启动一个编码智能体已经变得简单，启动多个也是如此。真正的问题始于你要跟踪它们的任务、找回它们的上下文、核对它们的结果，又不在一堆终端之间迷失。

Paneflow 正是从这个问题出发：多个智能体需要一个为保持它们可理解而设计的工作区。

## 一个任务不止是一个终端

一个任务可能汇集一个智能体、一个 git 分支、一个开发服务器、一些测试、一份 diff，以及多个会话。如果这些东西四散各处，那么每次切换窗口，你都得重建它们的上下文。

Paneflow 把它们集中到[同一个工作区](/blog/introducing-paneflow)，并在你回来时恢复这套环境。你找回的不只是一个打开着的终端，而是你离开时的那个任务原样。

## 智能体可以互相协助，而不接管彼此

Paneflow 的 [MCP](https://modelcontextprotocol.io) 服务器暴露三个只读工具，`list_panes`、`read_pane` 和 `search_pane`，让一个智能体能读取另一个面板的输出。它可以核对一个测试、搜索一处报错，或查看另一个智能体的工作，而你无需复制粘贴它的内容。

这条通道刻意保持只读。智能体之间可以共享上下文，却无法相互输入命令。决策和操作的控制权始终在你手中。

## 一个你能理解的本地工具

Paneflow 在本地运行，没有账户，也没有遥测。它的代码在 [GPL-3.0-or-later](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html) 许可证下提供。

这个选择很简单：运行你的智能体、承载你工作上下文的那个空间，理应保持快速、透明，并由你掌控。

## 在你的下一个项目上试试这套思路

下载 Paneflow，把你下一个任务的智能体、终端和工具集中到一个工作区里。