Beta

Manyfold 文档

运行、连接并编排 AI agent。可以先在一个 sandbox 里启动一个托管 agent,或者注册你自己的电脑,让 agent 在你的代码仓库里工作。

第一个决策:你的 agent 跑在哪里?

几乎所有下游的配置问题都取决于这一个决定,所以它排在最前面。

有状态 sandbox

默认选择

一个可以暂停和恢复的隔离云端 workspace,同时保留文件和会话状态。

如果这项工作用不到你自己的电脑,选这个。

自有电脑

你的电脑

运行在你自己掌控的 Mac、Linux 或 Windows 电脑上,使用它的代码仓库、工具和网络。

本地代码仓库、CLI、GPU 或 VPN,选这个。

云端电脑

常驻在线

一台长期运行的 Manyfold 云端电脑,用于服务、连接器和定时工作流。

需要一直保持在线时,选这个。

完整对比与选择方法

然后,按顺序

第一次设置的顺序,来自快速开始和安装 CLI 这两个页面。

  1. 登录

    登录 Manyfold。

  2. 添加模型提供方

    在 Settings -> Model providers 添加模型提供方密钥,除非你的工作区已经有托管模型额度。

  3. 创建第一个 Agent

    从 New agent 创建第一个 Agent,并选择 Agent 框架和运行模式。

  4. 发送第一个任务

    打开聊天工作区并发送第一个任务。

  5. 安装 CLI

    如果需要在终端中使用,请在登录后安装 CLI,然后运行 mf login 和 mf whoami。

浏览文档

每个分组从哪里开始。完整的路由树在左侧导航里,各层默认展开。

开始

了解产品、安装 mf,并创建第一个 Agent。

构建

给 Agent 配置 workspace、模型和运行位置,然后用终端驱动它。

  • Agent
  • Runtime
  • 部署
  • CLI

连接

把 Agent 接入团队已经在使用的工具,以及你自己的应用。

  • 渠道
  • 自动化
  • A2A
  • API

参考

查阅 API 与 CLI 的确切形状,以及这份文档的机器可读版本。

  • CLI 命令