完全模块化的智能体桌面端

建议统一在设置中打开Command Execution Mode 的 System Terminal 选项，如果有 GUI或系统环境执行需求。

允许用户更改所有提示词，添加工具，装卸载 skills，更改内置的所有智能体结构和框架，思考步长，工具阶段步长，所有修改仅需更改配置文件（工具除外）。增加 fresh 工具，允许智能体的自我改进（动态刷新改进的提示词，工具和 skill进入执行过程）

支持 SDK。pip次项目后基于配置文件和简单的 sdk代码构建自己的 agent

#!/usr/bin/env python3

from infiagent import infiagent

agent = infiagent(
        agent_library_dir="./agent_library",
        tools_dir="./tools_library",
        llm_config_path="./config/llm_config.yaml",
        workspace="./workspace",
        action_window_steps=12,
        thinking_interval=12,
    )

result = agent.run(
        "你叫什么名字？",
        agent_system="OpenCowork",
        agent_name="alpha_agent",
        workspace='/Users/chenglin/Desktop/test_sdl/work'
    )

print(result)

MAC 客户端

修复滚动问题
日志问题（可以在～/mla-v3/log 文件夹下看到所有运行日志，用于提交异常或者自行排查问题。
增加系统终端权限选项（如果使用 mac-use 这种 gui 技能包，建议打开，并赋予终端录屏权限）
如下图设置即赋予infiagent 终端的所有权限。

MAC APP V1.0.0

完全本地化，完全开源。
基于 infiagent 架构，支持长程任务。
支持不同智能体之间共享记忆，任务切换。
支持导入 skills，提供在线skills 库导入skills 到本地。

自带两个智能体系统
Cowork:
扁平架构智能体，支持装载 skills，单层智能体，支持广泛的通用任务，代码开发，桌面整理，深度调研，ppt 制作等等。

Default（research）：
支持全流程的学术研究辅助，绘图，调研，实验，文章生成。

使用方式：
下载安装包，点击 dmg，安装。
打开程序，点击设置，设置你的 api 和密钥：

或者也可以在raw yaml 中复制你以往的配置文件例如：
openrouter:

temperature: 0
max_tokens: 0
max_context_window: 500000
base_url: https://openrouter.ai/api/v1
api_key: 
timeout: 600              # LiteLLM 原生：建立连接及整体响应的最大等待时间 
stream_timeout: 30        # LiteLLM 原生：两个流式数据块之间的最大间隔时间
first_chunk_timeout: 30   # 应用层强制：连接建立+首包接收的最大时间（防止连接池死锁）
models:
- openai/google/gemini-3-flash-preview
figure_models:
- google/gemini-3-pro-image-preview
compressor_models:
- openai/google/gemini-3-flash-preview
read_figure_models:
- openai/google/gemini-3-flash-preview
hinking_models:
- openai/google/gemini-3-flash-preview

# 多模态配置
multimodal: true           # 主模型（models）+ thinking agent 是否支持多模态图片嵌入
compressor_multimodal: true   # 压缩模型（compressor_models）是否支持多模态图片嵌入

kimi:

temperature: 1
max_tokens: 0
max_context_window: 500000
base_url: https://api.moonshot.cn/v1
api_key: 
timeout: 600              # LiteLLM 原生：建立连接及整体响应的最大等待时间 
stream_timeout: 30        # LiteLLM 原生：两个流式数据块之间的最大间隔时间
first_chunk_timeout: 30   # 应用层强制：连接建立+首包接收的最大时间（防止连接池死锁）
models:
-  openai/kimi-k2.5
figure_models:
- google/gemini-3-pro-image-preview
compressor_models:
-  openai/kimi-k2.5
read_figure_models:
-  openai/kimi-k2.5
thinking_models:
- openai/kimi-k2.5 

# 多模态配置
multimodal: true           # 主模型（models）+ thinking agent 是否支持多模态图片嵌入
compressor_multimodal: true   # 压缩模型（compressor_models）是否支持多模态图片嵌入

选择agent_system和你的工作目录开始布置任务：

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