Silent-Tiangong（天工）

面向个人工作流的桌面级 AI 自动化中枢：对话、规划、执行、记忆、工具调用、嵌入式浏览器、多智能体协作、移动端控制和定时任务。

天工是一个基于 Rust、Tauri 和 silent 构建的个人智能终端。它既可以作为桌面 AI 助手使用，也可以通过 CLI 和 Server API 接入脚本、服务或外部消息通道。核心目标不是只回答问题，而是让 Agent 能围绕真实工作区读取资料、拆解任务、调用工具、执行命令、保存长期记忆，并在你主动要求分工时招募 Sub Agent 协作。天工内置嵌入式浏览器，Agent 可自主打开网页、读取页面内容、点击元素和填写表单，同时感知用户在浏览器中的操作行为，实现人机协同浏览；通过飞书、微信、QQ 等 IM 平台接入移动端控制，可随时随地远程驱动 Agent，配合定时任务和 Webhook 实现按计划或按事件自动执行。项目完全适配 DeepSeek 的上下文缓存机制，多轮对话中历史消息可被高效命中缓存，显著降低重复传输成本并提升响应速度。DeepSeek 适配已跟进 V4 新版接口（deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash），支持思考模式（reasoning_effort 分档控制）、结构化与文本协议双通道工具调用解析，以及流式 KV cache 命中率统计。模型推荐使用 DeepSeek、Kimi 的 kimi-k3 和 智谱 的 GLM5.2，其他模型可以通过自定义供应商接入。

安全提示：天工当前未使用沙箱技术隔离工具执行环境。如果你对本地文件访问、命令执行或自动化操作的隔离要求较高，建议暂时考虑其他软件。

项目起源

天工的出发点很简单：让 AI 不只是聊天，而是能真正帮你干活。遇到需要读文件、跑命令、查资料、操作网页这类实际工作，当前体验最好的是 Claude、Codex、OpenCode 这类 CLI 终端工具，但它们受限于终端环境，无法提供可视化的操作界面和交互反馈。主流大厂的产品则集中在两个方向：Claude 桌面端资源消耗巨大，ChatGPT 桌面端只有搜索能力，而且它们的核心场景都是 coding。对于普通用户来说，这些产品对接其他平台模型也不够直观，需要一定的折腾能力。更重要的是，现有工具在浏览网页等交互式场景中人的参与度过低——提交任务后只能等待结果，或者直接打断再继续和 Agent 沟通，缺乏实时协同的能力。天工内置嵌入式浏览器，用户和 Agent 可以同时操作同一个页面，Agent 自主完成任务的同时能感知用户的操作行为，实现真正的人机协同。再加上多智能体协作、长期记忆、多媒体生成等能力，以及桌面 GUI、CLI 和 Server 三种入口，不限于写代码，而是覆盖日常工作全场景的个人智能终端。整个项目用 Rust 构建，单机运行，数据本地存储，不依赖云服务。

核心能力

WASM 插件系统

天工的所有内置能力（文件、命令、网页抓取、MCP、Skill、记忆、调度、索引、媒体、Prompt、Coding、Computer Use 等）均已 WASM 化，运行在独立 sidecar 中，通过 WIT 接口与主程序解耦：

• 独立签名发布：每个插件单独构建、签名和发布，CI 校验签名清单与目录结构，支持默认插件推荐与安装进度展示。
• 按需启停：插件可在桌面设置页或 CLI 中启停、卸载和更新，失败不影响主进程稳定性。
• 能力声明过滤：插件通过 WIT 声明自身能力（工具、媒体、记忆等），主程序按能力路由请求。
• mention 候选：插件可通过 Core 接口聚合 mention 候选，统一接入提示补全。
• 本地开发：参考 WASM 插件开发指南 编写清单、构建 sidecar 并本地导入。

插件源码位于根目录 plugins/，尚未 WASM 化的内置插件（多智能体团队、浏览器、终端）位于 crates/plugins/。

多智能体协作

多智能体协作适合资料搜集、代码实现、测试验证、方案评审等需要分工的任务。Sub Agent 由用户主动招募——当你明确要求并行处理、分工协作、组建团队，或用 @角色 提及一个尚未创建的成员时，主 Agent 才会创建对应的 Sub Agent；单轮可完成的任务则直接由主 Agent 处理，不会主动拆分团队。每个 Sub Agent 拥有独立的角色、状态和上下文。

用户提出复杂任务并要求分工 / 并行 / @角色
    ↓
主 Agent 按需求招募对应角色的 Sub Agent
    ↓
Sub Agent 独立执行、互相发消息、必要时获取文件锁
    ↓
主 Agent 汇总结果并回复用户

已支持的协作方式：

• 按需招募和解散 Sub Agent，默认不主动创建。
• send_message / broadcast_message 进行 Agent 间通讯。
• @dev、@test、@all 等语法直接向指定 Agent 发送消息。
• Sub Agent 可直接向前端推送进度、阻塞和问题。
• 文件编辑前获取锁，避免多个 Agent 同时修改同一文件。
• 前端按 Agent 分 Tab 展示执行细节、状态和通知。

详细设计见 RFC 0011：多智能体协作系统。

嵌入式浏览器

天工内置基于 WKWebView 的多标签浏览器，支持 Agent 自主浏览和用户手动操作两种模式协同工作：

• Agent 自主浏览：Agent 可通过 web_fetch 工具打开网页、读取页面内容、提取表单、点击元素和填写字段，操作结果自动注入回对话上下文。
• 用户手动操作：用户在浏览器中浏览、点击、输入时，Agent 通过页面快照和网络事件感知用户行为，结合对话内容给出上下文相关的建议。
• 浏览历史：支持全局浏览历史和标签页内前进/后退导航，历史记录持久化存储。
• 智能感知：Agent 在执行过程中自动检测页面变化（URL 切换、内容更新、网络请求），仅在变化时注入数据，避免重复干扰。

移动端控制

天工通过独立 Bot 制品接入第三方 IM 平台，实现移动端远程控制：天工负责下载、配置、启动、监控和升级 Bot，Bot 通过 Server API 与天工通信。平台专属的扫码授权和凭证存储完全由对应 Bot 制品负责，天工只接收运行状态。

• 已支持平台：飞书、微信、QQ，并支持本地自有 Bot 接入与第三方 Bot 目录贡献。
• 扫码配置：桌面端调用 Bot 制品发起扫码，展示授权二维码与状态；扫码所得凭证由 Bot 自行保存，天工不接触明文。
• 运行托管：Bot 随天工自动运行或手动启停，支持日志查看、配置删除、自动注入天工服务地址和 Token，Windows 停止时抑制终端窗口闪现。
• MCP 主动推送：Bot 自动维护已授权主动发过消息的多目标清单，具备文本、图片和文件推送能力，MCP 注册和注销绑定到 Bot 启停流程。
• 远程管理：通过 tiangong bot 子命令可在无图形界面环境下完成 Bot 的全生命周期管理。

定时与触发

调度与触发能力通过 scheduler 插件提供（底层基于 tiangong-scheduler crate），用于按计划或外部事件驱动 Agent 执行：

• 定时任务：JSON 文件存储（~/.tiangong/scheduler/），复用 silent 框架内置 Scheduler，Server 启动时自动恢复已启用的 Cron Job。
• 双模式编辑：桌面端提供简单模式和 Cron 模式两种编辑器，内置校验和下次触发预览，可关联已有会话复用上下文或自动创建新会话。
• Webhook 触发：Server 内置独立于定时任务的 HTTP 触发能力（~/.tiangong/webhooks/），提供无需认证的外部触发端点和需认证的管理端点，支持可选签名验证。
• 结果推送：定时任务和 Webhook 触发的结果可推送到指定 Bot 通道，与移动端控制联动。

架构

天工采用 Cargo workspace 多 crate 结构，核心引擎和各入口解耦：

crates/
  tiangong-types/       公共类型、消息、会话、任务状态和流事件
  tiangong-config/      配置加载、持久化和日志初始化
  tiangong-llm/         LLM 协议抽象和 Provider 封装
  tiangong-anthropic/   Anthropic Messages API 与 SSE 适配
  tiangong-core/        Agent 循环、工具调用、MCP、Skill、多 Agent 团队
  tiangong-memory/      长期记忆、检索、反刍和工作区隔离
  tiangong-bots/        移动端控制：Bot 制品下载、配置、启停和监控
  tiangong-scheduler/   定时任务（Cron）与 Webhook 触发
  tiangong-cli/         CLI / TUI 前端
  tiangong-entry/       统一命令入口
  tiangong-server/      HTTP REST + WebSocket Server
  tiangong-media/       图片、视频、语音等多媒体能力
  plugins/              已 WASM 化的可插拔能力（fs/command/fetch/mcp/skill/
                        memory/scheduler/index/media/prompt/coding/computer-use
                        等，独立签名发布）
  crates/plugins/       尚未 WASM 化的内置插件（agent-team/browser/terminal）
frontend/               桌面前端
src-tauri/              Tauri 桌面壳

核心执行流程：

用户输入
  ↓
会话与工作区上下文装配
  ↓
ReAct 循环：推理、工具调用、观察、继续执行
  ↓
默认由主 Agent 直接完成；用户要求分工时招募 Sub Agent 协作
  ↓
结构化事件实时推送到 GUI / CLI / Server

安装

从发布包安装

在 GitHub Releases 下载当前系统对应的安装包：

• macOS：下载 .dmg，打开后将「天工」拖入「应用程序」目录。
• Windows：下载 .msi 或 .exe，按安装向导完成安装。
• Linux：下载 .AppImage、.deb 或 .rpm，按发行版习惯安装或直接运行。

macOS 当前构建暂未接入 Apple 签名和公证，首次打开如提示应用已损坏，可执行：

xattr -cr /Applications/天工.app

Linux 服务器安装

在无桌面环境的服务器上（VPS、云主机、Docker 容器），推荐通过源码编译获得纯 CLI/Server 二进制（不依赖 WebKit/GTK 等桌面运行时）：

# 安装编译依赖（Debian/Ubuntu）
sudo apt-get install -y build-essential pkg-config protobuf-compiler libssl-dev ca-certificates curl

# 安装 Rust
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh && source "$HOME/.cargo/env"

# 编译
git clone https://github.com/silent-rs/silent-Tiangong.git && cd silent-Tiangong
cargo build --release
sudo install -m 0755 target/release/tiangong /usr/local/bin/tiangong

服务端通过模块化 CLI 完成无界面配置（详见 docs/linux-server-deployment.md）：

tiangong model add-provider deepseek --protocol deepseek --base-url https://api.deepseek.com --api-key-env DEEPSEEK_API_KEY
tiangong model add-model deepseek-v4-pro --provider deepseek --model-id deepseek-v4-pro --capability chat
tiangong model route set chat deepseek-v4-pro
tiangong server config set --host 127.0.0.1 --port 8080
tiangong server token generate
tiangong doctor
tiangong server -d

命令行入口

桌面安装包内包含同一个 tiangong 入口，可用于 CLI、Server 和更新命令。macOS 可创建软链接：

ln -s /Applications/天工.app/Contents/MacOS/天工 /usr/local/bin/tiangong

Windows 可将安装目录加入 PATH。Linux 安装包通常会直接提供可执行入口。

使用

# 桌面 GUI 模式，源码运行时默认启动桌面应用
cargo run --release

# CLI 模式
cargo run --release -- cli

# Server 模式
cargo run --release -- server
cargo run --release -- server -d
cargo run --release -- server stop

# 检查更新
cargo run --release -- update --check

安装后的命令行入口：

tiangong cli
tiangong server
tiangong server -d
tiangong server stop
tiangong update --check
tiangong update

更新机制：桌面应用通过设置页或 tiangong update 自动下载安装更新；CLI/Server 二进制（Linux 服务器）当前需重新编译或下载新版本二进制替换（tiangong update --check 仅检查版本不自动安装）。配置独立存储在 ~/.tiangong/，更新二进制不丢失配置。

模块化配置（0.12.0+）

纯服务端环境可通过 CLI 完成与桌面设置页等价的分模块配置，无需 GUI（设计详见 RFC 0015）：

tiangong model list                      # 查看模型配置
tiangong model route set chat deepseek-v4-pro  # 切换 chat 模型
tiangong server token show               # 查看 Server Token
tiangong memory enable                   # 启用 Memory
tiangong prompt edit                     # 编辑自定义 Prompt
tiangong bot list                        # 查看已配置 Bot
tiangong bot start feishu                # 启动指定 Bot
tiangong config show                     # 配置概览
tiangong doctor                          # 环境诊断

配置

默认数据目录：

~/.tiangong/
  models.json           模型配置：Provider + Model + Routing
  server.json           Server 监听配置（host/port/auth_token）
  custom-prompt.md      自定义 Prompt（独立文件，CLI 可直接编辑）
  skills.json           Skill 配置
  mcp.json              MCP 配置
  sessions/             会话持久化
  logs/                 运行日志
  media/                生成或归档的媒体文件
  memory/               长期记忆数据（含独立 config.json）

模型配置采用 Provider、Model、Routing 三层结构。api_key 支持 ${ENV_VAR} 环境变量引用，便于避免明文保存密钥。自定义 Prompt 独立存储为 custom-prompt.md，可通过 tiangong prompt 命令管理。

详细的 Linux 服务器部署、systemd 托管、反向代理与更新策略见 部署指南。

开发

开发或本地调试 WASM 插件前，请先阅读 WASM 插件开发指南，了解插件目录、清单、构建、sidecar 接入和本地导入流程。

# Rust 检查
cargo check --workspace

# Rust lint
cargo clippy --workspace --all-targets --tests --benches -- -D warnings

# 格式化
cargo fmt

# 前端构建
yarn --cwd frontend build

# 完整检查链
cargo fmt -- --check && cargo check --workspace && cargo clippy --workspace --all-targets --tests --benches -- -D warnings && cargo nextest run --workspace --no-tests pass

前端开发使用 yarn：

yarn --cwd frontend install
yarn --cwd frontend dev

文档

• WASM 插件开发指南
• CLI 配置指南
• Server API
• Linux 服务器部署指南
• Bot MCP 主动推送设计
• RFC 0011：多智能体协作系统
• RFC 0015：CLI 模块化配置

许可证

Apache License 2.0