目标、优先级、高风险动作，都会停下来让你确认。
给真正要做事的人
别只和 AI 聊天了，让它把事往前推。
uagent 把目标、资料、工具、审批和执行记录放在同一个工作台里。你负责定方向和拍板，agent 负责查、写、改、跑流程，把结果带回来。
查资料、拆任务、写草稿、改页面、整理结果，不用每步都手动盯。
用过哪些工具、改过什么、为什么这么做，都能回头看。
我们想解决的问题
现在不缺回答，缺的是有人一直往下做。
很多 AI 产品还停在“问一句、答一句”。但真实工作不是这样：它需要记住背景，知道边界，能调用工具，也能在关键时刻停下来等你拍板。
每次都像重新认识你
项目背景、个人偏好、做事规则，如果不能沉淀，AI 再聪明也只能临场发挥。
答案出来了，事情还在原地
资料在网页，文档在本地，代码在仓库，流程在别处。真正费力的是把它们串起来。
能自动做事之后，更需要边界
agent 一旦能执行，就必须有审批、权限、记录和复盘，不然越能干越让人不踏实。
一个工作台就够了
你把目标放进来，uagent 把下一步排出来。
我的 agent
把长期目标拆成今天能做的事
uagent 会记住你的项目背景、偏好和限制，把笼统目标拆成清楚的步骤。遇到可能影响结果的动作，会先把理由讲清楚，再等你确认。
它怎么把事做完
先想清楚，再动手做，最后留下可复盘的记录。
uagent 不追求一次性“神回复”。它更像一个稳定的执行伙伴：先理解你的意图，再给出计划，接着调用工具去做，做完以后把结果和过程都交回来。
读懂目标
先看项目背景、可用资料、你的偏好，以及这件事做到什么程度才算好。
拆出步骤
把模糊任务拆成可执行清单，并标出哪些地方需要你确认。
动用工具
需要搜索就搜索，需要改代码就改代码，需要整理文档就整理文档。
交付复盘
最后交结果，也交代过程：做了什么、为什么做、还剩什么风险。
谁会更需要它
适合那些每天都要把复杂事情往前推的人。
创业者
盯竞品、改官网、整理用户反馈、写运营材料，把一堆零散动作串成节奏。
开发者
拆需求、改代码、跑检查、写说明、准备发布，让 agent 承担更多重复环节。
研究者
跟论文、做笔记、理引用、维护知识库，让长期研究不被临时对话打断。
团队负责人
分任务、看进度、找风险、同步结论，让多个 agent 像一个小团队一样协作。
接下来怎么走
先做好一个人的 agent，再走向多 agent 协作。
个人工作台
先把记忆、任务、审批、工具调用和执行记录打通。
agent 小队
让研究、产品、工程、运营等不同角色围绕同一目标配合。
本体 OS
把身份、权限、知识、工具和执行规则整合成新的工作入口。
早期试用