执行器与路由
Assign a task to the right model, skill and project chat. Fail over within the provider, then across providers when the task needs it.
Claude · Codex · Gemini · Grok · Kimi · OpenRouterAI 工作的执行层
把任务交给 AI。
拿到完成的工作。
Plaux turns your Mac into a 全程可见, controllable team of AI operators. It plans, uses approved apps, browser sessions, files and terminal tools, then leaves a 已核验 result, reusable skill or UI map behind.
能操作你的应用
每一步都看得见
数据留在你的 Mac 上
PLAUX 任务对比 20 家竞争对手
01:42
- 01查找相关公司网站 + 社交平台✓
- 02收集价格与方案浏览器 + 表格✓
- 03删除重复项数据校验
- 04保存对比结果团队可直接使用
⌘应用执行中
✦Mac 操作全程可见
✓结果已核验
拖动场景实时执行模型 · 示意
一个系统，覆盖多种工作场景
从请求到可靠结果所需的一切。
Plaux keeps the operator, its memory, evidence and permissions together instead of scattering a job across tabs, chats and scripts.
值得信赖的记忆
Keep 已验证 routes, application knowledge, UI maps and work graphs. Reuse only what has evidence and see what changed.
Routes · nodes · links · traces · reliability真正的 Mac 执行
Work in 全程可见 apps, authorised browser sessions, files and terminal tools. Every run has a mode, budget, stop control and receipt.
Accessibility · browser · files · captureCapture & visual evidence
Collect one screenshot or a gallery in chat, inspect frames, attach the evidence to a report and keep source material local by default.
App frames · websites · galleries · reports经你同意的云工作区
Sync encrypted projects, chats, skills, UI maps and graphs to your cabinet. 社区版 stays local; Pro can publish selected structure.
Explicit opt-in · encrypted payloads · revocable devices以结果为导向的工作
Set the goal, time window, repeat policy and responsible project/chat. Plaux reports the result, failures, cost and next action.
Goals · schedules · budgets · verification
写下任务◆Plaux 操作应用◆查看进度◆检查结果◆
把常用 AI 放在一起
继续使用你已有的 AI 服务。
Plaux 把工作统一管理。
可连接 Claude、Codex、Gemini、Kimi、Grok 或开源模型。Plaux 会为每一步选择合适的模型，同时把任务、权限和结果留在同一个地方。
同一个目标Plaux 统一协调
共享上下文 · 明确授权 · 结果可见
AnthropicClaude Code
CLIMac 操作 + 终端
- Fable 5
- Opus 4.8
- Sonnet 5
- Haiku 4.5
OpenAICodex CLI
CLI编码 + 终端
- GPT-5.6 Sol
- Terra
- Luna
- GPT-5.5 / 5.4
GoogleGemini CLI
API规划 + 终端
- Gemini Auto
- 100 万上下文
Moonshot AIKimi Code CLI
CLI编码执行
- Kimi for Coding
- 26.2 万上下文
OpenRouter开放模型
API你选择的模型路径
- 开源模型目录
- 模型选择器
xAIGrok
API推理 + 终端
- 已选 Grok 模型
- 模型选择器
连接一个服务就能开始。 如果连接多个服务，Plaux 可以为具体步骤选择更合适的一个。未经你的允许，它不会把访问权限交给任何服务。
只需三步
你提出任务。
Plaux 执行，你来检查。
它不只是聊天工具：Plaux 能真正操作 Mac 上的程序，并交付可检查的结果。
1. 写下任务
用日常语言说明你想要什么结果。请求会保留在聊天中，谁发起了任务、为什么发起，一目了然。
- 一个清楚的请求
- 你的文件和说明
- 只使用你允许的权限
2. 看它执行
Plaux 会打开应用、输入文字、搜索、整理文件或使用终端。你能看到进度，也可以随时暂停或停止。
- 操作全程可见
- 时间与进度
- 暂停或停止
3. 检查结果
Plaux 会保存做过的事和结果凭证。成功的方法可以帮助下一次更好地完成类似任务。
- 文件、截图和记录
- 结果可以检查
- 记住有用步骤
降低复杂任务的成本
只在关键处使用昂贵 AI
把钱花在真正需要的地方。
面对大型任务，Plaux 可以让强模型负责困难决策，把简单步骤交给更快、更便宜的模型。独立检查会在错误造成昂贵返工前发现问题。
01 只有能省时间或费用时才拆分任务
02 每个助手只获得所需信息
03 结果检查通过后再计算成本
结果发布已验证版本预算 · 权限 · 证据
前沿规划者消除不确定性
判断拆解任务、确定边界并定义验收条件。
↔结果整合解决重叠
✓审查独立视角
■监督验证或停止
自适应拓扑当协调成本高于拆分收益时，单智能体仍是正确选择。
自动选择模型
合适的模型
用在合适的步骤。
Plaux 会判断每一步的难度和风险：常规工作用更快的模型，困难决策用更强的模型。只有你已连接其他 AI 服务且任务确实需要时，才会使用它。
PLAUX / 模型路由面板
策略已启用
输入契约交付已验证的产品变更4 个工作步骤 · 1 条验收边界
路由中
高不确定性架构决策
FRONTIERClaude Code同一提供商
本地路由
边界明确的代码生成针对性测试
快速Claude Code层级切换
自动
可见应用状态验证界面
GUI 能力Claude + Hands提供商权限
信任门禁
提供商专项检查审查最终补丁
均衡Codex第二提供商
任务要求
任务→能力→信任→模型→证据
同一提供商自动选择层级
跨提供商仅在任务确有需要时
审计轨迹每次切换均保持可见
路由如何变化 目标始终不变。每一步只获得所需的上下文、合适的模型能力与必要的提供商访问权限。仅仅因为价格更低，并不足以切换提供商。
Capture Studio
工作可展示。
过程可证明。
无需离开任务，即可截取区域、应用窗口或短片段。Plaux 会在聊天中记录此次捕获，将素材保存在本地，并可用于发布内容或生成可验证报告。
内容裁剪为 16:9、1:1 或 9:16，可附加到聊天，或用于 X、Telegram 与 Shorts。
证据将应用、设备时间、任务与结果一起保存在本地项目报告中。
⌾默认保存在本地。 模型只使用选定帧、文本与事件，而不是整段视频。
已选应用
16:9
00:24 / 00:30
⌖ 光标◖ 系统音频⌁ 敏感字段
日常工作示例
把工作交给 Plaux
就像交给一名助手。
你可以让它收集资料、更新表格、处理社交媒体、配置服务器或整理文档。Plaux 使用你平时使用的应用，你可以查看或停止工作。
你的请求
整理相关 Telegram 频道的清晰地图
- 01打开 Telegram Desktop使用这台 Mac 上已登录的应用✓
- 02逐个主题搜索以接近人工的节奏操作原生界面✓
- 03检查相关性与重复项只保留公开且有价值的结果✓
- 04立即写入已验证的数据行工作文档始终保持最新✓
结果无需数小时人工搜索，即可获得可直接使用的市场地图。已验证
运行 → 路径
只有结果通过验证后，Plaux 才会学习。
复用经济学
只推理一次。
复用已验证步骤。
仅依赖模型的桌面智能体会反复查看屏幕，并为每次点击进行推理。当 Plaux 验证一条成功路线后，可直接复用确定性步骤；只有状态变化或需要新决策时才再次调用模型。
在一次经过测试的桌面工作流中，开发者观察到成本约为纯模型运行的 1/100。这只是单个任务的结果，并非普遍承诺。观察→思考→点击→重复
召回→执行→检查
经过真实工作验证
Plaux 已经完成的真实任务。
这些结果由开发者或客户提供，用来说明实际测试过什么，并不代表每位用户都能获得相同结果。
已整理的相关 Telegram 资源
一位客户将所得数据用于竞品定向，并报告新增收入约 3.8 万美元。该结果未经独立验证。
市场研究 · 客户报告社交账号持续运营
在一次无人值守实验中，Plaux 浏览 X、参与相关对话，并获得了 8 位自然关注者。
社交运营 · 结果因情况而异服务器与域名成功上线
基础设施、TLS、域名路由和产品网站，都在一个可见任务流程中完成配置。
上线操作 · 已验证销售文档终于真正可用
一份团队难以系统化的大型文档被清理、排序，并整理成可用的工作结构。
后台运营 · 已验证流程◎ 在缺少 API 时，Plaux 会通过应用的标准界面工作。操作者仍需对服务规则、权限及其授权的工作负责。
从实际工作中学习的记忆
Plaux 记住有效方法，而不是你写过的所有内容。
结果检查通过后，Plaux 会记住有用步骤。失败的方法会被标记为不可靠，过时的方法会降低优先级。遇到类似任务时，它只复用已验证的部分，不复制你的私密内容。
- 强化已验证的边获得更高置信度提升
- 隔离失败分支不再参与引导隔离
- 衰减过时路径等待新的证据刷新
编排图谱
记住团队如何协作。
专门的记忆视图会比较兼容的多智能体运行：目标如何拆分、哪个角色消耗了上下文、工作在哪里重叠、审查发现了什么，以及最终结果是否通过验证。
- 上下文规划者与执行者负载保持分离
- 协调重复分支与协调过程清晰可见
- 经济性成本与已验证结果绑定
目标拆解稳定
上下文隔离已测量
重复工作观察
已验证结果必需
开放构建
选择适合你工作的工作区。
There is no public sign-up. Access is granted from the Plaux cabinet; invited users receive a one-time email code and only the edition they were given.
开源
Local社区版
A small, inspectable local edition for learning the operator model and 运行中 useful work on one Mac.
- ✓ 本地项目、聊天与文件
- ✓ Local skills, traces and memory
- ✓ Basic operators and UI maps
- × No cloud sync or private releases
PROFESSIONAL
InvitePro
For people who want cloud continuity, operator memory and a full production workflow without the developer-only surface.
- ✓ Encrypted cloud projects and chats
- ✓ Skills, UI maps and graphs across Macs
- ✓ Browser, capture and outcome workflows
- ✓ Signed updates and revocable device access
IV
独立开发者
Ilia Volkov 开发。
为交付结果而设计。
Plaux 源于一个现实问题：即使能力出色的模型，在操作真实软件时仍会浪费时间、上下文与成本。Ilia 正在构建缺失的执行层——本地、可检查，并由真实工作而非演示塑造。
直接联系选择合适的联系方式
本人回复发布契约
功能存在
不等于正式发布。
功能已在开发构建中运行，但这本身并不等于公开发布。
行为、权限、迁移和回滚均依据真实证据检查。
签名更新仅在明确批准并验证恢复路径后才会交付给用户。
用简单的话回答问题
Plaux 是什么，能做什么。
这里没有难懂的技术词。只要你能把任务讲给别人听，就能把它讲给 Plaux。
Plaux 是什么？
Plaux 是一款 Mac 应用，让 AI 不只回答问题，还能真正完成工作。你在聊天中写下任务，Plaux 可以打开应用、使用文件和终端、完成步骤并展示结果。请求、权限、进度和工作凭证都集中在一个地方。
为什么要构建生态系统，而不是一个万能智能体？
不同 AI 模型各有所长：有的更会规划，有的写代码更快，重复点击甚至只需普通工具。Plaux 把这些部分连接起来，你不必亲自把任务在多个聊天和程序之间来回搬运。
Plaux 如何跨 Mac 应用工作？
每项工作都从聊天消息开始。Plaux 可以在可见的 Mac 应用中点击和输入、处理项目文件、使用终端并启动计划任务。你可以查看、暂停或停止工作，也可以要求它在重要操作前等待确认。
Plaux 会上传屏幕或项目数据吗？
默认不会上传。项目、截图、视频、工作历史和学到的步骤都留在你的 Mac 上。只有你单独开启云同步或共享功能后，数据才会传输。
Plaux 如何降低 AI 自动化成本？
Plaux 可以只在困难决策上使用昂贵模型，简单步骤则交给便宜模型或普通工具。如果一套成功流程可以安全重复，AI 就不必重新思考每一次点击。相似的重复任务更有机会节省 token，但并非每次都能保证节省。
智能体编排与子智能体如何融入生态系统？
面对大型任务，Plaux 可以让多个 AI 助手分工：一个制定计划，其他助手完成明确的小块，另一个检查结果。只有确实有用时才会分工；小任务仍可由一个智能体完成。
Plaux 会在多次运行之间记住什么？
Plaux 会记住通向已检查结果的步骤，不会把聊天中的每句话都当成事实。好的方法更容易复用，失败的方法会被避开，私密任务内容则留在你的 Mac 上。
Plaux 的哪些部分会开源？
The 社区版 edition is built around an open core and is being prepared for a public source release. Pro adds cloud continuity, shared workflows and deeper controls.
Plaux 社区版