目录，即可开始使用。

（四）核心操作流程

无论采用哪种使用方式，OpenWork的核心操作流程均保持一致，遵循选择工作区→选择运行模式→启动AI工作流→实时监控与权限审批→查看结果与复用的步骤，全程可视化操作，具体如下：

1. 选择工作区：在OpenWork主界面选择本地一个文件夹作为工作目录，AI的所有操作均会在该目录下执行，避免误操作其他文件；

2. 选择运行模式：根据需求选择主机模式或客户端模式，主机模式直接下一步，客户端模式需输入远程OpenCode服务器的URL并完成连接；

3. 启动AI工作流：创建新会话，在输入框中向AI智能体发送自定义提示词（即工作指令），点击启动按钮，AI会生成执行计划并开始执行；

4. 实时监控与权限审批：在界面实时查看AI的执行进度与操作记录，若AI发起权限请求，根据需求选择“允许一次/始终允许/拒绝”；

5. 查看结果与复用：AI执行完成后，在工作目录中查看工作成果，若该工作流需要重复使用，可将其保存为模板，后续一键调用。

（五）技能包安装与使用

通过技能管理器拓展AI能力的操作流程简单，支持本地导入和线上安装两种方式，具体步骤如下：

1. 打开OpenWork主界面的技能管理器入口，进入技能管理页面；

2. 线上安装：在技能市场列表中选择需要的技能包，点击“安装”，等待安装完成后即可启用；

3. 本地导入：将自定义的技能包文件夹放入本地.opencode/skill目录，在技能管理器中点击“刷新”，即可看到并启用该技能；

4. 技能使用：安装并启用技能后，在会话中向AI发送提示词时，AI会自动调用对应的技能完成任务，无需额外配置。

六、常见问题解答

问题：启动OpenWork时提示“未找到OpenCode CLI”，如何解决？

解决方案：首先确认已安装OpenCode CLI，可在终端执行opencode --version验证，若未安装则参考OpenCode官方文档完成安装；若已安装仍提示，需将OpenCode CLI的安装路径添加到系统PATH中，重启终端与OpenWork即可。

问题：执行pnpm install时依赖安装失败，提示网络超时/包不存在？

解决方案：一是检查网络环境，确保可正常访问GitHub与npm仓库；二是切换pnpm的镜像源，执行pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/切换为国内镜像源，重新执行安装命令；三是清理pnpm缓存，执行pnpm store prune后重新安装。

问题：安装Rust工具链后，执行pnpm dev仍提示“cargo未找到”？

解决方案：Rust安装完成后，需将cargo的路径添加到系统PATH中，不同系统的路径不同：macOS/Linux为~/.cargo/bin，Windows为%USERPROFILE%\.cargo\bin；添加后重启终端，执行cargo --version验证，再重新启动OpenWork。

问题：macOS端安装OpenWork后，打开提示“无法验证开发者”，无法启动？

解决方案：这是macOS的系统安全设置导致，右键点击OpenWork应用，选择“打开”，在弹出的提示框中再次点击“打开”即可，首次打开需通过该方式绕过验证，后续可直接双击启动。

问题：主机模式下启动后，提示“端口被占用”，无法启动OpenCode服务？

解决方案：OpenWork会自动选择空闲端口启动服务，若提示端口被占用，可关闭本地占用端口的其他程序，或重启OpenWork，系统会重新分配新的空闲端口。

问题：客户端模式下无法连接远程OpenCode服务器，提示“连接超时”？

解决方案：首先确认远程OpenCode服务器已正常启动并对外提供服务，其次检查本地网络是否可访问该服务器的URL，最后确认服务器未设置防火墙/端口屏蔽，开放了对应的服务端口。

问题：AI执行过程中，未收到权限请求，但AI无法执行敏感操作？

解决方案：首先确认OpenWork的权限设置未禁用该类敏感操作，可在src-tauri/capabilities/default.json中检查权限配置；其次检查会话是否为正常状态，若会话中断，可重新启动会话并再次执行任务。

问题：导入本地技能包后，技能管理器中未显示，无法使用？

解决方案：首先确认本地技能包文件夹的路径为.opencode/skill，且文件夹格式符合OpenWork的技能包规范；其次在技能管理器中点击“刷新”按钮，若仍未显示，可检查技能包的配置文件是否存在错误。

问题：保存的工作流模板无法找到，无法复用？

解决方案：OpenWork的模板默认存储在本地会话目录中，若未找到，可在主界面的“会话管理”中查看历史会话，找到对应的会话后即可查看/复用保存的模板；若会话被删除，模板也会同步删除，暂不支持模板单独备份。

问题：OpenWork支持哪些操作系统？

解决方案：目前官方已提供macOS端的开箱即用安装包，Windows、Linux端暂未提供官方安装包，但可通过源码编译的方式运行，项目后续会逐步完善跨平台适配。

问题：OpenWork的AI操作记录如何导出与查看？

解决方案：操作记录默认保存在本地会话文件中，目前暂不支持直接导出，可在OpenWork的“会话详情”页面直接查看，后续版本会新增记录导出功能。

七、相关链接

1. OpenWork官方GitHub仓库：https://github.com/different-ai/openwork

2. OpenWork安装包下载页面：https://github.com/different-ai/openwork/releases

八、总结

OpenWork是different-ai团队为解决传统AI智能体工具使用门槛高、可控性低、体验差等痛点开发的开源AI智能体工作流系统，作为类Claude Work的平替方案，它基于OpenCode引擎构建为原生桌面应用，以TypeScript、Tauri、Rust为核心技术栈，实现了AI智能体工作流的可视化、可审计、权限可控与本地/远程兼容，既降低了非开发者使用AI智能体的门槛，也为开发者提供了可扩展、可二次开发的技术框架；该项目的核心特色在于双运行模式的灵活选择、全流程的可视化操作、精细化的权限审批机制、插件化的技能拓展体系与高效的工作流模板复用，同时作为轻量的桌面应用，运行资源占用少、启动速度快，可适配个人办公、研发开发、团队协作、专业领域处理等多种场景，覆盖从简单文档处理到复杂项目开发的各类工作任务；目前项目处于v0.1.9早期迭代阶段，已提供macOS端开箱即用的安装包，支持开发者源码编译运行，虽部分功能仍在完善中，但凭借开源、高可控、易扩展的核心优势，成为了开源社区中极具潜力的AI智能体办公工具，为知识工作者提供了一套安全、便捷、高效的AI工作流解决方案，也为开源社区的AI智能体工具开发提供了优秀的技术参考与实践案例。