你的 Agent 缺少的
基础设施层
不是聊天机器人的壳，不是插件的宿主。
一台真正的电脑——为 AI Agent 量身打造。
✗ 合上笔记本 → Agent 立即死亡
✗ OAuth Token 过期 → 每次都要重新登录
✗ 30-50 条消息后上下文丢失
✗ 2 小时烧掉 $200 —— 没有成本护栏
✗ 780+ 个暴露实例 —— 零认证
✗ 任何邮件都能对你的 Agent 注入 Prompt
✗ 每周花 3.7 小时给 AI 重新解释上下文
✓ 7×24 云端 Pod → Agent 永不停机
✓ 授权代理 → Token 自动续期
✓ 持久化工作区 → 秒级恢复上次进度
✓ 按会话设置预算 → 不再有意外账单
✓ 隔离 VPS → 你的数据归你所有
✓ I/O 清洗 → Prompt 注入已防护
✓ 完整审计日志 → 每个操作可追溯
这些不是假设的问题。
是开发者每天都在说的话。
"I let my AI agents run unsupervised and they burned $200 in 2 hours. The agent was still running. Making calls. Spending money. Just... going."
"780+ people deployed an AI agent with full system access to the public internet. No authentication. No IP filtering. Just... open."
"Tasks that should take ~1 hour take 5–6+ hours due to repeated mistakes. The agent simply stops following procedures it was using moments before."
"Agents often need broad local access: env vars, files, CLIs, browsers, API keys. This makes the usual assumption — 'the local machine is safe' — feel shaky."
"The current MCP spec focuses on tool interaction but leaves per-request authorization largely undefined. Relying solely on initial OAuth scopes falls short."
"Don't give the LLM any secrets at all — anything requiring escalated privilege should be done through a proxy which holds the credentials."
AgentPuter 不只是一份功能清单。
它在你的 AI 工作流中扮演五个关键角色。
隐私代理
// 你的数据永远在你掌控之中
你不会把银行密码粘贴到 ChatGPT 里。AgentPuter 充当你和大模型之间的防火墙——对数据脱敏、管理授权、确保数据所有权始终在你手中。
$ agentputer privacy status
数据流向: 用户 → AgentPuter → [已脱敏] → LLM
凭证: 静态加密 (AES-256)
API 密钥: 由服务端管理，永不暴露给模型
PII 检测: 已激活，自动脱敏已开启
✓ 你的数据归你所有
上下文管理器
// 永不遗忘的记忆
LLM 是健忘的。AgentPuter 给你的 Agent 提供长期记忆。它将工作流、偏好设置和文件历史转换为结构化上下文——节省 Token 的同时提升准确率。
$ agentputer context show
长期记忆: 847 条
偏好规则: 23 条已加载
文件历史: 156 个文件已跟踪
Token 节省: ~62%（智能上下文）
上次同步: 2 分钟前
✓ 接着上次的进度继续
统一接口
// 一个 API 满足 Agent 的所有需求
每项能力——文档、邮件、网页、代码——都被封装为标准化工具。Agent 调用能力就像人使用鼠标一样自然，无需逐个学习每个 API。
$ agentputer tools list
├── documents (读取、写入、转换)
├── email (发送、阅读、搜索)
├── web (浏览、抓取、API)
├── calendar (日程、提醒)
├── code (执行、测试、部署)
├── files (增删改查、整理)
└── custom (Skills 市场)
✓ 7 个核心工具 + 无限 Skills
持久化工作区
// Agent 自己的桌面
Agent 拥有自己的文件系统、代码仓库和研究笔记。未完成的工作会被保存。下次会话从上次离开的地方精确恢复。
$ agentputer workspace status
~/workspace/
├── projects/ (3 个进行中)
├── research/ (12 条笔记)
├── drafts/ (5 个草稿)
└── exports/ (8 个已完成)
存储: 2.1 GB / 40 GB
✓ Agent 的持久化家园
问责日志
// 每个操作，可记录、可追溯
清楚地看到你的 Agent 做了什么、何时做的、为什么做。完整的决策链被记录。敏感操作自动暂停等待人工确认。通过透明度建立信任。
$ agentputer logs --last 5
[14:23:01] [agent] 收到: '编写销售报告'
[14:23:02] [agent] 计划: 获取数据 → 分析 → 格式化
[14:23:05] [tool] 查询数据库: sales_q4_2025
[14:23:08] [agent] 生成报告草稿
[14:23:09] [⚠ 确认] 发送邮件给经理？
[14:23:15] [人工] 已批准 ✓
✓ 敏感操作需人工确认
你的 Agent 到底能做什么？
办公工作
"把上周的销售数据整理好，写一份报告，发邮件给经理。" Agent 拉取数据、分析、排版、发送——你只需审阅。
研究调研
"调研 2025 年新能源汽车市场趋势。" 搜索、阅读、提取要点、生成笔记——保存以便后续跟进。
开发编程
"为我们的产品做一个落地页。" 拥有独立开发环境。编写代码、运行测试、修复 Bug、部署——遇到问题会请示你。
创意设计
"设计一个 Q1 社交媒体推广方案。" 拥有独立画布和素材库。生成草稿、反复迭代、保存版本。你来把控方向。
AgentPuter vs. 其他方案
$ agentputer compare --all Computer MCP / Agent- 维度 Use Plugins Claude OpenClaw Puter ───────────────────────────────────────────────────────────────── 持久化 无 有限 有限 本地 ✓ 完整 7×24 在线 否 否 否 手动 ✓ 自动 授权管理 无 厂商 厂商 手动 ✓ 自动 多 Agent 否 否 否 否 ✓ 支持 远程访问 云端 云端 云端 否 ✓ 支持 审计日志 部分 无 无 部分 ✓ 完整 成本控制 无 无 无 无 ✓ 支持 注入防御 无 无 无 无 ✓ 代理 隐私 云端 云端 云端 ✓ 本地 ✓ 本地 使用门槛 低 中 低 高 ✓ 低 结果: AgentPuter ████████████████████ 10/10 ✓
一切如何连接
$ agentputer architecture --verbose ╔═══ 用户入口层 ═══════════════════════════════════════╗ ║ Telegram │ WhatsApp │ Discord │ Web │ API │ Voice ║ ╚══════════════════════════╤════════════════════════════╝ │ ╔═══ 调度编排层 ═══════════╧══════════════════════════╗ ║ 🔒 隐私代理 │ 🧠 上下文 │ 📋 审计日志 ║ ║ 任务规划 → 步骤分解 → 调度器 ║ ╚══════════════════════════╤════════════════════════════╝ │ ╔═══ 执行层 ══════════════╧══════════════════════════╗ ║ 📄 文档 │ 📧 邮件 │ 🌐 网页 │ 💻 代码 │ 📁 文件 ║ ║ 🔌 统一接口 → Skills 市场 ║ ╚══════════════════════════╤════════════════════════════╝ │ ╔═══ 持久化层 ════════════╧══════════════════════════╗ ║ 💾 文件系统 │ 🗄️ 状态数据库 │ 🔍 向量存储 ║ ║ 全部加密 (AES-256) │ 本地优先 ║ ╚═══════════════════════════════════════════════════════╝