功能总览

覆盖工作流、开发、协作和创作的完整工作台

从修复代码到生成视觉资产,Spark Work 把常用 AI 流程做成可执行、可审查、可复用的桌面工作流。

可真实执行的工作流编排

把重复任务做成一张流程图:需求输入、计划、执行、审批、验证、复核和交付物按节点自动推进。

  • 工作流不只是提示词模板,Claude SDK 路径可通过 workflow_run 真实驱动节点执行
  • agent / subagent 节点可派发专属 Agent,input / approval / verify 等节点由系统侧稳定处理
  • 支持运行快照、失败节点记录、恢复执行和审计回看,适合长期流程治理
适合把代码开发、资料整理、发布自检和内容生产沉淀成团队可复用流程

360 全景面板统一方案

让对话、文件、终端、Diff、任务、画布和工具面板在同一工作台协同,而不是四处跳转。

  • 同屏推进对话、代码改动、命令执行、任务状态和结果审查
  • 内容生产时继续承接画布、媒体生成和资产流转,不用换系统
  • 所有关键面板围绕项目组织,减少上下文丢失和切换成本
适合需要同时看上下文、执行过程和交付产物的重度工作流

A2A 团队模式

不是单 Agent 单线程干活,而是让主 Agent 组织一支可分工、可汇总、可审查的执行团队,协作共识与成果结构化落账。

  • 把编码、审查、调研、内容生产拆给不同 Agent 并行推进
  • 每个成员 Agent 可单独配置模型、工具、Skills、MCP 和上下文
  • Outcome Room 协作治理:共识与成果写入 Living Ledger 动态账本,confirm / reject / 修订治理动作,CAS 版本控制防并发覆盖
  • 类型化交接 Typed Handoff 与 Steering Gate 把关:成员收尾前先过闸门,approve / revise / stop 后再进入下一环
  • 通过群聊式事件流回看分派、执行、交接和汇总过程
适合复杂交付、跨角色协作和需要复盘的团队任务

双内核执行体系

同一工作台里同时支持偏协作编排的 Agent Runtime 和偏开发执行的 Codex 路径,各自做擅长的事。

  • Claude Agent SDK 负责长流程、多工具调用和多 Agent 协作
  • Codex 负责补丁编辑、CLI 执行和开发任务闭环
  • 按任务切换执行路径,不必为了不同能力分裂工具链
适合既要长流程协作,也要真实落地代码和命令的团队

调试模式与内置工具链

每条会话自动挂载十多类内置 MCP 工具,任意模型供应商下都能稳定调用,定位问题不靠猜。

  • 联网搜索 spark_search、文件卡片 spark_files、HTML/思维导图渲染 spark_ui 跨 provider 可用
  • 内置浏览器 spark_browser、桌面 Computer Use、画布 spark_canvas、长期记忆 spark_memory 即配即用
  • 调试模式把执行过程、诊断信息和关键状态暴露给使用者,排查、验证和修复在一处闭环
适合不希望「换一个模型供应商就少一半能力」、要排查前后端问题的团队

项目资产表与知识沉淀

把角色、场景、Prompt、脚本、镜头、规范和交付资产整理成项目级可复用资源。

  • 集中管理剧本、角色、场景、道具、特效和提示词资产
  • 项目资产表让团队按统一字段沉淀素材、状态和引用关系
  • 同一份资产可继续流转到画布、分镜、视频和交付环节
适合长期项目、多批次内容生产和资产复用

在线幻灯片与自定义网页交付

内置 spark-web-tool,把讲解、汇报和专题内容直接做成交付级在线幻灯片或定制网页。

  • 支持 HTML 在线幻灯片生成,适合演示、培训和远程讲解
  • 支持自定义网页制作,不局限于翻页式 slide 结构
  • 同一会话里还能继续输出 PPTX、DOCX、Markdown 等多种文档产物
适合方案汇报、课程内容、专题讲解和品牌化网页交付

Skill 秒速安装与能力扩展

团队经验不止写在文档里,而是可以打包成 Skill、脚本和素材,按任务快速装配。

  • Skill 可携带说明、脚本、模板和素材,开箱即可执行
  • 支持快速安装与按需加载,减少重复配置和环境准备成本
  • 把团队最佳实践固化成可复用能力,而不是口口相传
适合把高频流程沉淀成标准能力并快速分发给团队

透明审计与可控自动化

重点不是“能自动做”,而是“自动做了什么、为什么这么做、你怎么兜底”都看得见。

  • 追踪模型上下文、工具调用、文件改动、团队分派和用量记录
  • 高风险动作可挂权限审批、规则和 Hooks,避免静默越权执行
  • 逐块查看 AI 生成的改动,不满意可撤回或回到稳定状态再继续迭代
适合重视合规、安全和可追责过程的团队

多层级环境、规则与权限

从环境变量到规则、从权限到审批,按全局、项目、Agent 多层级治理自动化边界。

  • 多层级环境变量支持按系统、项目和任务注入运行配置
  • 多层级规则可约束上下文、工具使用和高风险动作
  • 权限模型支持自定义审批边界,避免 Agent 获得过量能力
适合需要自定义安全边界、隔离策略和运行约束的团队

会沉淀会进化的长期记忆

Claude 与 Codex 双内核共用同一套边缘记忆:Agent 自动记住你的偏好、项目背景和长期约定,跨会话、切内核都无缝延续。

  • 三层作用域隔离:跨项目通用的身份偏好、当前项目专属的决策背景、单个 Agent 的角色记忆各自独立,不会串味
  • 边缘记忆独立于对话内核运行:无论走 Claude Agent SDK 还是 Codex 路径,读写同一套记忆库,切换内核上下文不丢失
  • 后台自动抽取不干扰对话:主对话用强模型推进任务,记忆沉淀走独立的便宜小模型,成本最优且故障不影响主流程
  • 会进化会整合:重复记忆自动合并、零散反馈自动升华为通用模式,关键词和语义混合检索都能命中
适合长期项目、个人偏好沉淀和团队约定积累

会话定时任务与无人值守

在单个会话里设 interval / cron / once 三类定时任务,到点自动用本会话当时的 Agent、模型、权限和工作区续接一轮对话。

  • 支持固定间隔、标准 Cron 表达式和单次定时三种触发方式
  • 用户和 Agent 都能创建:会话工具栏手建,或 Agent 用 session_schedule_* 工具自助管理
  • 重试、并发和下次执行时间由调度引擎托管,目标达成后自动清理
适合轮询长任务、定时跟进和未来某刻的单次提醒

功能不是散点,而是一条执行流程

Spark Work 的重点不是堆很多按钮,而是把复杂任务稳定地走完。下面这条链路描述的是产品能力如何协同工作。

1组织任务

把一次需求拆成单 Agent、工作流或团队模式。

2注入能力

按任务挂载 Provider、MCP、Skills、规则和权限边界。

3执行真实操作

读取项目、运行命令、控制浏览器、访问画布与媒体任务。

4审查过程

检查 diff、日志、任务面板、审批与审计记录。

5复用成果

把稳定做法沉淀为模板、Agent 配置和可复用资产。

能力如何落在系统结构里

同一个桌面工作台承接界面、运行时、工具链和本地数据层,所以开发、协作、创作这三类任务可以共用一套执行底座。

01统一桌面工作台

把对话、任务面板、终端、改动审查、无限画布、资产中心和设置放在同一个桌面入口。

02安全的桌面边界

通过受控的 IPC 与 preload 通道连接界面和系统能力,减少不必要的权限暴露。

03本机服务编排

负责窗口、数据库、文件协议、终端、浏览器自动化、远程连接和系统服务。

04Agent Runtime

统一管理 Claude Agent SDK、Codex、会话、Provider、MCP、Skill、权限、用量和事件。

05可审查的执行过程

用 worktree、checkpoint、改动审查、调试、任务面板和审计记录约束自动化风险。

06创作与媒体运行时

连接无限画布、媒体任务、资产中心、3D 导演台和图片/视频/语音模型。

07本地优先数据层

会话、资产、凭据、workspace 文件和审计记录优先由本机环境管理。

Claude SDK ExecutorCodex ExecutorSession ServiceProvider ServiceMCP Client / ServerSkill LoaderTerminal ServiceGit WorktreeCheckpointGit ReviewDebug ModeTeam DispatchSchedulerRemote ConnectionCanvas MCP ServerMedia Task RuntimeUsage LedgerAudit Events

为什么值得信任

Spark Work 的核心设计围绕本地优先、过程可见和能力可扩展展开。模型服务能力会按你的配置和服务商限制生效。

桌面端本地运行,敏感项目上下文优先留在你的机器和 workspace 中

Agent Runtime 统一管理会话、模型、MCP、团队协作、权限、用量、规则和记忆

开发闭环覆盖终端、worktree、改动审查、调试模式和浏览器自动化

媒体运行时统一路由模型能力、任务产物和图片/视频/语音服务适配

本地数据层管理会话、团队、画布、技能、记忆、服务商、权限和用量记录

常见问题

Spark Work 是什么?

Spark Work 是本地优先的 AI Agent 工作台,帮助你在一个桌面环境里完成代码开发、问题定位、团队 Agent 协作、模型治理和无限画布创作。

数据是否保存在本地?

默认围绕桌面端、本地 SQLite、workspace 文件、资产目录和系统凭据存储设计。你也可以连接远程项目,但工作台里的权限、审查和过程记录仍保持可见。

是否只适合开发者?

不是。开发者可以用它写代码、跑验证和审查补丁;产品、运营、教育、咨询和影视团队可以用画布、资产中心和多媒体节点组织创作。

无限画布能做什么?

无限画布可以组织剧本、角色、场景、镜头、分镜、Prompt、图片、视频和 AI 生成任务,并保留资产来源,方便继续修改、派生和复用。

支持哪些模型?

代码和文本任务可按场景选择 Claude SDK 或 Codex;图片、视频、语音和其他模型能力通过 Provider、MCP 与 Skills 扩展,具体取决于你的配置和服务商能力。

它如何降低 Agent 自动改代码的风险?

工作台提供 worktree 隔离、Checkpoint、改动审查、权限审批、用量账本和审计事件,让自动化过程可以被检查、确认和回退。