AWR / WORK CONTINUES

让你的 AI 团队，
把复杂项目持续做完。

人与 AI 协作的开源项目交付平台。让任务有依据，让交接不断线，让每一步交付可追溯。

开始使用看看如何协作

Apache 2.0 开源·本地上下文编译

通过 CLI / MCP，连接你正在使用的 Agent

Claude CodeCodexCursorKimiGemini CLICopilotWindsurfQwen CodeGrokZCodeDeepSeekTrae

GETTING STARTED

三分钟，把它装进你的工作流。

不替换你的 Agent，也不迁移你的项目。

选择你熟悉的安装方式

帮我安装 AWR，装好后接管当前项目：https://github.com/originoneai/awr

把这句话发给你正在使用的 Agent，它会自己完成安装与接入。

npm install -g @originoneai/agent-work-runtime@0.5.1

python -m pip install agent-work-runtime==0.5.1

提供 awr 与 awr-mcp 命令

平台与安装要求Node 22.14+ / Python 3.9+

把这段话交给你的 Agent

请使用 AWR 接管当前项目，先核对目标、已有任务与来源，再登记本次工作、验收条件和下一步。

在实际项目目录中发起。先核对已有状态，再开始工作。

一劳永逸：让 Agent 长期记住

以后所有的任务开发协作都使用 AWR 来管理，把这一点写进你的最高优先级指令规则。

只需设置一次。每种类型的 Agent（Codex、Claude Code、Kimi 等）各自说一遍即可长期生效。

让下一次会话，有据可接

请通过 AWR 为当前工作保存检查点，记录已完成事项、未完成项与下一步。新会话接续时，先核对来源变化和检查点，再继续当前任务。

请在自己的项目中实际验证；官网不会连接或修改你的项目。

会话接续工作流文档

支持的系统macOSLinuxWindows

AWR 会替我运行 Agent 吗？

AWR 提供项目事实、上下文、依赖与交付记录。任务安排和实际执行仍由人、Agent 或宿主承担。

如何确认新会话真正接上了？

请新会话先读取 AWR 的当前任务和最近检查点，核对来源是否变化，再说明已完成内容、未完成项与下一步。核对准确后继续实际工作。

COLLABORATION

协作，有两种典型形态。

同一份项目事实，支撑不同的分工方式。

个人多 Agent 协作

一个人调度多个 Agent，多主线并行推进，成果留痕、随时接续。

团队协作

人承担责任，Agent 在授权内执行；多主线独立推进，复核后再交付。

看协作演示

73.6%

最大任务上下文输入量减少

676 / 676必需事实全部保留查看证据口径

项目记得住

目标、决策与下一步，跨会话持续保留。

协作有依据

任务、责任与依赖，清楚交接。

投入可核对

基于真实证据，理解每一步成本。

CLI / MCP 已发布；团队与高级协作详见能力边界。