01
把事做完，不只聊完
能规划、拆解、执行、恢复、交付。长任务扔给它就后台自驱，不用你一直盯着对话框。
面向长任务的 AI Agent 工作台 · Windows · 本地运行
让 AI「把事做完」，不只聊天
樱时把规划、执行、观测、值班与沉淀整合成一个桌面应用。从一句话需求到看板验收，多个智能体员工并行协作，关键环节人工把关——数据与算力都留在你的环境里。
本地优先
多智能体协作
定时自动值班
跑通即可复用
Sakutime Workspace
工作台
把规划、执行、观测和沉淀，组织成可以切换的模块。
帮我盯一下这个网站，每 10 分钟检查一次可访问性，挂了就通知我。
好的，我已创建目标任务并绑定工作空间，异常时会推送提醒。现在开始第一轮检查：
网页抓取
命令执行
定时巡检
网站可用性监控每 10 分钟一轮
进行中
数据周报汇总已交工 · 待验收
验收
竞品资料收集Plan 模式 · 分步执行
进行中
运维值班09:00–20:00 · 每 30 分钟
在岗
内容运营每天 10:00 写汇报
待审批
数据专员谨慎型交接策略
休息中
竞品分析模板流程已跑通 · 填参再跑
▶ 运行
AI 早报流水线抓取 → 整理 → 成稿
▶ 运行
周报生成器已沉淀 12 次运行
▶ 运行
Windows 64 位
拖动我试试 · 安装后即可启动
为何选择樱时
专为「多步、要结果、要可恢复」的长任务而设计
普通 AI 聊天很快，但一问一答就结束：不碰文件、记不住事、更不会主动上班。樱时在桌面侧给你一条完整链路—— 规划 → 拆解 → 执行 → 恢复 → 交付。
02
多个 AI 员工并行
智能体按岗位分工协作，关键环节审批 / 验收，交工带任务总结——人工把关，不放手滑。
03
定时主动干活
自动化到点执行，员工按岗位值班、写汇报，还能把结果推到飞书。
04
跑通即可复用
多步流程另存为「应用」，以后填参数再跑；经验与记忆持续沉淀，越用越懂你。
05
数据留在本地
会话、记忆、文件与工作空间都在你的环境里，可对接本地模型与内网资源。
点击步骤，看一个任务如何被做完
不是把所有内容塞进一个聊天框，而是从一句话开始，经方案对齐、看板观测，到最后沉淀成可复用的应用。
说一句话
在输入框直接用自然语言描述需求。日常问答用 Ask，直接干活用 Agent，复杂多步任务用 Plan——模式药丸一键切换。
Ask 模式quick
Agent 模式do-it
Plan 模式align-first
核心能力
从单个对话框，到一支持井的 AI 员工队伍
四项核心能力集中在同一区域浏览：智能体负责「会什么」，员工负责「何时主动干」，工作空间负责「真的动手」，自动化与资产负责「长期跑得稳」。
01
智能体与技能
角色化管理：每个智能体有 SOUL 人设、工具白名单、技能与 MCP 连接器。
- 内置 80+ 技能，覆盖深度研究、代码、数据、文档与媒体生产。
- 不同角色可用不同模型：写代码用 Claude、日常用 DeepSeek，各司其职。
- 通过 MCP 连接器接入外部工具与数据源，能力持续扩展。
02
智能体员工
从「你问它答」到「主动上班」：雇个 AI 员工，按岗位值班干活。
- 雇佣上岗：岗位名称、职责、上班频率与时间，一次配置长期有效。
- 交接审批策略：关键环节人工把关，交工带任务总结。
- 全局助手小樱随时待命：临时委派、跟进进度、回看工作轨迹。
03
工作空间与知识
绑定本地目录即可读写文件、执行命令——这是「真干活」与「纯聊天」的分水岭。
- 切换工作空间场景，AI 即可读写项目文件、跑命令，工具调用过程实时可见。
- PDF / Word / Excel 上传即成 RAG 知识库，本地笔记库（Obsidian）直连可搜。
- 工具审批策略可调：默认询问、自动批准或仅会话内授权，安全边界你定。
04
自动化与资产
长周期要跑得稳：到点自动执行，经验记忆持续沉淀。
- 自动化调度：每天 / 每周 / 每月或自定义 cron，结果可推送到飞书。
- 资产中心：画像、记忆、经验、反思、专长——AI 对你的了解可持续校对。
- 目标任务后台长跑：看轮次与状态，中断可恢复，交付不丢件。
产品功能
侧栏即工作台：九个入口，各管一件事
从对话到交付的每个环节都有专属入口，复杂任务的所有状态——进度、审批、产物、记忆——都汇聚在同一处。
任务中心
所有复杂任务汇到这里：看进度条与子任务，随时暂停 / 继续 / 验收，交工带总结。
应用中心
跑通的工作流另存为「应用」，流程固定、只换参数——竞品分析、周报模板即开即用。
自动化
到点重复或一次性触发，适合日报、定期检查、汇总；执行结果可推送到飞书。
智能体员工
岗位、职责、审批策略、上班时间——雇了就能上班，扫一眼待审批即可掌控全局。
资产中心
画像、记忆、经验、反思、专长，日常说一句「记住」即可沉淀，随时翻看校对。
知识库
PDF / Word 上传即 RAG，Obsidian 本地笔记库直连——三种「知道」方式按需取用。
使用场景
这些长任务，都可以交给它
无论是科研助力、固定业务、团队协作还是个人知识管理，只要流程是多步的、要结果的、要可恢复的，就是樱时的主战场。
科研助力
顶刊论文结构化解读、GitHub 科研项目追踪、数据流水线——从信息检索到成稿的重复劳动，交给员工队伍批量完成。
固定业务自动化
竞品分析、周报汇总、定期巡检：流程跑通一次，另存为应用，以后填参数再跑，到点自动执行。
团队与组织协作
多个 AI 员工按岗并行，关键环节审批把关，交工带总结、汇报推飞书——像带团队一样带 AI。
个人知识管理
本地笔记库可搜、文档 RAG、长期记忆沉淀——AI 越用越懂你，第二大脑自己长出来。
优势对比
和常见用法比一比，差距一目了然
普通聊天、云端 Agent 平台、自建开源框架各有适用场景，但在「长任务、本地文件、定时主动、数据隐私」这些日常最关心的维度上，桌面工作台的优势相当明显。
| 对比维度 | 樱时 SakutimeAI Agent 桌面工作台 | 普通 AI 聊天一问一答 | 云端 Agent 平台按量订阅 | 自建开源框架自己动手 |
|---|---|---|---|---|
| 长任务链路 | ✓ 规划 → 拆解 → 执行 → 恢复 → 交付 | ✗ 一问一答就结束 | △ 支持，但按会话 / 按量计费 | △ 可搭，但编排工程量大 |
| 文件与命令 | ✓ 绑定工作空间，读写文件、跑命令 | ✗ 不碰本地文件 | △ 受沙箱与上传限制 | ✓ 支持，但需要自己接 |
| 定时与主动 | ✓ 自动化 + 员工值班，到点主动干 | ✗ 只能手动触发 | △ 支持，但依赖服务商在线 | ✗ 调度逻辑自己实现 |
| 多智能体协作 | ✓ 多员工并行，审批 / 验收 / 汇报 | ✗ 单个对话 | △ 支持，但概念复杂 | △ 能搭，但调试成本高 |
| 数据隐私 | ✓ 会话 / 记忆 / 文件都在本地 | △ 数据在服务商 | ✗ 数据上传第三方 | ✓ 自己掌控 |
| 复用与沉淀 | ✓ 应用中心填参再跑 + 资产持续沉淀 | ✗ 无沉淀，每次从零聊 | △ 模板分散在平台侧 | ✗ 每次从零搭 |
| 上手成本 | ✓ 安装即用，内置 80+ 技能 | ✓ 打开就聊 | △ 学习平台概念与限制 | ✗ 需要工程能力 |
* 对比基于各方案的典型使用体验整理，具体以实际产品能力为准。
开始使用
几分钟内装好，今天就雇第一个 AI 员工
适用于 Windows 64 位。安装后从桌面或开始菜单启动，配好模型即可开工。
下载樱时 Sakutime
Setup 5.2.0 · Windows 64位
如遇下载异常，请稍后重试或联系支持。