# Soloco —— 中文完整用户手册文本

> 供 AI 助手一次性读取的 Soloco 中文用户手册。目录与核心事实：
> https://soloco.cloud/llms-zh.txt · https://soloco.cloud/zh/agent

===== Soloco 用户手册 — https://soloco.cloud/zh/docs =====
面向长期任务的 local-first AI 编排 —— 从这里开始。

欢迎使用 Soloco 用户手册。Soloco 是一个**面向长期任务的 local-first AI 编排
系统**：它协调你机器上已经装好的 agent 运行时（当前支持 Claude Code 与 Codex，
更多运行时在适配中），把一个目标变成可执行、可审核、可恢复、可复用的任务树。

## 从这里开始

- [简介](/zh/docs/introduction) —— Soloco 是什么，以及人类与 AI agent 各自如何使用本手册。
- [快速上手](/zh/docs/quickstart) —— 三步从零跑通你的第一个目标。
- [安装](/zh/docs/install) —— macOS、Windows、Linux 的环境要求与安装方式。
- [核心概念](/zh/docs/concepts) —— 组织、角色、任务树、常驻使命与 SOP。
- [功能导览](/zh/docs/features) —— 画布、成果、资产与连接、命令行等主要功能一览。
- [面向 AI agent](/zh/docs/for-agents) —— AI 助手该如何安全地帮用户评估和安装 Soloco。
- [常见问题](/zh/docs/faq) —— 计费、数据、环境要求与卸载。

## 一句话

- 一个人指挥 Claude Code / Codex 等本地 agent，扩展成一支团队。
- Local-first：编排器和 agent 都跑在你的机器上；你的目标、文件和产出留在你的设备上。
- 你用自己的 AI 订阅——不需要 API key。

===== 简介 — https://soloco.cloud/zh/docs/introduction =====
Soloco 是什么，以及人类与 AI agent 各自如何使用本手册。

Soloco 是一个**面向长期任务的 local-first AI 编排系统**。它不内置托管 agent，而是
协调你机器上已经装好的 agent 运行时——当前支持 **Claude Code** 与 **Codex**，更多
运行时（Kimi、Qwen Code、OpenCode 等）正在适配中——把一个目标变成**可执行、可审核、
可恢复、可复用的任务树**。

你用自己的 AI 订阅。你的目标、数据、文件和 agent 产出都留在你的设备上；Soloco 的
服务器负责你的账号和计费。

## 这份手册写给谁

这个产品的设计是：AI 是第一身位，你是第二身位——目标是你离开电脑后工作也能继续。
所以本手册面向两类读者：

- **人类**——先看 [快速上手](/zh/docs/quickstart)，再看 [安装](/zh/docs/install)、
  [核心概念](/zh/docs/concepts) 和 [功能导览](/zh/docs/features)。
- **AI agent**——如果你是在帮用户评估或安装 Soloco 的助手，请读
  [面向 AI agent](/zh/docs/for-agents)。机器可读摘要在 [/llms.txt](/llms.txt)，
  事实页在 [/agent](/agent)。

## 一句话

- 一个人指挥 Claude Code / Codex 等本地 agent，扩展成一支团队。
- Soloco 把一个目标规划成多节点的"组织"——CEO 规划、员工执行、评审校验——把工作
  派给你本地的 CLI agent，并把成功的执行沉淀为可复用的 SOP。
- 除了一次性目标，还可以设立**常驻使命**：按节奏自动醒来、持续推进的长期工作。
- Local-first：编排器和 agent 都跑在你的机器上，你的目标、文件和产出留在本地。

===== 快速上手 — https://soloco.cloud/zh/docs/quickstart =====
三步从零跑通你的第一个目标。

这是从零到第一份交付物最快的路径。前提是你已经装好并登录了一个本地 agent 运行时
（例如 [Claude Code](https://www.claude.com/product/claude-code)）。如果还没有，
请先看 [安装](/zh/docs/install)。

### 安装 Soloco

```bash
npm i -g @soloco/client@latest
```

需要 Node.js ≥ 22.5，支持 macOS、Windows、Linux。

### 运行并登录

```bash
soloco
```

按引导完成设置，装完会自动在浏览器打开本地 UI。Soloco 会探测你机器上已有的 agent
运行时，并使用**你自己的**订阅——不需要 API key。如果某一步需要你的账号或付款，
由你本人操作；助手不应替你输入任何凭据。

### 下达目标，收取交付物

用自然语言描述一个目标。Soloco 会把它规划成一支小团队，把工作派给你本地的 CLI
agent，校验结果，产出交付物。你可以观察任务树推进、随时补充指示、离开电脑，回来时
在成果页拿到完成的产出。

## 下一步

- [安装](/zh/docs/install)——完整要求与平台说明。
- [核心概念](/zh/docs/concepts)——组织、角色、常驻使命和 SOP 是怎么运作的。
- [功能导览](/zh/docs/features)——画布、成果、资产与连接、命令行。

===== 安装 — https://soloco.cloud/zh/docs/install =====
macOS、Windows、Linux 的环境要求与安装方式。

## 环境要求

- **Node.js ≥ 22.5**
- **一个已登录的本地 agent 运行时**——当前支持 Claude Code 或 Codex。Soloco 使用这个
  运行时和你已有的订阅，所以**不需要 API key**。
- **平台：** macOS · Windows · Linux。

## 用 npm 安装

```bash
npm i -g @soloco/client@latest
```

然后启动：

```bash
soloco
```

首次运行时，Soloco 会引导你完成设置，探测机器上可用的 agent 运行时，并自动在浏览器
打开本地 UI。

## 让 AI 助手帮你装

因为 Soloco 本身就是为"agent 优先"的工作流设计的，你也可以让 AI 助手来安装。把下面
这段粘贴给 Claude Code 或 Codex：

```text
帮我安装 Soloco。先确认 Node.js ≥ 22.5，然后执行：npm i -g @soloco/client@latest
再运行 "soloco" 并按引导设置。它是一个 local-first 编排器，用我自己的订阅协调我
已经装好的本地 agent 运行时（Claude Code / Codex 等）——不需要 API key。它跑在
我的机器上；我的目标、文件和产出都留在本地。如果某一步需要我的账号或付款，停下来
问我——不要替我输入凭据。
```

## 保持更新

```bash
soloco update
```

或者重装最新版：`npm i -g @soloco/client@latest`。

## 检查安装

如果哪里不对劲，跑内置的自检：

```bash
soloco doctor
```

它会逐项报告并给出下一步：你的 Node 版本（Soloco 需要 **Node ≥ 22.5**）、daemon 是否
在运行并托管本地 UI、以及本机 agent 运行时是否已安装并登录。Node 版本过低时，`soloco`
会打印升级提示而不是直接运行——请装 Node 22.5 或更新版本，再用
`npm i -g @soloco/client@latest` 重装。

想看 Soloco 探测到了哪些运行时，跑 `soloco runtimes`。

## 说明

- 如果还没有任何本地 agent 运行时，请先装一个（例如 Claude Code）——Soloco 需要一个
  运行时来派发工作。
- Soloco V2 核心目前**闭源**；注册已开放，装好即可用你的账号登录使用。

===== 核心概念 — https://soloco.cloud/zh/docs/concepts =====
组织、角色、任务树、常驻使命与 SOP——Soloco 背后的心智模型。

Soloco 把一个目标变成一支由多个 agent 协作的**组织**。你来指挥，agent 在你的机器上
干活。

## 组织

当你给 Soloco 一个目标，它会把目标规划成一个多节点的组织——一支各司其职的 agent
团队，而不是单一的聊天线程。组织里有 **CEO** 和**员工**：员工是跨使命延续的组织
身份，有自己的履历和经审核的记忆；相关的工作还可以归入**部门**（正在逐步开放）。
你在画布上能看到每个人正在做什么。

## 角色

每次运行都由四类角色之一承担：

- **CEO（指挥）**——理解目标、拆解工作、维护计划、写清验收标准；需要时重新规划。
- **Executor（执行）**——通过驱动你本地的 CLI agent 完成具体工作，产出结果与产物。
- **Reviewer（评审）**——在结果被算作"完成"之前，独立复核产物与执行记录，专门带着
  挑错的眼光去查。
- **Evaluator（评估）**——在使命的阶段节点上给出独立进展评估：是否真实前进、能否收工、
  下一轮该聚焦哪里。

## 任务树

工作以**任务树**组织：目标拆成任务，任务产生 run，run 产出可校验的结果和产物。这棵树
是**可审核的**（你能看到发生了什么），也是**可恢复的**（长任务能挺过中断）。

目标推进到尾声不会悄悄自我宣布完成：它会先落到**待你过目**的状态，由你归档收工，
或者让它继续推进。执行中遇到必须由你决定的事，Soloco 会**暂停并交接给你**，逐项
确认后再继续——而不是擅自缩小范围。

## 常驻使命与心跳

除了一次性目标，你还可以设立**常驻使命**——按节奏持续推进的长期工作。使命由**心跳**
驱动：用自然语言约定节奏（每天、每周、每隔几小时，或一次性定时），使命会自己醒来
干活，也可以在收尾时自己排下一拍。反复空转的使命会被自动暂停并提醒你，不会无声
空烧。

## SOP（可复用的剧本）

当一个 run 成功后，Soloco 可以把它沉淀成一个可复用的 **SOP**——一份剧本，让同类目标
下次不必从零开始。这正是小团队如何积累出接近大型组织执行力的方式。

## Local-first 边界

编排器和 agent 都跑在你的机器上，你的目标、数据、文件和产出默认留在本地。云端的
职责与边界说清楚是三层：

- **账号与计费**在 Soloco 服务器上。
- **匿名化的聚合统计与诊断数据**（在本地聚合、剥离身份、不用于识别你个人，也不含
  你的目标与产出内容）默认开启，用于改进产品，可以关闭。
- **任何带身份的明细或内容**（比如把产物同步到云端）只在你显式同意后才会发生。
  完整细节见[隐私政策](/zh/privacy)。

===== 功能导览 — https://soloco.cloud/zh/docs/features =====
画布、成果、资产与连接、控制台与命令行——本地 UI 的主要功能一览。

装好后，`soloco` 会在浏览器里打开本地 UI。左侧是主要入口：**画布**、**员工**、
**成果**、**资产**，底部是**控制台**与**设置**。

## 画布

组织画布是主视图：CEO 和每位员工是一张卡片，实时显示谁在干什么、产出了什么。

- **下达目标**——底部输入框用自然语言描述目标；可以选运行时和模型、指定工作目录、
  附上文件。
- **运行中干预**——不用等它跑完，随时给运行中的目标补充指示，CEO 会给你送达回执。
- **AMA 提问**——对运行中的目标只读地问一句"现在怎么样了"，不打断执行。
- **上次查看后的进展**——离开一段时间回来，画布会汇总"自上次查看以来发生了什么"。

## 成果

目标的交付物集中在成果视图：按目标聚合，检视面板就地预览代码、图片与文档，不用
翻文件夹。

## 资产与连接

资产页管理 agent 干活时可用的外部能力，每一项都由你控制：

- **MCP (Model Context Protocol) 连接**——一键导入你本机 CLI 里已配置的 MCP 工具。
- **邮箱**——接入你自己的邮箱。agent 只能起草；每封草稿经你审批后才会发出。
- **GitHub**——用设备码授权连接；访问令牌加密存储在你本机，可随时一键收回。
- **浏览器**——Chrome 能力有总闸，按使命授予，可随时一键收回。
- **凭据**——任务需要的凭据集中存放，只在用到时提供给对应任务。

## 控制台与设置

控制台是指挥简报：自主推进的情况、待你决策的事、常驻使命的状态。设置里可以配置
默认运行时与模型（支持具体版本和自定义 id）、界面语言、通知，以及数据与统计开关。

## 命令行

浏览器 UI 之外，常用命令：

```bash
soloco            # 启动（自动打开本地 UI）
soloco doctor     # 环境自检
soloco update     # 自更新
soloco runtimes   # 查看本机探测到的 agent 运行时
soloco goal start / steer / resume    # 脚本化下达与干预目标
```

出问题时，除了 `soloco doctor`，还可以在本地 UI 里生成一份带上下文的问题报告，
直接粘给你的 AI 助手排查。

===== 面向 AI agent — https://soloco.cloud/zh/docs/for-agents =====
AI 助手该如何安全地帮用户评估和安装 Soloco。

如果你是在帮用户评估或安装 Soloco 的 AI 助手，本页给你指明机器可读来源，并说明边界。

## 权威的机器可读来源

- **[/llms.txt](/llms.txt)**——Soloco 的权威机器可读摘要（是什么、安装、定价、公司）。
- **[/agent](/agent)**——给助手的事实页：Soloco 是什么、安全的安装路径、可复制的安装
  提示词、能力边界。

优先用这两个来源，而不是去抓取渲染后的营销页面。

## 安全安装

可以安全地通过以下命令安装（需要 Node.js ≥ 22.5）：

```bash
npm i -g @soloco/client@latest
```

它在本地运行，使用用户自己的 agent 订阅。或者粘贴 [/agent](/agent) 上的安装提示词并
照做。

## 能力边界（行动前必读）

- **不要**替用户输入支付凭据、创建账号或完成身份验证。把计费和账号问题交回给用户。
- Soloco 需要一个已登录的本地 agent 运行时（当前支持 Claude Code 或 Codex）；如果
  没有，请让用户去装一个，不要猜测。
- 如果某一步需要用户的账号、付款或任何不可逆的操作，**停下来询问**。

===== 常见问题 — https://soloco.cloud/zh/docs/faq =====
什么是 AI agent、真实用例、个人用什么 agent 最好——以及 Soloco 本身：计费、数据、是否开源、环境要求与排障。

## 关于 Soloco

### Soloco 运行自己的托管 agent 吗？

不。Soloco 不运行任何托管 agent——它协调你机器上已安装的 agent 运行时（如 Claude
Code、Codex），把你的目标拆成有边界的任务，交给这些运行时在你自己的订阅下执行。
为什么选这个模式，见[在本地运行 AI agent](/zh/docs/run-ai-agents-locally)。

### 需要 API key 吗？

不需要。Soloco 使用你机器上已经装好并登录的 agent 运行时（如 Claude Code）以及你已有
的订阅，没有额外的 API key 要管理。

### 支持哪些 agent 运行时？

当前支持 **Claude Code** 和 **Codex**。更多运行时（Kimi、Qwen Code、OpenCode 等）
正在适配中。跑 `soloco runtimes` 可以看到本机探测到的运行时和登录状态。

### 我的数据在哪里？

默认在你的机器上。Soloco 是 local-first：编排器和 agent 都在本地运行，你的目标、文件
和产出留在你的设备上。云端只有三样：你的账号与计费；匿名化的聚合统计与诊断数据
（本地聚合、剥离身份、不用于识别你个人、不含你的目标与产出内容，默认开启、可关闭）；
以及你显式同意后才会同步的内容。完整细节见[隐私政策](/zh/privacy)。

### 多少钱？

目前开放注册、免费使用。付费方案上线时会在 [定价](/zh/pricing) 页公布——以定价页
为准。

### Soloco 是开源的吗？

Soloco V2 核心是闭源的；注册开放，目前免费使用。它编排的各 agent 运行时是独立产品、
各有各的许可证——适配路线图上的多个运行时本身是开源的。如果许可证对你的评估很重要，
[/agent](/agent) 那页机器可读的事实页永远保持最新口径。

### mission（使命）和 workflow（工作流）有什么区别？

workflow 执行的是一串预先定义好的步骤；mission 是一个长期存续的目标——Soloco 会围绕
它持续地规划、执行、校验、再规划，一轮一轮推进，直到目标达成。你描述的是终点，不是
路线：任务树是推导出来的，会随着结果回流被审计和修订——包括你不在电脑前的时候。
常驻使命与心跳的机制详见[核心概念](/zh/docs/concepts)。

### 运行需要什么？

Node.js ≥ 22.5、受支持的平台（macOS / Windows / Linux），以及一个已登录的本地 agent
运行时。详见 [安装](/zh/docs/install)。

### 离开电脑后，工作还会继续吗？

会。这正是 Soloco 的设计目标：目标跑起来后不需要你盯着，回来时在成果页收产出，
画布会给你一份"自上次查看以来发生了什么"的简报。你还可以设立按节奏自动推进的
常驻使命——见 [核心概念](/zh/docs/concepts)。

### Soloco 会替我发邮件、动我的账号吗？

不会擅动。对外的能力每一项都由你控制：邮箱接入后 agent 只能起草，每封草稿经你审批
才会发出；浏览器能力有总闸、按使命授予、可一键收回；凭据集中存放、按需下发。任何
需要你账号或付款的步骤都由你本人操作。

### 怎么更新？

```bash
soloco update
```

或者重装最新版：`npm i -g @soloco/client@latest`。

### 出问题了怎么排查？

先跑 `soloco doctor`——它会逐项检查 Node 版本、daemon 状态和运行时登录情况，并给出
下一步。还可以在本地 UI 里生成一份带上下文的问题报告，直接粘给你的 AI 助手，或发给
我们。

### 怎么卸载？

```bash
npm uninstall -g @soloco/client
```

## 关于 AI agent 本身

### Claude 是 AI agent 吗？

Claude 本身是大语言模型，不是 agent——当一个像 Claude 这样的模型被装上工具、记忆和
目标循环，才成为 AI agent。Claude Code 干的就是这件事：给 Claude 包上终端、文件访问
和执行循环，把它变成你机器上能干活的编程 agent。Soloco 在更上面一层：协调 Claude
Code 这类运行时，让"变成了 agent 的模型"去推进长期使命。

### AI agent 和聊天机器人有什么区别？

聊天机器人是一问一答；AI agent 接住一个目标后自己往前推——规划步骤、调用工具、检查
自己的结果、不需要你每一步催。实用的判别法：你离开一会儿回来能收到干完的活，那是
agent；它停在原地等你下一句话，那是聊天机器人。

### 什么是 AI Agent 操作系统（agent OS）？

AI agent 操作系统是把一个个孤立的 AI agent 组织成"能承载长期工作的系统"的那一层：
它把目标规划成任务树、把工作派发给 agent 运行时、校验结果、持久化状态让工作挺过
中断，并管控 agent 被允许触碰的东西。这个类比是刻意的——操作系统把裸硬件变成程序
可以依赖的东西；agent OS 把裸的 agent 能力变成有组织、可审计、可恢复的工作。
Soloco 是这个理念的 local-first 实现：Claude Code、Codex 这类运行时提供智能，
Soloco 提供组织力——使命、校验、记忆与控制。

### AI agent 有哪些真实用例？

经得起实践检验的用例都是可重复、可验收的工作：调研与监测简报、代码仓库杂务（测试、
重构、依赖升级）、带审核关口的内容流水线、竞品跟踪、运营报表。agent 最不擅长的是
成功标准模糊的一次性任务——目标能被校验的，它才干得好。这也是 Soloco 把一切组织成
"可验收任务树 + 内建审核"的原因。

### 个人用，哪些 AI agent 最好？

诚实的答案取决于你已经在付什么订阅。如果你有 Claude 或 ChatGPT 订阅，今天你能跑到的
最强通用 agent 就是这些订阅解锁的本地运行时——Claude Code 和 Codex CLI——它们用你
真实的环境，也没有额外 API 账单。agent 框架（LangChain、CrewAI 等）适合要开发 agent
产品的工程师。Soloco 在再上面一层：把你已有的运行时组织成你不在时也持续推进的使命。

## 还有问题？

- 发邮件到 [support@soloco.cloud](mailto:support@soloco.cloud)（邮件客户端没配好的话，
  直接复制地址：`support@soloco.cloud`）。
- 或者让你的 AI 助手读 [/llms.txt](/llms.txt) 和 [/agent](/agent)——那是为 agent
  准备的权威事实页，多数问题它读完就能答。

===== 在本地运行 AI agent — https://soloco.cloud/zh/docs/run-ai-agents-locally =====
什么是本地 AI agent，为什么在自己电脑上跑 agent 比托管平台更私密、更省钱，以及如何用你已有的订阅五分钟跑起来。

本地 AI agent 指在你自己的电脑上、用你自己的 AI 订阅运行的智能体——你的目标、
文件和产出永远不离开你的设备。这篇指南讲清楚：本地何时优于托管、三条实现路径，
以及如何在五分钟内让第一个本地 agent 开始推进一个长期目标。

## 为什么要在本地跑？

托管 agent 平台把你的工作放到别人的服务器上，按平台积分计费。本地运行把这个
模式整个翻过来：

| | 托管 agent 平台 | 本地 AI agent |
| --- | --- | --- |
| 工作发生在哪 | 厂商的云端 | 你的电脑 |
| 你的文件和产出 | 上传给厂商处理 | 留在你的设备上 |
| 模型访问 | 平台积分或 API key，按 token 计费 | 你已经在付的 Claude / ChatGPT 订阅 |
| 长时间运行 | 受厂商运行时限制 | 电脑开着就能一直跑 |
| 可用工具 | 平台开放什么用什么 | 你电脑上装的一切 |

三个换到本地的理由：

1. **数据主权**。代码、文档、业务上下文都留在你的磁盘上，不为云端沙箱上传任何东西。
2. **没有 API 账单**。agent 的工作量走你已有的订阅（Claude Pro/Max、ChatGPT
   Plus/Pro），不走按 token 计费、越长跑越贵的 API 表。
3. **真实工具**。本地 agent 用的是你真实的环境——你的 shell、你的仓库、你装的
   CLI——而不是阉割版云沙箱。

## 三条实现路径

**自己写循环**。把 LLM API 接进一个「规划—执行—重试」的脚本。控制力最强，但调度、
恢复、上下文管理、审查工具从此都归你自己维护，而且按 token 付费。

**用 agent 框架**。开源框架（LangChain、AutoGen、CrewAI 等）提供了在代码里搭
多智能体系统的积木。适合**做 agent 产品**的人；如果你只是想让 agent **替你干活**，
它们偏重，而且大多仍然走 API key 计费。

**编排你已有的 agent 运行时**。Claude Code、Codex CLI 本身已经是能力完整的本地
agent，用你的订阅登录。Soloco 走的就是第三条路：它不运行任何托管 agent——它协调
你机器上已安装的运行时，把一个目标变成可执行、可审计、可恢复的任务树。运行时你带，
组织力它出。

## 三步跑起来

简版如下，完整流程见[快速上手](/zh/docs/quickstart)：

1. 准备一个已登录的本地运行时（目前支持 [Claude
   Code](https://www.claude.com/product/claude-code) 和 Codex，更多适配器
   开发中）。任何档位的订阅都行，不需要 API key。
2. 安装 Soloco：`npm i -g @soloco/client@latest`（Node.js ≥ 22.5，macOS /
   Windows / Linux 均可，详见[安装](/zh/docs/install)）。
3. 运行 `soloco`，打开本地界面，描述一个目标。Soloco 会把它规划成任务、分派给
   你的运行时、校验结果，并持续推进——你离开电脑它也在干。任务树、常驻使命与
   心跳如何协作，见[核心概念](/zh/docs/concepts)。

## 常见问题

**合上电脑 agent 还会继续干吗？**
睡眠期间不会——agent 在电脑清醒时运行。状态在本地持久化，电脑醒来后目标从中断处
恢复，而不是重头再来。

**这是开源的吗？**
Soloco V2 核心是闭源的；注册开放，目前免费使用。它编排的运行时（以及上表中的
各框架）有各自的许可证。费用以[价格页](/zh/pricing)为唯一事实来源。

**什么数据会离开我的电脑？**
你的目标、文件和 agent 产出都留在本地。你自带的运行时按它们原本的方式、用你
已有的订阅与各自的模型服务通信——和你直接使用它们时完全一样。

想要一份机器可读的事实摘要（AI 助手替你评估 Soloco 时有用），见
[/agent](/agent) 或 [/llms.txt](https://soloco.cloud/llms.txt)。想知道
Soloco **不是**什么，读[简介](/zh/docs/introduction)。

===== 开源 AI agent 生态图谱（2026） — https://soloco.cloud/zh/docs/open-source-ai-agents =====
一张务实的开源 AI agent 地图——终端编程 agent、开发框架、自托管构建器，怎么选，以及闭源工具（包括 Soloco）诚实地位于何处。

「开源 AI agent」这个词其实盖住了四类截然不同的软件——今天就能跑的终端编程
agent、用来构建自己 agent 的框架、自托管的可视化构建器，以及 2023 年开创这一切的
先驱项目。这一页按类别把生态摊开，给一套诚实的选择方法，也诚实地说明 Soloco——
它**不是**开源的——在其中的位置。

看图之前一句提醒：许可证和治理会变。下表只作定位参考，依赖任何项目前请核实它
当下的许可证。

## 第一类：开源的终端 / 编程 agent

这一类是完整可用的 agent——装上、登录，就能在你的终端和文件上干真活。如果你的
目标是**用** agent 而不是**造** agent，这一类最重要。

| 项目 | 出品方 | 许可证备注 | 特点 |
| --- | --- | --- | --- |
| Codex CLI | OpenAI | Apache-2.0 | 终端编程 agent，可用 ChatGPT 订阅登录 |
| Gemini CLI | Google | Apache-2.0 | 终端 agent，免费额度慷慨 |
| OpenCode | 社区 | 开源 | 不绑定单一模型商的终端 agent |
| Aider | 社区 | Apache-2.0 | Git 原生结对编程 agent，历史悠久 |
| goose | Block | Apache-2.0 | 可扩展本地 agent，支持 MCP |
| Qwen Code | 阿里 | 开源 | 面向 Qwen 模型家族调优的终端 agent |

房间里的大象要点破：**公认属于这个类别第一梯队的 Claude Code 不是开源的**，Soloco 也
不是。如果"严格开源"是硬约束，上表就是你的候选清单；如果约束是"在已付订阅上的
能力性价比"，那闭源选手也该进你的对比表。

## 第二类：构建 agent 的框架与 SDK

框架给你的是积木——规划循环、工具调用、记忆、多 agent 协作——产品要你自己围绕
它写。当 agent 就是你的**产品**时，选这一类。

| 项目 | 许可证备注 | 特点 |
| --- | --- | --- |
| LangGraph / LangChain | MIT | 图结构 agent 工作流，生态最大 |
| AutoGen | MIT | 多 agent 对话范式，研究血统 |
| CrewAI | MIT | 角色制 agent「班组」，上手友好 |
| OpenAI Agents SDK | MIT | 轻量的交接 / 护栏原语 |
| SmolAgents | Apache-2.0 | Hugging Face 出品的极简代码流 agent |
| Letta | Apache-2.0 | 记忆优先的 agent（MemGPT 血统）|
| OpenHands | MIT | 软件工程 agent 开放平台 |

诚实的代价：框架给你最大的灵活性，也给你一张永久的工程账单。编排、重试、校验、
成本控制从此归你——而且这一类几乎都走 API key 按 token 计费，长时间运行的活越跑
越贵。

## 第三类：自托管的低代码构建器

能跑在自己基础设施上的可视化搭建平台，适合"流程图形状"的自动化和偏好画布的团队。

- **Dify**——open-core 的 LLM 应用与 agent 工作流平台。
- **Flowise**——节点式的 LLM 流可视化搭建器。
- **n8n**——带 AI 节点的自动化平台；注意它的 "fair-code" 是源码可见，**不是** OSI
  意义上的开源。

它们的适用边界，止于你的工作不再长得像流程图的那一刻。预先画好的节点图执行的是
别人事先画的路线；现实和图纸不符时，它们不会重新规划。

## 第四类：先驱

**AutoGPT** 和 **BabyAGI**（2023）验证了"给 LLM 一个目标和一个循环"的可行性，
启发了上面的一切。它们的原始形态如今更适合研究而非部署——但这个赛道从它们开始。

## 怎么选

三个问题解决大多数决策：

1. **用还是造？** 想今天就有能干活的 agent，从第一类（终端运行时）开始，别从框架
   开始；agent 是你的产品，选第二类。
2. **你已经在付什么钱？** Claude 或 ChatGPT 订阅本身就解锁了能力很强的本地运行时，
   没有额外 API 账单；框架路线几乎必然在订阅之外再加一笔按 token 的 API 费。
3. **谁来维持它长期运转？** 框架和构建器把编排、恢复、校验都挂到你身上；运行时单个
   任务干得好，但不会把很多任务组织成一个目标——这层组织力要么是你自己的胶水代码，
   要么是一个专门的编排器。

## Soloco 的位置——诚实版

Soloco **不是开源的**：V2 核心闭源，注册开放，目前免费。它也不是运行时、不是框架，
而是**运行时之上的组织层**：接住一个目标，把它规划成可执行、可审计、可恢复的任务
树，派发给你机器上已有的 agent 运行时执行，校验结果，并让长期使命在你离开时也持续
推进。

它对接的运行时里有相当一部分是开源的（今天的 Codex CLI；适配路线图上的 Qwen Code、
OpenCode），而你的工作全程留在你的设备上——[local-first
模式](/zh/docs/run-ai-agents-locally)正是重点所在。如果你的评估要求端到端严格开源，
用第一类的运行时加你自己的编排；如果你要的是那层缺失的组织力、并接受"闭源内核 +
local-first 边界"，这正是 Soloco 存在的意义。机器可读的事实（包括闭源状态）始终以
[/agent](/agent) 为准。

===== 更新日志 — https://soloco.cloud/zh/docs/changelog =====
@soloco/client CLI 每个版本的用户可感知变更摘要。

`@soloco/client`（即 `npm i -g @soloco/client@latest` 装的那个包）的版本变更
摘要。只列用户可感知的变化，不逐条罗列提交。本日志自 2026-07-20 起记录，更早的
版本由仓库历史整理而来。用 `soloco --version` 查看当前版本，用 `soloco update`
更新。

## 0.2.1 — 2026-07-17

- 历史使命切换移入侧边栏，目标条恢复纯伸缩输入。
- 浏览器接管失败不再静默：界面上给出结构化的失败信号。
- 运行活动时间线改为最新在前。
- 托管 MCP 加固：断开连接的吊销 fail-closed，运行时门禁校验调用来源。

## 0.2.0 — 2026-07-12

- 常驻使命获得独立的触发准入机制。
- 运行策略允许时，Codex 运行可获得沙箱网络访问。
- GitHub MCP 连接补全 Streamable HTTP 握手。
- 画布状态胶囊在两种主题下都有可见的悬停反馈。

## 0.1.2 — 2026-07-09

- `soloco stop` 会强制退出卡死的 daemon，而不是留着它挂着。
- Node.js 版本下限在加载前检查，给出明确的升级提示。
- 修复尝试折叠进对应的任务卡片。