遇到的问题
多个 Agent 轮流处理项目,会话难找,经验留不住,重复任务还得每天安排。
希望拿到什么
可检索的记录、审阅后的交接、记忆和后续任务执行记录
现在卡在哪
能怎样做得更好
同时使用多个 AI Agent 的开发者、技术负责人和自动化团队
电脑工作台 / Lanner
在自己的机器上管理会话、任务、经过审阅的交接和授权记忆。把重复工作设为定时任务或有质量门的有限循环,再看 Agent 行为与模型用量。
了解产品 ↗从授权会话中找到上次的任务、决策和待办。
选择本次需要的记忆,审阅上下文后再继续。
安排一次后续任务,或在设定轮次与质量检查内迭代。
看一眼实际场景
遇到的问题
希望拿到什么
可检索的记录、审阅后的交接、记忆和后续任务执行记录
开始需要什么
授权的本机会话、任务目标、可选记忆与模型设置
验证时看什么
检查会话接续、记忆权限、质量门、使用统计
讨论这个场景 ↗LANNER / AGENT WORKBENCH
今天多个 Agent 帮你做事,明天你还知道它们做了什么吗?Lanner 在自己的机器上整理会话、任务和用量。你可以接着执行,也可以在授权后留下记忆,让定时任务和有限次数的循环任务继续推进。
昨天交给 Agent 的事做到哪里了?
换个时间、换个 Agent,怎么继续?
反复做过的事,下次还要从头解释吗?
哪些事可以定时做、循环做,什么时候需要我确认?
ONE WORKBENCH
查看 Agent 活动、待复核的记忆和授权范围内的用量概况。
集中浏览和搜索本机不同 Agent 的会话,按项目筛选,支持阅读与导出。
在真实交互终端运行任务;浏览器刷新后仍能查看和继续执行。
给 Agent 设定目标、轮次和质量检查,按明确边界迭代,关键动作由人确认。
把例行任务安排在指定时间运行,查看执行记录,必要时暂停或重试。
明确授权后,从会话中整理事实、个人偏好与可复用技能,按项目管理。
分析 Agent 的实际行为,并结合采集到的模型、Token 用量和成本元数据复盘。
一次跨 Agent 工作接力
当前跨 Agent 交接聚焦 Codex → Claude Code 的受控流程,不代表所有 Agent 会话都可以直接迁移。
讨论 Agent 工作台场景搜索上次的工作,确认已经完成什么、哪里还没做。
把目标、进度、决策和待办整理成有界、脱敏的上下文包。
由用户确认之后,在授权的工作目录中发起目标 Agent 会话。
按需开启记忆,并决定是否交给定时或循环任务继续处理。
LOCAL FIRST
找回会话、采集用量和生成记忆是三项不同的授权。浏览本机工作记录,不会自动开启用量采集,也不会自动授权模型读取会话正文。
授权的会话在本机工作台阅读和搜索。
单独配置后采集时间、模型、Token 等调用元数据,默认不上传对话正文。
记忆生成和任务执行需要明确开启,选中的内容可能发送至配置的模型提供商。
不只有网页工作台
看会话、任务、循环、定时、记忆和分析。
在终端中连接已经运行的 Lanner。
用结构化接口查看状态、会话及经过确认的交接流程。
Lanner / CAPABILITIES
搜索历史会话与任务
审阅跨 Agent 交接与授权记忆
设置定时或有界循环并查看分析
WORK IN CONTEXT
Lanner / Agent 工作台
不同工具里的会话、任务和决策很难找齐,重复工作难以形成经验。
找回项目会话和决策,经授权留下经验,安排后续检查。
工作成果示意
找回会话、审阅交接,授权保留经验,安排定时或有界任务。
示意工作流,使用预设任务说明步骤。
DESIGNED WITH BOUNDARIES