The problem
讓 AI 代理更好用，而且免費
AI 確實記得。但那份記憶只在 AI 內部，你看不到。Amenbo 解決的正是這一點。
看不到它記住了什麼
依據了哪些判斷、忘了哪些，從外部無從查看，也就無從追溯理由。
愈長的工作，掉得愈多
對話愈長，AI 愈是從最早的部分開始掉。你會在同一處再次卡住。
一換就得從頭再來
換一個 AI，或者只是隔了一天，脈絡都不會跟過來。每次都要重新說明。
The answer
紀錄留在你自己的裝置裡。
不在 AI 裡，而在你手上。因此讀得到、不會消失，換哪個 AI 都能接著來。
Works with
換了 AI，也能接著來。
工作的實質在你裝置上的紀錄裡。所以用哪個 AI，隨時都可以換。
中心是同一份紀錄。每個代理讀寫的都是它。
In the app
AI 就在它裡面跑。
打開 Amenbo，AI 代理就在裡面跑。把視圖切成多個窗格，每個窗格做不同的活。旁邊那一列，讀的就是 AI 正在動的那份程式碼。
Hands off
不添額外的活，寫任務和銷任務都在 AI 那邊。
你只寫第一句請求。建任務、標完成，都由正在做事的 AI 完成。在 Amenbo 的窗格裡，或在你自己的終端機裡，都一樣。
以往
建也是你，銷也是你。終究忙不過來。
Amenbo
- 定下了設計已完成
- 實作了儲存處理已完成
- 撰寫測試進行中
建與銷都由 AI 完成。你只是開了口。
Interfaces
給 AI 的是命令列，給你的是介面。
同一份紀錄，兩扇窗。AI 用命令讀寫，你在看板上一覽全局。
// for humans — GUI
你從看板、時間軸、相依圖上一覽全局。AI 在跑，你在看著。
Measured
同樣的答案，約一半的步數，還能省下 token。
紀錄由線相連，AI 不必通讀全部歷史，順著幾條線就能到達。讀取量也少 1.4 至 1.9 倍。
回答同一個問題所需的步數（實測，中位數）
Get started
交給你的 AI 就好。
免費使用。裝上、選一個資料夾、把請求交給 AI。你的步驟到此為止。
- 01安裝macOS / Windows / Linux。
- 02建立專案取個名字，選定要管理的資料夾。
- 03把請求交給 AI複製後直接貼給你在用的 AI。用哪個都行。
面向開發者
AI 讀取 amenbo agent --json，按 intake → list → reserve → execute → finish 的順序行事。預約是 compare-and-swap，因此並行工作階段不會重複認領同一個任務。
各專案彼此隔離，代理讀寫不到自己範圍之外。發行版由公開 CI 建置，attestation 可供驗證。授權為 Apache-2.0。
