J Jarvis Console 下载 Jarvis
本地优先的 AI 工作系统

一句话,叫醒一支 AI 执行团队。

Jarvis Console 把聊天、代码、画布、CAD、AI 生图、知识库、浏览器检查和 Agent 群协作放进同一个工作台。它不是“回答你”,而是先判断、再计划、再调用工具,最后交付可验收的证据。

1 个 统一工作台承载对话、工具和产物
多 Agent Jarvis、Codex、ClaudeCode 与功能 Agent 协同
证据链 任务、日志、文件、截图和运行结果可追踪
向下查看产品结构

Interactive Product Demo

每个工作台,都能看见它到底怎么干活。

点击左侧界面,官网会切换到对应的真实产品模拟:主对话、AgentGroup、Pencil、Workflow、CAD、AI 生图、知识库和浏览器验收都不是宽泛介绍,而是按真实操作流展示。

主对话框 · 真实流式回复
Work 模式AI 助手上下文 42%

Product Cockpit

一个界面,把 AI 从回复带到执行。

Jarvis 的界面围绕“任务流”组织:左侧是工作台与专业 Agent,中间是连续对话和流式过程,右侧是状态、证据和上下文。用户可以先聊清楚,再让 Agent 去真正干活。

Jarvis Runtime Ready
Work Code
Jarvis AI 助手 Codex ClaudeCode
上下文正常
帮我把这个想法变成一个可运行的产品方案。
正在分析目标、依赖、工具和验收路径
我会先拆成产品结构、真实链路、UI 首屏、后端接口和验收证据五部分。确认方案后,再进入对应工作台执行。
输入目标、粘贴资料,或选择应用功能...

Live Simulation

把官网变成一段可看的 Agent 工作流。

这里模拟 Jarvis 的真实使用感:先用自然对话理解目标,再把任务分给群聊成员和工作台,过程行、证据、画布、CAD 与 Workflow 同步出现。

Agent 对话模拟
Work 模式 run: preparing
用户 帮我做一个 Jarvis 官网,展示 Agent 对话、群聊协作、Pencil、CAD 和 Workflow。
正在读取需求和当前工作台状态
正在拆解展示结构与验收点
Jarvis 我会先把官网首屏稳定住,再加入 AgentGroup、画布工作流和证据链动态展示。确认后,我会按模块逐个落地。
输入目标,Jarvis 先分析,再分派工具...
AgentGroup 群协作
6 名成员在线
J
Jarvis拆解目标,维护全局上下文
分析中
Co
Codex检查代码结构和浏览器验收
待命
Cl
ClaudeCode补充实现方案和风险审查
排队
验收 Agent截图、日志、链接和结果检查
等待
应用功能画布
Pencil CAD Workflow

自由画布

图层、参考图、提示词反推与批量生图。

Workflow

节点编排、运行日志、审批和产物导出。

CAD 建模

参数、图片参考、机械结构和 STEP 证据。

runId: jarvis-web-042 jobId: canvas-demo log: 8 events artifact: website.html

Download Center

下载 Jarvis Console 安装包。

这里预留正式发布入口。当前官网已经部署到服务器,安装包可以上传到服务器的 /var/www/jvsppl.vip/current/downloads/ 或发布目录,按钮会指向固定下载地址。

Windows 安装包待上传
版本日志预留
校验文件 SHA256预留

安装包发布入口

静态官网先展示上传控件和发布规则。真正上传可通过服务器 SSH / 管理后台 / 后续 Jarvis 发布接口完成。

当前选择未选择文件

Capabilities

面向真实工作的 AI 能力层。

官网展示的不是概念卖点,而是 Jarvis 当前产品方向:模型回复、工具调用、项目管理、工作台执行和证据沉淀在同一套体验里闭环。

01

真实流式 Agent 回复

主对话、Codex、ClaudeCode、功能 Agent 统一消息组件,支持过程行、思考摘要、停止、排队和错误不覆盖正文。

02

AgentGroup 群协作

Jarvis 负责主持,Codex 做实现,ClaudeCode 做审查,验收 Agent 做证据检查;失败卡可关闭、可重试、可追踪。

03

Pencil 创作流水线

自由画布支持图层、参考图、AI 生图、批量生图、反推提示词、相册、版本、项目地址和导出。

04

CAD 参数建模

支持自然语言、图片参考、自定义参数、孔位、公差、圆角、材料、源码生成、预览和 STEP 导出证据。

05

Workflow 画布编排

节点、边、运行历史、审批、取消、重试、导入导出和批量项目管理都在同一条可恢复任务链路里。

06

知识库与项目树

读取本地项目结构、附件、历史上下文和知识库材料;文件、记忆、日志按 Agent 私有根隔离。

07

浏览器检查与代码验收

真实打开页面,检查白屏、控制台、截图、布局、按钮遮挡和构建结果,输出可复查验收报告。

08

运行证据与发布

runId、jobId、streamTraceId、日志、截图、文件、token 和失败原因都能沉淀;官网预留安装包下载和发布入口。

Operating Flow

先判断,再计划,最后执行。

Jarvis 的关键价值不是立刻乱动,而是让 Agent 像工程师一样先理解上下文,向用户说清楚准备做什么,再进入工具调用和验收。

1 理解目标 从用户输入、附件、项目状态和当前页面提取真实意图。
2 拆解方案 把任务拆成链路、风险、依赖、验收和可执行步骤。
3 调用功能 按需调度代码、画布、CAD、知识库、浏览器或文件工具。
4 沉淀证据 将日志、截图、产物、diff 和失败原因变成可复查证据。
5 交付结果 用清晰结论收束,说明已完成、未完成和下一步。

For Builders

给想把 AI 用到真实生产的人。

Jarvis 更适合需要长期维护项目、频繁验证结果、同时管理多个工具和 Agent 的个人或团队。

适合的工作方式

如果你的目标不是“问一句拿答案”,而是持续构建、调试、生成、验收和复盘,Jarvis 会更像一个可扩展的 AI 操作系统。

  • 产品负责人:把想法拆成界面、接口、路线图和验收证据。
  • 开发者:让 Codex / ClaudeCode / 验收 Agent 在同一任务中协作。
  • 设计和创作团队:用 Pencil、Workflow、AI 生图和提示词反推形成生产链路。
  • 重度自动化用户:把本地文件、浏览器、日志、截图和工具结果纳入统一流程。

系统结构

界面层 聊天、工作台、画布、CAD、AI 推演、AgentGroup、设置与运行监控。
Agent 层 身份、记忆、技能、说明书、Work / Code 模式和功能分派协议。
工具层 文件、项目树、知识库、浏览器、代码验收、产物导出和审批。
证据层 runId、jobId、日志、截图、token、上下文、版本和失败恢复记录。

把 Jarvis 变成你的本地 AI 总控台。

官网首屏可以继续扩展成真实产品站:下载入口、版本日志、案例、文档中心、功能截图、FAQ 和定价页都能沿着这套视觉系统往下加。

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