01
隐私与可控
会话与工作流在本地环境启动，便于对接内网资源、遵守数据驻留策略，减少「模型看得很爽、合规很头疼」的取舍。
把超级智能体装进你的电脑
AgentFlow 把多智能体编排、可扩展技能与本地网关整合成一个桌面应用。数据与算力留在你的环境里， 适合对隐私、合规和响应速度有要求的团队与个人研究者。
本地优先
统一入口
技能可扩展
适合深度工作
AgentFlow Workspace
AI 工作台
把研究、执行、整理和交付，组织成可以切换的模块。
Deep Research
网页抓取
报告整理
Sub-Agent
并行执行
任务编排
工作区
文件读写
命令执行
上下文压缩
长期记忆
本地保存
Windows 64 位
拖动我试试 · 安装后即可启动
为何选择 AgentFlow
专为需要「掌控链路」的深度工作而设计
公有云对话工具很快，但难以满足长任务、子智能体协作与敏感数据不离境。AgentFlow 在桌面侧给你 可预期的运行边界 和 专业级编排能力。
02
从研究到落地一条线
支持子智能体分工、长链路任务与流式反馈，让调研、分析与自动化脚本共享同一套运行时。
03
安装即可用
客户端内置代理与依赖约定路径，降低配置成本；团队内分发安装包即可对齐版本与能力。
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统一入口
将多智能体、技能、工具、文件和任务执行封装进同一个桌面入口，减少在多个工具之间切换的摩擦。
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适合深度工作
不只是问答，而是面向研究、拆解、执行、产出和沉淀的长流程工作台。
点击步骤，看看一次 AI 任务如何被组织
不是把所有内容塞进一个聊天框，而是像整理 Notion 页面一样，把需求、任务、文件、工具和交付物组织成清晰流程。
写下目标
用自然语言描述你的研究或自动化目标，AgentFlow 将它整理为可以被执行的任务结构。
目标文档ready
约束条件local
输出格式report
从 Deep Research 到 Super Agent Harness，能力与官方开源版对齐
以下四项对应 DeerFlow 2.0 文档中的「核心特性」，集中在同一区域浏览。AgentFlow 桌面端在本机拉起同一套运行时， 将 harness 包装为可安装的 Windows 体验。
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Skills 与 Tools
用可组合的 Skill 与 Tools 把复杂任务拆成清晰、可复用的能力模块。
- Skill 以 Markdown 等工作流与最佳实践描述能力，支持 按需渐进加载，避免一次性塞满上下文。
- 内置研究、报告、幻灯片、网页与多媒体等方向，亦可安装 自定义 Skill，与团队流程对齐。
- 核心 Tools 覆盖搜索、网页抓取、文件与 Bash；可通过 MCP Server 与 Python 函数继续扩展。
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Sub-Agents
复杂任务由 lead agent 拆解，再按需拉起多个 sub-agent 分工协作。
- 每个 sub-agent 拥有 独立上下文、工具与终止条件，专注当前子任务。
- 条件具备时可 并行执行，结构化结果回传后由 lead 汇总 成完整交付物。
- 适合 数分钟到数小时 的长链路场景，例如多方向调研后合并为报告、站点或演示文稿。
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Sandbox 与文件系统
任务在隔离环境中运行，配备完整文件空间——这是「真执行」与「纯聊天」的分水岭。
- 标准目录：上传区、工作区 与 交付物区，产出路径一目了然。
- Agent 可 读写文件、执行命令、查看图像，全过程可审计。
- 会话间隔离，避免环境与数据在任务之间互相污染。
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Context Engineering 与长期记忆
长流程要跑得稳：上下文要干净，记忆要能沉淀——且由你掌控数据所在。
- Sub-agent 间 上下文隔离，减少无关信息干扰当前子任务。
- 同一会话内通过 摘要、落盘与压缩，尽量保持聚焦、避免窗口被打爆。
- 跨会话逐步积累 偏好、背景与习惯 等持久记忆；数据在 本地，控制权在你手中。
几分钟内装好，今天就能跑第一条工作流
适用于 Windows 64 位。安装后从桌面或开始菜单启动。
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