执行
可使用单智能体或编排器。终端任务可并行执行，界面操作则依次使用鼠标。
- 感知提供商的路由
- 暂停、停止与恢复
- 受限权限
在 Mac 上完成真实工作的 AI
AI 在你的 Mac 上完成任务。
全程由你掌控。
Plaux 把模型、聊天与工具整合到一套系统中。说明你想要的结果，AI 就能在应用、终端和文件中执行任务；你可以查看每一步、随时停止并核验结果。
应用、文件与终端
可随时停止
默认本地运行
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
编排◆Mac 操作◆模型提供商连接◆检查点◆证据◆经验图谱◆
从提示到证据
不止聊天。
让 AI 真正完成工作。
模型擅长推理。Plaux 把推理转化为可见、可恢复的执行过程，并在你 Mac 上已有的工具中完成工作。
观察
每个请求都从聊天开始。每项关键操作都带有可检查的时间、状态和证据。
- 实时桌面
- 执行轨迹
- 已验证结果
学习
当一次执行成功时，Plaux 会保留真正有用的路径：所需状态、产生的证据，以及影响结果的关键决策。
- 可比较的运行
- 隐私边界
- 可复用技能
成本可控的智能体编排
强模型，只用在
关键判断。
Plaux 将一个目标拆成边界清晰的目标树。强模型只负责少量关键判断，执行者完成明确分支，独立审查则在偏差演变成高成本返工前将其发现。
01 仅在委派确实划算时拆分工作
02 只给每个执行者完成任务所需的上下文
03 用已验证结果衡量成本
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。
自适应模型路由
用对模型。
用在恰当步骤。
每一步，Plaux 都会评估难度、风险与所需权限。它可以在同一提供商内自动切换模型层级；只有任务确实需要时，才会调用其他已连接的提供商。
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→CAPABILITY→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
跨应用完成真实工作
说清目标。
看着结果完成。
Plaux 可在你常用的应用中搜索、检查、输入、整理和跟进。任务始终保留在聊天中，你可以随时暂停或停止执行。
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
真实任务，真实验证。
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。
经验图谱
记住已验证结果，而不是聊天记录。
每次通过验证的执行只会更新图谱的一小部分。有效路径获得更高置信度，失败分支被隔离，过时路径降低优先级。下一项任务只调用所需的最小已验证子图，不保存私密任务内容。
- 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
本地起步，按需协作。
Community 让核心保持本地且可检查；Pro 则面向需要共享工作流、治理与规模化能力的团队。
开源
核心社区版
一个本地优先的 macOS 工作空间，让你能够查看、调整并控制智能体的工作方式。
- ✓ 本地项目、聊天与文件
- ✓ 单智能体与编排基础
- ✓ 带提供商权限的 Cyber Hands
- ✓ 检查点、执行轨迹与本地记忆
开发中
构建中Pro
面向需要共享工作流、更强控制能力和可衡量结果的专业人士与团队。
- ＋ 跨设备连续工作
- ＋ 团队空间与权限图谱
- ＋ 工作流分析与证据
- ＋ 精选专业技能包
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。
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。
Plaux 生态系统
一个生态，清晰回答。
Plaux 如何把模型、提供商、Mac 应用、智能体编排、记忆与证据连接成一个本地优先的工作系统。
Plaux 是什么？
Plaux 不是又一个孤立的 AI 智能体，而是一套面向 macOS、本地优先的 AI 工作生态系统：聊天记录目标，已连接的模型与提供商负责判断，Mac 操作与确定性工具负责执行，智能体编排拆分复杂工作，记忆则保留经过验证的经验供后续运行使用。任务、权限、进度、证据与结果始终在同一系统中可见。
为什么要构建生态系统，而不是一个万能智能体？
没有任何单一模型或界面能在每一步都做到最好。Plaux 可为任务的不同部分选择合适的模型、提供商、工具与执行模式，同时保留共享上下文、权限和操作记录。各个组件可以独立改进，而整个运行仍处于统一控制之下。
Plaux 如何跨 Mac 应用工作？
每个请求都从聊天开始。Plaux 可通过 Mac 操作在可见的应用界面中执行动作，也可使用终端与项目工具、调用确定性适配器、执行计划任务，并附加截图或文件。你可以查看、暂停、停止或恢复工作，也可以要求在重要操作前进行确认。
Plaux 会上传屏幕或项目数据吗？
默认不会。项目、捕捉内容、执行历史和经验图谱都保留在 Mac 上。云同步、发布以及任何匿名经验共享，都是边界明确、需单独选择加入的操作。
Plaux 如何降低 AI 自动化成本？
Plaux 可把更强的模型留给规划与困难决策，将边界清晰的分支交给成本更低的执行者，并在状态仍匹配时重放已验证的确定性步骤。重复工作可以增加节省 token 的机会，但实际节省取决于任务相似度、应用当前状态与可用证据，并非每次重复都能保证。
智能体编排与子智能体如何融入生态系统？
智能体编排只是其中一个子系统，并非产品的全部。规划者可将复杂结果拆成边界明确的分支，执行者只处理所需上下文，审查者核验独立证据，监督层则决定继续、整合还是停止。Plaux 只在预期收益高于协调成本时进行委派。
Plaux 会在多次运行之间记住什么？
记忆保存的是已验证的路径结构、测量结果与证据关联，而不是把原始聊天记录直接当作知识。成功路径会积累可信度，失败分支会被隔离，过时路径会降低优先级。私密任务内容保留在本地，默认不参与未来任何匿名同步。
Plaux 的哪些部分会开源？
社区版围绕开放核心构建，正在准备公开发布源代码。Pro 是面向团队、共享流程和深度控制的独立开发版本。
Plaux 社区版
AI 应该交付
结果。
开放核心正在准备公开发布。你可以关注开发、测试真实工作流，或参与完善社区协作方式。