Agent 一多，这些事就会散掉
工程师电脑上同时跑几家 Coding Agent 时的常见麻烦
安装各管各的
Node、npm、Git 和各家安装包散落各处，升级和卸载全靠手记。
环境难对齐
登录无法复用
订阅和 API Key 写在各工具配置里，接到另一个 Agent 要再配一遍。
账号重复维护
Skills 各写一份
同一套技能要往每个 Agent 目录拷贝，改一处漏三处。
技能不同步
用量看不清
Token 和费用埋在各家日志里，没法并排看趋势和成本。
成本不透明
一份登录，接到多个工具
存的是一把 API Key 或一次订阅登录。接到另一个 Agent 时，只可能是下面三种做法。能改配置就不做转发。
直接改配置
这份 Key 已经会说目标工具听得懂的话。Agent Hub 只填地址和模型，不另开程序。
写进对方认的登录
目标工具自己就会用这套订阅。只把授权写到对方认的位置，同样不另开程序。
本机转发（兜底）
两边协议对不上、又测过这种转换时，才在 127.0.0.1 开一层转发。登录留在 Agent Hub，目标只连本机。
在一个窗口里完成日常管理
以 Agent 为筛选维度，以功能为导航，不把每个工具做成孤岛
Dashboard
查看 Agent 状态、Token 趋势、成本估算与解析健康度，已安装的可直接连接或切换。
Agents
先检测 Node / npm / Git 等运行环境，再安装、升级或卸载各家 Agent。
Connections
管理官方登录与 API Key，把一份登录接到其他编程工具。能改配置就不做转发。
Skills
以 ~/.agents/skills/ 为共享真源，向各 Agent 同步技能，避免各写一份。
Chat
在桌面端调用一个或多个本机 Agent，并展示流式过程。
Projects
浏览和汇总各 Agent 的本地项目与会话，不必在多个目录之间翻。
MCP
只读汇总各 Agent 的本机 MCP 配置，管理与注入仍按各工具自己的方式。
CLI
提供 doctor、env、agent、skill、usage、backup 等命令，和图形界面同一套核心。
当前适配的 Agent
各家能力并不齐平，以能力矩阵和实际检测结果为准
默认只处理本机数据
凭据、会话和用量留在你的电脑上，不经过辰时云端
本机目录
应用数据在 ~/.agenthub/，切换前会备份 live 配置。
用量只读本地
Usage 解析本机会话或日志，不截取请求，也不上传。
凭据脱敏
界面、CLI 和日志不会明文回显完整密钥。
产品界面
Dashboard、Agents、Skills 与 Chat 是日常用得最多的四个入口
常见问题
先分清本机 Agent 管理工具和 AI workflow（定制化工作流），避免买错东西
Q: Agent Hub 和「AI workflow」有什么区别？
A: Agent Hub 是装在工程师电脑上的多 Agent 管理工具。AI workflow 是我们基于 Dify / N8N 做的定制化工作流交付。一个管本机 Coding Agent，一个给业务系统做自动化。
Q: 会不会把代码或对话传到辰时服务器？
A: 不会。默认数据在本机 ~/.agenthub/，用量只读本地日志。我们不提供云端账号同步，也不经代理截取请求。
Q: 现在能接到哪些 Agent？
A: 当前内置 Claude Code、Codex、Kimi、Grok、Pi、WorkBuddy、Cursor Agent、DeepSeek Harness。各家能做的事不一样，以应用内检测和能力矩阵为准。Cursor 只支持公开的 Agent CLI。
Q: 怎么获取？企业能不能内网部署？
A: GitHub Releases 提供 Windows、macOS、Linux 安装包，协议是 MIT。企业要做内网分发、私有适配或培训，走咨询入口即可。
需要的是定制化工作流？
如果要的是 Dify / N8N 定制化工作流、文档处理和流程自动化，请看 AI workflow，而不是这款桌面工具。
