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
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。
全场景面板统一方案
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。
- 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
- 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
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 双内核共用同一套长期记忆：自动记住偏好、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
- 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
- 会进化也会退场：整合任务自动合并重复、把零散反馈升华成候选，人工确认后才生效；可设有效期，到期退出注入但不删除
适合长期项目、个人偏好沉淀和团队约定积累
AI-Native 知识库（Wiki）
把方案、教程和踩坑记录写成可检索、可双链、可回看版本的知识页；内容零预注入，Agent 需要时才按预算取用。
- 空间 / 页面 / 双链 / 版本四件套：project 空间正文落在仓库里随代码走，user 与 agent 空间跨项目或按角色隔离
- 零预注入加四层预算：常驻约 800 token，检索只回摘要，正文分页读，单轮还有总闸，省上下文不靠模型自觉
- 沉淀全程人审：抽取出的知识先进候选区，确认才成页；还能从知识页生成技能草案，同样要你点头才安装
- Repo Wiki 把仓库变成地图：扫描生成总览 / 目录 / 技术栈，检测 Git 漂移可一键重建，人工接管过的页面不会被覆盖
适合沉淀项目知识与团队经验，让 Agent 第一次进项目就有地图
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
自动路由：便宜模型分流，强模型出手
为会话配置一个分流器模型和三档执行模型，分流器逐轮判定任务强度，把简单任务交给快模型，复杂任务交给强模型。
- 分流器只做轻量分类，优先选快且便宜的非思考模型，并可一键自测连通性
- 三档执行模型（high / balanced / low）各自可选渠道与推理强度，另可配置兜底强度
- 分流器超时走规则兜底，不影响本轮执行；确定性错误不再重复付费调用
- 强度粘性：相邻轮次同档且执行器未变时沿用上轮判断，避免模型在档位之间反复横跳
适合日常任务强度波动大、又不想每次手动换模型的使用者
性能保护：不让后台任务拖垮电脑
实时监控电脑与应用的资源占用，把后台子进程派发统一收敛到双池并发闸门，压力逼近溢出时提醒你释放资源。
- 设置 → 系统 → 性能 一页看全：资源总览、历史趋势、活动治理、最近降级与恢复事件
- 六类指标逐项与自己的三档阈值比、再取最高档；阈值以本机内存容量与 CPU 核数为基线推导，可逐档调整
- 全局并发预算 + 成员侧硬顶双旋钮，「主池 + 嵌套防死锁池」分别排队，超出部分等待而不是同时启动
- 四档分级（正常 / 警告 / 严重 / 危急）平时只在性能页可见，只有危急档才用右上角弹窗打扰你
适合同时跑多个长任务、又不希望电脑失去响应的使用者
会话内挂载工作流：不改 Agent 也能换流程
在输入区直接为当前会话选择、覆盖或停用工作流，只影响这一个会话，不动 Agent 的长期配置。
- 输入区选择工作流即时生效，无需回到 Agent 设置页修改
- 继承 Agent 默认、指定某个工作流、本会话不使用三态显式标注
- 绑定单独落表，写入失败保留当前选择并就地报错，不静默改动会话状态
适合同一个 Agent 在不同会话里跑不同流程
快速创作：画布内的轻量生成入口
图片、视频与提示词反推在同一个轻量面板里完成，可从页头切到独立窗口运行，边做别的事边等生成。
- 独立窗口复用同一套任务流与后台任务，关掉窗口不中断生成
- 文生图 / 图生图、文生视频 / 图生视频与提示词反推按输入素材自动判定
- 只列出当前素材真正支持的模型，避免选了模型才发现跑不动
适合高频出图、出片与批量试模型的创作用户
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。
01组织任务
把一次需求拆成单 Agent、工作流或团队模式。
02注入能力
按任务挂载 Provider、MCP、Skills、规则和权限边界。
03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。
04审查过程
检查 diff、日志、任务面板、审批与审计记录。
05复用成果
把稳定做法沉淀为模板、Agent 配置和可复用资产。
能力图解
机制复杂的部分配一张图比堆文字好懂。下面三张图分别对应长期记忆、知识库与自动路由，完整说明见文档中心。
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。
长期记忆和知识库有什么区别？
记忆回答「它记得你」：每条很短，每轮自动注入摘要，写入靠后台抽取加人工面板。知识库回答「它读得懂你的资料」：每篇是成体系的知识页，零预注入、要用时才检索，Agent 可写但要过审批。判断标准是——几乎每轮都该知道的事放记忆，需要时去查的事放知识库。
知识库和记忆里的内容会被别的项目看到吗？
取决于作用域。项目级内容落在工作区仓库目录里，只在该工作区可见，并随代码目录一起迁移；用户级内容跨项目共享；Agent 级内容按角色隔离。三者互不可见。
自动路由会让每一轮变慢吗？
会有一点点额外延迟（多一次轻量分类调用），但不占用执行模型的额度，而且分流器失败不会中断本轮——超时或返回不合法时会走规则兜底，再兜不住就用你配的兜底强度把这一轮跑完。想压缩这点延迟，把分流器换成快模型并把决策超时收紧即可。
性能页写着「已熔断」，为什么后台任务还在跑？
那段标记描述的是分级矩阵的预期动作。真正让任务排队的是与压力级别无关的固定并发闸门（全局并发预算、成员并发硬顶、嵌套池配额）；压力级别目前只负责分级、页面展示与危急档提醒。想立刻限流，把全局并发预算或成员并发硬顶调小即可，即时生效。