个人 AI 工作台 × AI 管家二合一。多 Agent 协作、动态 Prompt 架构、拓扑记忆系统,能干活、能管事、越用越懂你。由史比特科技打造,支持 macOS / Windows。
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Developer toolsTypeScript · JavaScriptGitHub @shibit-netOnlineOwner unconfirmed
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"AI 桌面管家 · 多 Agent 协作编排 · 一句话调动团队完成复杂任务
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一句话调动 Agent 团队,完成从想法到交付的全过程。 璇玑是一个桌面端 AI 管家。你跟它对话,它自动调度多个 AI Agent 分工协作,交付成品。 看过《钢铁侠》就知道贾维斯。Tony 说「帮我把 Mark 42 的推进系统优化一下」——贾维斯调取历史数据、对比合金方案、跑模拟、出报告。中间不需要 Tony 当搬运工,方案被否决后永远不会再提。璇玑想成为这样的 AI 管家。 ① 记不住关系。 别人存的是文档,能搜到你写过的句子。璇玑建的是图谱——知道「Morgan 是 Tony 的女儿」「Morgan 不喜欢吃辣」,信息之间有连线。 ② 不会团队协作。 别人一个人干活,或者几个人各自干活。璇玑是一支有分工、有配合、可以当场扩编的团队——5 种协作策略,串行/并行/层级/辩论/流水线。 ③ 不会学。 别人猜你可能要什么(可能猜错),或者这次改了下次又犯。璇玑被你纠正一次,知识图谱永久更新,下次自动修正。 璇玑内置 7 个 Agent + 5 种协作策略。没有合适的预置 Agent?当场创建一个。Read the full README ↗
中文版本 | English Version
璇玑是一个桌面端 AI 管家。你跟它对话,它自动调度多个 AI Agent 分工协作,交付成品。
和聊天机器人不同:
| 聊天 AI | 璇玑 |
|---|---|
| 你说一句,它回一句 | 你说一句,它调动一个团队 |
| 每次对话都是新对话 | 记住你的偏好、关系、历史决策 |
| 你需要手动串联多个工具 | 它自动编排工具链,端到端交付 |
| 做错了你再说一遍 | 纠正一次,永久修正 |
核心能力:多 Agent 协作编排 · 知识图谱记忆 · 分层 Prompt 引擎 · MCP/Skills 按需加载 · 桌面端原生体验
看过《钢铁侠》就知道贾维斯。Tony 说「帮我把 Mark 42 的推进系统优化一下」——贾维斯调取历史数据、对比合金方案、跑模拟、出报告。中间不需要 Tony 当搬运工,方案被否决后永远不会再提。璇玑想成为这样的 AI 管家。
现在的 AI 助手还差三步:
① 记不住关系。 别人存的是文档,能搜到你写过的句子。璇玑建的是图谱——知道「Morgan 是 Tony 的女儿」「Morgan 不喜欢吃辣」,信息之间有连线。
② 不会团队协作。 别人一个人干活,或者几个人各自干活。璇玑是一支有分工、有配合、可以当场扩编的团队——5 种协作策略,串行/并行/层级/辩论/流水线。
③ 不会学。 别人猜你可能要什么(可能猜错),或者这次改了下次又犯。璇玑被你纠正一次,知识图谱永久更新,下次自动修正。
璇玑内置 7 个 Agent + 5 种协作策略。没有合适的预置 Agent?当场创建一个。
| 策略 | 做什么 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 串行 | 一个接一个,前人的输出是后人的输入 | 有依赖关系的多步骤任务 |
| 并行 | 几个人同时分析不同维度 | 代码审查、多角度分析 |
| 层级 | Leader 分配任务,汇总结果 | 复杂项目分解 |
| 辩论 | 各抒己见,争论达成共识 | 方案难分高下时 |
| 流水线 | 数据像工厂流水线逐步处理 | 数据处理、内容生产 |
你说:"帮我做一条璇玑的宣传视频"
→ product-manager: 分析目标用户,输出需求文档
→ ui-designer: 设计视觉风格和分镜脚本
→ software-engineer: 生成视频分镜代码
→ 璇玑主Agent: 汇总交付完整方案
| 特性 | 璇玑 | OpenClaw | Hermes |
|---|---|---|---|
| 多 Agent 协作 | ✅ 5 种策略 | ⚠️ 单模式子Agent | ⚠️ 并行+看板 |
| 知识图谱记忆 | ✅ 实体-关系-事件 | ⚠️ 向量搜索 | ✅ 三层记忆 |
| 记忆可视化 | ✅ Cytoscape 拓扑图 | ❌ | ❌ |
| 记忆反馈修正 | ✅ 纠正即永久生效 | ⚠️ 自动推断 | ❌ |
| 分层 Prompt | ✅ L0-L2 按场景加载 | ⚠️ 文件拼接 | ⚠️ 组件拼接 |
| 桌面应用 | ✅ Electron + React Flow | ✅ Web UI | ⚠️ 终端 TUI |
| 当场建 Agent | ✅ | ❌ | ❌ |
| MCP + Skills | ✅ 天工坊市场 | ✅ ClawHub | ✅ agentskills.io |
| 知识图谱 | 多 Agent 辩论 |
|---|---|
| Agent 库 | 视频生成 |
|---|---|
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 🖥️ Electron 桌面应用 │
│ 对话界面 · React Flow 流程图 · 知识图谱 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 🤖 多 Agent 协作引擎 │
│ 主Agent · 场景分类器 · 工程师 · PM · 设计师 │
│ 记忆管理 · 上下文压缩 │
│ 5 种协作策略 · 当场创建 Agent │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 📚 L0-L2 动态 Prompt 引擎 │
│ L0 基础层(始终) · L1 场景层(1-3个) · L2 协调层 │
├────────────────────┬────────────────────────────┤
│ 🔌 MCP + Skills │ 💾 本地存储 │
│ 按需加载·天工坊 │ SQLite 图谱 · 加密存储 │
└────────────────────┴────────────────────────────┘
git clone https://github.com/shibit-net/xuanji.git
cd xuanji
npm install
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# 或自定义端点
export XUANJI_BASE_URL="https://your-api-endpoint.com"
export XUANJI_MODEL="claude-sonnet-4-6"
npm run dev:gui # 桌面应用(推荐)
npm run build:gui:mac # 构建 macOS
npm run build:gui:win # 构建 Windows
npm run dev # 命令行开发模式
环境要求:Node.js >= 20、npm >= 9
| 场景 | 具体能力 |
|---|---|
| 知识分析与决策 | 读长篇文档、对比技术方案、出分析报告 |
| 跨会话记忆管家 | 记住偏好、关系、重要日期 |
| 自动化工作流 | 一句话需求 → 多 Agent 流水线 → 交付 |
| 多媒体创作 | 剧本 → 定妆照 → 短剧视频,同一条对话全流程 |
| 社交媒体运营 | 浏览器自动登录、撰写内容、配图发布 |
| 群聊协作 | 飞书 Bot 加入群聊,理解上下文、指代消解 |
| 桌面自动化 | computer-use MCP 操控桌面软件 |
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 语言 | TypeScript 5.7+ (ESM, ES2022) |
| 运行时 | Node.js 20+ |
| LLM SDK | @anthropic-ai/sdk, openai, node-llama-cpp |
| 数据库 | better-sqlite3 |
| 桌面 | Electron 40+, React 18, TailwindCSS, shadcn/ui |
| 可视化 | React Flow, Cytoscape |
| 代码分析 | tree-sitter (TS/Python/Java) |
| Agent | 角色 |
|---|---|
| xuanji | 主 Agent,唯一面向用户,40+ 工具 |
| scene-classifier | 意图分析,分类场景+复杂度 |
| memory-manager | 提取并维护长期记忆 |
| context-compressor | 长对话压缩为结构化摘要 |
| software-engineer | 代码编写与调试 |
| product-manager | 需求分析与产品规划 |
| ui-designer | UI/UX 设计 |
贾维斯是电影里的终极形态。璇玑才刚刚起步。
模型推理有天花板,复杂任务偶尔走偏。多 Agent 协作在极端场景还不够稳定。记忆图谱准确度随数据量衰减。桌面客户端体验也还在打磨。
但我们在持续迭代,每周都有新版本。欢迎来提 issue、参与讨论。
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