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解決的問題

Juggler 為 AI 編碼代理提供了一個視覺化工作台，擺脫了單純的滾動聊天記錄，轉而採用結構化、可導航的環境。它透過讓模型的上下文、工具呼叫與內部交易完全可見且可編輯，解決了「黑箱」代理執行的問題，同時允許代理在程式碼實際所在位置的遠端伺服器上執行。

如何運作

Juggler 以客戶端-伺服器架構運作。在包含程式碼的機器上執行無頭 Go 伺服器，而原生桌面應用或瀏覽器則作為同步客戶端。對話不再以線性聊天形式呈現，而是組織為持久的樹狀結構，支援嵌套線程。它使用基於 JavaScript 的擴充系統來定義工具（如 bash 或檔案讀寫）、LLM 迴圈策略以及 UI 元件。它還與 Model Context Protocol (MCP) 集成，讓開發者能透過檢查模型與伺服器之間傳遞的精確模式與參數，測試與除錯 MCP 伺服器。

適用對象

專為使用 AI 編碼代理，並希望對代理的上下文進行細粒度控制、具備調試模型交易的能力，以及透過分支對話靈活管理複雜編碼任務的開發者設計。

主要亮點

• 樹狀對話：使用 Miller 列來導航嵌套線程，允許使用者在不污染主聊天的情況下分支進行研究或探討相關議題。
• 上下文手術：允許使用者將歷史折疊到線程中，移動或複製項目，並編輯提示身分，手動優化模型所見內容。
• 交易檢查：提供對每個 LLM 請求的完全可見性，包括系統提示、工具定義、令牌使用量與停止原因。
• 遠端執行：伺服器在程式碼所在位置執行，允許多個客戶端（桌面或行動）連接到單一即時會話。
• 可擴充架構：支援自訂 JavaScript 擴充以新增工具、命令與 UI 卡片，並作為 MCP 伺服器除錯的工作台。