清华团队开源智能体操作系统PilotDeck 2.0，复杂任务成本降至约六分之一

清华大学THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB等团队正式开源智能体操作系统PilotDeck 2.0。该系统以WorkSpace（工作舱）为基本单位，为不同任务提供独立的文件系统、记忆库和技能集，实现文件、记忆与任务的隔离，减少Agent执行任务时的上下文污染与记忆串台。

PilotDeck 2.0将记忆管理做成“白盒化”，用户可查看记忆生成、抽取、存储到调用的完整链路，并支持手动修改、删除或固定重要信息。系统内置Dream模式，在Agent空闲时自动对交互记忆进行归纳、提炼与去重，整理出错时可一键回滚。Always-on常驻执行模式允许Agent在用户关闭聊天窗口后继续后台推进长周期监控与执行任务，并生成进展报告。

该系统原生支持MCP（模型上下文协议），在Web界面、命令行CLI及企业微信、飞书等IM生态中保持后端逻辑一致，便于开发者扩展工具与技能。

在成本控制方面，PilotDeck通过Smart Routing智能路由进行任务难度识别与分层编排：复杂规划决策由强模型负责，底层执行、润色等交由轻量模型处理。在7个高难度复杂任务对比测试中，采用主模型Sonnet 4.6搭配子模型MiniMax-M2.7的“主强子弱”架构，综合得分高于单体顶配模型，成本约为后者的六分之一。在Workbuddy Bench评测中，PilotDeck使用Qwen3.6-35B-A3B得分79.1，优于Claude Code的77.3。

PilotDeck采用AGPL-3.0开源许可证，支持macOS、Linux和Windows，并提供Docker部署方式。