REAL AI WORKSPACE

An AI operating system for everyone

Connect tools, orchestrate workflows, and dispatch agents in a real workspace built to complete complex tasks over time.

Try Research a product direction, summarize opportunities, and generate a report Run
600+技能 200+MCP 服务 实时工作空间
Agent OS Live
Planning Tool calls 7 Approval required
理解任务

提取目标、约束和交付格式

调用技能

选择网页调研、资料整理与代码执行

等待确认

检测到发布动作,需要用户批准

生成结果

汇总过程、文件和可回看的输出

Auto Browser Result
noVNC Canvas Artifacts
market-research.md competitor-table.csv summary-preview.html

TASKS

把复杂任务交给一个能操作环境的 AI

InferLink 适合需要查资料、用工具、跑环境、产出文件的任务。你不需要理解底层能力,只需要说明目标。

01

调研产品和市场

收集网页资料、比较竞品、整理结论,输出结构化报告。

02

整理网页和资料

从多个来源提取重点,去重、归类、生成可继续编辑的内容。

03

运行代码和测试

在容器环境中执行命令、观察日志、修复失败并返回结果。

04

生成页面和设计稿

结合技能与文件输出,快速产出可预览的页面、图像和原型。

05

连接 MCP 工具

把数据库、浏览器、搜索、文件和业务系统变成 AI 可调用能力。

06

沉淀自动化工作流

把高频任务编排成可复用流程,让结果稳定、过程可追踪。

ORCHESTRATION

MCP、技能、工作流和代理如何协同

它们不是四个割裂入口,而是一条任务链上的不同层级:工具负责连接,技能负责专业动作,工作流负责稳定流程,代理负责面向目标持续执行。

MCP

连接工具和数据

把浏览器、搜索、文件、数据库和第三方服务接入任务。

Skills

封装专业动作

把调研、代码、内容、设计等能力变成可直接调用的模块。

Workflows

编排多步流程

把常见任务路径固定下来,减少重复描述和执行波动。

Agents

围绕目标执行

代理根据目标选择工作流、技能和 MCP,并把过程放进工作空间。

HOW IT WORKS

从一句目标,到可观察的执行过程

1

描述目标

告诉 InferLink 你要完成什么、偏好的输出格式,以及是否需要使用指定技能。

2

选择能力

从 MCP、技能、工作流和代理中组合能力,让任务可以连接真实工具。

3

观察和接管

左侧看文字反馈和确认请求,右侧看 Canvas、浏览器或实时容器输出。

LIVE WORKSPACE

每一步都看得见,关键动作由你决定

任务空间同时呈现文字反馈、工具事件、环境画面和交付文件。需要用户判断的动作,会先停下来。

打开控制台
AI 正在分析目标和限制条件
已加载技能:网页调研、文件整理
需要确认:是否打开第三方页面继续操作?
用户已确认,继续执行
任务结果已生成
Start with research 调研产品、整理网页、生成报告 Start with build 运行代码、修复失败、交付文件 Start with workflow 把重复任务沉淀为可复用流程

CAPABILITY MARKET

把能力组合成你的任务系统

TRUST

为真实任务设计的安全感

Human in loop

敏感操作、外部跳转、发布和删除等动作可以先停下来等待确认。

过程可见

左侧持续展示文字反馈和步骤事件,右侧展示实时环境输出。

容器隔离

任务在独立运行环境中执行,减少环境污染,便于回放和排查。

结果可追踪

任务历史、工具调用、文件输出和最终结果保存在同一个工作空间。

准备好让 AI 完成第一个真实任务了吗?

从一个简单目标开始,观察它如何规划、调用工具、请求确认并交付结果。