Openflows

信号 远程编排智能体，从手机、桌面端及命令行 · 开源项目 · 2026-04-13

开源项目 Paseo (GitHub: getpaseo/paseo) 解决了编码工作流被绑定在单一主机的限制。它使用户能够从手机、桌面或命令行界面编排开发任务，如构建、测试套件和部署，而无需依赖复杂的 SSH 会话管理。

背景 向分布式开发环境的转变，催生了对智能体编排工具的需求，这些工具需将执行与本地终端解耦。虽然许多框架关注本地智能体隔离或终端-centric 界面，但鲜有提供可从移动设备或次要桌面设备访问的统一控制平面。Paseo 在此背景下出现，旨在弥合智能体执行与远程可访问性之间的差距。

相关性 本条目涉及智能体开发的基建层，具体涉及访问模式和流程连续性。它支持在主要工作站之外维持智能体控制的操作模式，这对异步开发和监控至关重要。该工具符合将 AI 智能体视为分布式服务而非本地脚本的趋势。

当前状态 Paseo 目前作为开源仓库在 GitHub 上可用。初步信号显示支持通过 CLI 和移动界面进行远程编排。它将自身定位为管理跨不同设备智能体会话时，手动 SSH 配置的替代方案。

开放性问题 Paseo 如何处理远程控制界面与本地智能体运行时之间的状态同步？ 针对不可信网络上的远程命令执行，有哪些安全机制？ 该工具是否支持不同设备会话间的持久化记忆或上下文共享？ 它如何与现有的 MCP（模型上下文协议）服务器或智能体框架集成？

关联 Paseo 与 happier-dev-client 存在功能重叠，后者也能实现对本地执行的 AI 编码智能体会话的远程监控和控制，但 Paseo 强调多设备编排。它补充了 forgecode，将 CLI 原生工作流扩展至远程移动访问，而 ForgeCode 专注于终端环境本身。这两个工具都通过优先考虑脚本化和本地执行控制，为终端原生智能体工作流回路（terminal-native-agentic-workflows circuit）做出了贡献。

译注

• 智能体 (Agent)：此处采用“智能体”而非“代理”，以强调其自主性与 AI 特性，符合 Openflows 语境。
• 回路 (Circuit)：在“终端原生智能体工作流回路”中，使用“回路”对应 "Circuit"，呼应 Zhuangzi 中关于循环与闭合的理（lǐ），暗示工作流的闭环与稳定。
• 流 (Current)：本条目类型为 current，对应“流”，指代生态系统中流动的个体信号，区别于“回路”的闭合状态。