一段对话结束了，工作往往仍在继续。
计划仍需推进。一封邮件可能带来变更，一场会议可能被重新安排，而片刻前讨论的问题可能在另一个应用中找到答案。对于旨在参与这项工作的智能体而言，用户的消息只是理解正在发生之事的一种途径。
2026 年 1 月，OpenClaw 走红。
它带来的一个重要启示是：即使用户没有提出新问题，智能体也能持续参与工作。通过定时任务和心跳机制，智能体可以检查相关事项并决定是否提供帮助。这让“始终在场的助手”这一想法变得更加具体。它也开辟了一个值得探索的方向：当时间流逝之外的事件也能触发智能体时，它该如何参与我们的日常工作？
在 AirJelly，我们设想这样的主动型智能体：随着工作展开获取新的上下文，依据用户的目标和习惯判断何时行动，并调用恰当的能力提供帮助。
本文探讨一种可能的架构及其背后的理念。
主动性始于用户
人们很容易把主动性描述为一组功能：会议提醒、邮件整理、任务跟进，以及下一步该做什么的建议。然而，同一功能在不同人的工作中可能具有截然不同的价值。
有些人希望重要变化一发生就立刻得知；另一些人则喜欢批量处理消息。有些人喜欢先审阅草稿再讨论，而另一些人则希望先就方向达成一致再开始任何工作。甚至同一个人，在探索问题、专注于创造性工作或交付成果时，也可能希望获得不同程度的参与。
这些差异反映了人们组织工作的方式：如何分配注意力、做出决策、与他人协作，以及决定把什么委托给智能体。
因此，主动型智能体在决定如何参与时，需要考虑用户的目标、偏好和当前处境。一封关于即将到来的评审的邮件，可能是准备材料的理由，也可能是更新安排的理由，还可能是等用户完成手头工作再说的理由。
我们希望这种判断保持灵活。用户应当能够表达希望智能体关注什么、承担什么、何时保持安静，而无需去适应预定义的工作流。
环境中的变化成为协作的机会
定时任务让时间成为一种触发器。延伸这一思路，环境中的许多变化都能给智能体一个重新审视当前状况的理由。
一场临近的会议、一封新邮件、一条桌面通知、所连接设备状态的变化，或在某个应用中完成的操作，都可能与正在进行的工作相关。
桌面活动尤其值得关注。当人们阅读、讨论想法、编写代码、调整计划时，其工作的上下文散布在各个应用中。如果智能体能在用户允许的边界内理解这些活动，就可能减轻反复解释背景或重新汇集信息的负担。
一个事件只能告诉我们某事可能发生了变化。它是否重要、与哪个目标相关、是否需要采取行动，都取决于上下文。触发器创造判断的机会；用户的工作赋予这个机会意义。
我们希望智能体的注意力能跟随这些关联：在准备评审时关注相关安排，在写作时尊重专注状态，在任务完成时改变其参与程度。
持续参与的智能体
这些想法引导我们构建一种由触发器、主智能体、工具和子智能体组成的架构。用户上下文为决策提供依据，而行动结果和用户反馈则塑造后续判断。
主智能体承载工作的上下文，判断某项变化是否值得关注，并决定接下来应该发生什么。它可以收集更多信息、向用户提问、调用工具，或将需要进一步探索的工作委派给子智能体。
子智能体朝着特定目标工作，而主智能体则持续关注用户和环境中的变化。Anthropic 的多智能体研究系统也采用这种编排者—工作者的分工。对于主动型智能体而言，它提供了一个重要的设计视角：在任务执行过程中，仍需有人关注其目标是否已经改变。Anthropic 的多智能体架构
例如，如果评审再次被重新安排，相应的准备工作也应随之改变。新信息需要影响正在进行的工作，而不仅仅是出现在下一次回复中。主智能体与其工作者之间的持续协作，使改变方向、补充上下文或停止任务成为这种关系的一部分。
在这里，连续性意味着协作可以超越单次对话。一次回复结束后，用户的目标、未完成的工作以及后续变化仍保持关联。智能体的参与应当把这些关联延续下去。
每个插件都是双向连接
要适应不同的工具和工作习惯，需要可组合、可插拔的能力。
在我们设想的架构中，每个插件都从两个方向增加能力：插件可以通过事件触发智能体，智能体也可以调用插件提供的工具。
日历插件可以在会议临近或安排变化时触发智能体。它也可以被调用来查询、创建和更新日历事件。邮件插件可以在消息到达时提供新的输入，同时提供读取和回复的工具。设备插件可以报告状态变化并提供相应的控制。
因此，每个插件既可以是协作的起点，也可以是后续行动的参与者。
更重要的是，这些能力可以跨插件协同工作。一封邮件传达的变化可能促使智能体检查日历，然后将相关材料的准备工作委派给子智能体。引入事件的插件并不决定智能体接下来使用哪个插件。用户的目标和当前上下文引导这一选择。
随着插件的增加，智能体能够理解的环境和能够采取的行动同步扩展。用户可以围绕自己的工作选择能力，而不受限于某个特定应用、某类任务或固定工作流。
让用户掌握节奏
主动型智能体的价值最终取决于它是否提供了恰当的帮助。有时这意味着提前准备材料或跟进未完成的工作。有时这意味着理解情况并选择不打扰。
这种协作需要为用户留出表达偏好和做出调整的空间。用户应当能够改变智能体关注的内容、纠正它对工作的理解，并决定哪些行动应继续、哪些应停止。
可组合的架构为这种灵活性提供了基础。触发器将变化带入智能体的注意范围，用户上下文为判断提供依据，工具和子智能体执行行动。这些部分围绕用户试图推进的工作连接在一起。
这是 AirJelly 对主动型智能体的一种愿景：更自然地参与正在进行的工作，以遵循用户目标和工作习惯的方式提供帮助，并随着情况变化调整其参与程度。