Agent-Native Beta 发布：为智能体应用打造的框架
智能体的下一步，不只是处理文本。今天我们推出 Agent-Native Beta：一个开源 TypeScript 框架，用来构建带直观界面的 AI 智能体。你可以在本地用开源框架起步，也可以直接在 Builder.io 上在线构建。
Agent-Native Beta 包含以下内容：
- 开源智能体框架，自带界面。每个智能体都有自己的应用，智能体和界面共享同一套操作、数据和应用状态。
- 六种调用入口共享操作。一项能力只需定义一次，Agent-Native 就会把它开放给界面、智能体、HTTP API、命令行（CLI）、MCP 和 A2A。
- 连接你的工具和其他智能体。通过 MCP 连接 Slack、Notion 等工具，在 Claude、ChatGPT 或 Cursor 中使用你的应用，并用 A2A 在智能体之间分派任务。
- 内置团队协作功能。共享指令、技能和记忆，并提供身份认证、权限管理和实时协作。
- 本地或在线开发。本地开发、随处部署，或者直接在 Builder.io 上在线构建并部署。
为什么 AI 智能体需要界面？
每种工作都有对应的界面，帮人们把事做好。我们在幻灯片编辑器里做演示文稿，在设计工具里探索创意，在仪表盘里跟踪进展。界面让工作变得可见，也让我们能直接修改它。
AI 智能体带来了一种新的工作方式：描述你想要的结果，让它自己想办法完成。但把任务交出去，不等于你就不需要看结果、做判断、调细节了。这种需要亲眼查看、动手调整的工作，光靠聊天很难完成。改一个颜色，不该意味着写一段提示词、等智能体跑完、付掉 token 费用，再检查有没有别的被改坏。人应该能在“让智能体做”和“自己动手做”之间自由切换，哪种合适就用哪种。这需要两者兼备：既有提示词的灵活，也有应用的可控。
什么是智能体应用？
智能体应用（Agentic App）是一个自带应用的 AI 智能体，二者合为一体。它不是给应用加一个聊天侧栏：智能体和 UI 是对等的伙伴，你在 UI 里能做的事，智能体也能做。两者结合，能提供单独一个聊天框做不到的事情：
- 有明确的起点。 UI 会展示智能体能做什么，你不用猜该怎么问。
- 上下文已经就位。 你的数据和工作流都在应用里，智能体从你正在处理的内容开始。
- 一起塑造工作。 智能体工作时，结果会实时出现在 UI 里。你可以继续在旁边的编辑器里改，选中任何内容指给它看，或者把任务交回给它。
Agent-Native 是怎么工作的？
Agent-Native 通过三个共享基础把智能体和 UI 连接起来。
共享动作（Shared actions） 让两者具备相同的能力。每个能力只需定义一次。智能体把它当作工具调用，UI 从代码里调用它。两者走同一套校验、权限和实现。
共享数据（Shared data） 让两者的工作保持同步。智能体做的事会出现在 UI 里，你在 UI 里做的改动智能体也能拿到。
共享应用状态（Shared application state） 提供上下文。智能体知道你屏幕上有什么，比如当前页面、选中的记录或激活的视图，所以它能理解你说的“这个”指什么。
计算机使用型智能体（Computer-use agents）像人一样通过 UI 操作。它们看屏幕，决定点哪里或输入什么，执行，然后检查结果，一步一步来。这能行得通，但速度慢、消耗的 token 多。Agent-Native 的智能体跳过屏幕，直接调用 UI 用的同一批动作。它们清楚自己能做什么，完成得更快，消耗的 token 也更少。而且不依赖屏幕，它们还能从 Slack 运行、按计划运行，或者应另一个智能体的请求运行。
连接你已经在用的应用和智能体
Agent-Native 是双向的：你的智能体可以触达团队在用的应用，其他 AI 工具和智能体也可以触达你的应用。
随时随地与你的 Agent 对话
你可以从 Slack、Microsoft Teams、Discord、邮件、Telegram 或 WhatsApp 给 Agent 发消息，不必打开应用，它就会开始干活。通过 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）和内置连接，把它接到 Notion、Linear、GitHub 等其余工具上，它就能汇总信息，并跨这些工具执行操作。
用 A2A 协议连接各个 AI Agent
每个 Agent-Native 应用都支持 Agent 间协议（Agent-to-Agent，A2A）。一个 Agent 可以把任务交给另一个 Agent，后者用自己的工具和上下文处理，再把结果返回。你构建的每个 Agent 都会增添新的能力，其他 Agent 也能调用。
在 Claude、ChatGPT 和 Cursor 里使用你的应用
每个 Agent-Native 应用同时也是一个 MCP 服务器。把它接到 Claude、ChatGPT、Cursor 或 Codex，这些工具就能直接调用你应用里的操作。在支持 MCP Apps 的宿主里，应用的界面会直接渲染在对话中。
用指令、技能和记忆定制你的 Agent
通用 Agent 的水平，取决于它对你的工作了解多少。用 Agent-Native 构建的每个 Agent，都可以带指令、技能、记忆和用于提供上下文的文件。指令和技能可以在团队内共享，同时每个人仍保留自己的偏好和记忆。有人改进了一项共享技能，所有人都能受益。
遇到专项任务，可以添加子 Agent，每个子 Agent 都有自己的会话线程、指令和工具。Agent 还可以按计划运行，或在某个事件发生时触发，触发条件用自然语言写就行。
内置鉴权、协作和 UI 工具包
每个应用都需要、但你又不想自己动手的部分，Agent-Native 都内置了：身份认证、权限、组织与团队、数据存储、多租户以及实时同步。
能看到 Agent 在做什么，把活交给它才更放心。你可以实时查看它的进度，敏感操作前要求你审批，并且始终能分辨某处改动来自你、队友还是 Agent。
可选的 Agent-Native Toolkit 为你应用的其他部分提供了现成的构建块。Clips、Slides 和 Design 就是用同一套组件构建的：
- 编辑：富文本编辑器和画布控件。
- 协作：实时在线状态、分享和评论。
- 历史记录：版本历史、撤销和恢复。
- 应用设置：设置、团队、导航和连接。
使用任意 AI 模型
你可以自带 API 密钥，接入 Anthropic、OpenAI、Google Gemini、OpenRouter，或者任何兼容 OpenAI 的端点；也可以用 Ollama 跑本地模型，或者直接使用 Builder.io 托管的 AI 连接。切换模型无需改动应用：操作、数据和界面都保持不变。
你还可以试试在现有 ChatGPT 订阅上运行 Codex 模型——这是 Labs 里的实验性选项。
本地构建或在线构建
想把代码放在自己的环境里，就从本地起步。你可以用自己的编码智能体来构建，也可以直接手动改代码：
npx @agent-native/core@latest create my-app
代码就放在你的代码仓库里。接上任意 PostgreSQL 数据库（比如 Neon 或 Supabase），然后部署到 Node、Vercel、Netlify、Cloudflare 或 AWS。
已经有 React 应用？不用从头重来，直接给它加一个智能体面板就行。或者用 Builder.io 在线构建：描述你想要什么，用 AI 反复打磨，再分享给团队，全程无需本地环境。
看看用 Agent-Native 能做什么
Clips、Slides 和 Design 都是用 Agent-Native 构建的智能体应用。试用它们，看看智能体和应用配合起来能做什么：
- Clips：录制屏幕并分享给你的智能体。一个链接就能让它拿到转录文本和带时间戳的图像，从而处理 bug、反馈和操作演示。
- Slides：让智能体生成一份演示文稿，然后自己动手改幻灯片。选中任意一页，智能体就知道你指的是哪一页。
- Design：和智能体一起创建设计稿和交互式原型，再用可视化控件微调，或者交还给智能体继续处理。
这三款都是开源的。你可以直接使用、研究它们的构建方式，或者以它们为起点做自己的应用。