Manyfold
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Manyfold · 智能体托管与交付

托管你的智能体。
你的产出， 成倍放大。

Claude Code、Codex，以及你自己的智能体，始终在线并持续交付。

向下滚动 · 看它如何运作 ↓
01 · 托管

智能体住在 运行时里。

不再绑在你的笔记本上。每个智能体都有一个长期的家。

  • 任意框架 · Claude Code、Codex、Gemini CLI 等
  • 任意机器 · 托管沙箱、云电脑，或你自己的硬件
  • 已经建好了？ · 接入 Dify、Langflow 与外部智能体
把你的智能体放到云端机器上
02 · 一个工作台

一个地方， 运行全部智能体。

无论出自哪个框架，每个智能体的用法都一样。

  • 会话、文件、终端 · 真正的工作区，带备份
  • 按智能体配模型 · 用托管模型，或带上你自己的供应商
  • 按轮次计量 · token、成本与延迟，始终可见
03 · 在你工作的地方

同一个智能体。 每一个入口。

一份能力，从你已经在用的每个地方都能触达。

  • 你的产品 · 通过 OpenAI 兼容 API 调用
  • 团队沟通与终端 · Lark、Slack、WhatsApp，或 mf CLI
  • 你的日程 · 由自动化触发，结果自动送达
看看它能进入哪些应用
04 · 意义所在

你的产出， 成倍放大。

你睡觉时 PR 已经评审完毕，站会之前报告已经拟好，你打开队列之前工单已经分好类。你的产品和你的团队，靠着比你多得多的双手在运转。

兼容生态

把你已经在用的 直接带进来。

框架保留原生行为。渠道直达团队所在之处。运行时由你挑选。

框架
Claude CodeCodexGemini CLIPiAntigravity CLIOpenclawHermesNarraNexusDifyLangflowA2A
渠道
LarkSlackDiscordTelegramWhatsAppMatrixWeChatLINEiMessageLinearGitHub
运行时
有状态沙箱云电脑你自己的机器外部服务有状态沙箱云电脑你自己的机器外部服务有状态沙箱云电脑你自己的机器外部服务
可观测性

每一次运行，
都留有记录。

每一轮的对话记录、花费和权限都在 —— 包括你睡着时跑完的那些。

cc-review#42h
readsrc/auth/session.ts
edit3 files
test18 passed
PR #412
对话记录。

每一轮都留下来 —— 提示词、工具调用、改过的文件。几周后回来也能接着看。

claude-sonnet-5$0.120
gpt-5-codex$0.052
gemini-2.5-pro$0.011
本月至今$12.40
花费。

每一轮的 token、耗时、模型和价格，覆盖你用的每一个供应商。

editsrc/auth/session.ts已允许
runpnpm test已允许
runrm -rf node_modules已拒绝
控制权。

Agent 申请过的每一项权限，以及你的回答，记在同一份记录里。

Manyfold 解决方案

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免费开始， 需要时再扩展。

每个套餐运行同一套平台，按你需要常驻多少 agent 选择对应额度。

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免费
  • 3 Sandbox agents
  • 2 常驻 Agents
  • 每月 5 小时沙箱活跃时长
  • 1 个常驻 Runtime
  • 2 个消息渠道
  • 每月 5,000 次 API 调用
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面向独立开发者,在生产中运行少量 agent。

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  • 10 个常驻 Runtime
  • 25 个消息渠道
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面向生产规模运行的团队工作负载。

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  • 54 常驻 Agents
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常见问题

真正决定选择的 那几个问题。

如果你在纠结自己搭一套还是用现成的，从这里开始看。

不是。每个框架都以原生形态运行，保留自己的执行模型、模型配置和工作区语义。Manyfold 是它们外面那一层：运行时、工作区、编排、交付与计量。框架发布新能力的当天，你就能用上。
可以。点页面顶部的「在你的 agent 中使用」，把提示词贴给你的 agent。它会安装 mf CLI，打开一次浏览器让你登录或注册，并添加 Manyfold 插件。适用于 Claude Code、Codex，以及任何能运行 shell 命令的 agent。
虚拟机给你的是算力。Manyfold 给你的是你接下来本来要自己造的那部分：框架初始化、持久会话、文件与终端、模型配置、技能与 MCP、渠道、自动化，以及按轮次的用量——对每个智能体，都在同一个地方。
不需要。用 mf daemon 接入你自己的笔记本或服务器，或者把 Dify、Langflow 等受支持的服务作为适配后的工作单元接进来。外部运行时保留各自的能力边界，我们会明确告诉你边界在哪，而不是假装它不存在。
把你托管的智能体放在一个 OpenAI 兼容端点后面，现有 SDK 无需改动即可调用。这些调用与网页工作区共用同一套会话、权限和用量体系。它是一个由你管理的智能体，而不是一个裸的模型代理。
多数开发者从网页工作区开始，然后把 API 接进产品，或把渠道接进团队沟通工具。偏运维的团队常常从定时任务加渠道开始。所有入口触达的是同一批智能体，先用哪个都不吃亏。