PromptX · 领先的AI Agent上下文平台

✨ Chat is all you need - 革命性交互设计，让AI Agent秒变行业专家

核心能力：AI角色创造平台 | 智能工具开发平台 | 认知记忆系统

基于MCP协议，一行命令为Claude、Cursor等AI应用注入专业能力

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💬 Chat is All you Need - 自然对话，瞬间专业

✨ 三步体验 PromptX 魔力

🔍 第一步：发现专家

用户：「我要看看有哪些专家可以用」
AI：   立即展示23个可用角色，从产品经理到架构师应有尽有

⚡ 第二步：召唤专家

用户：「我需要一个产品经理专家」
AI：   瞬间变身专业产品经理，获得完整专业知识和工作方法

🎯 第三步：专业对话

用户：「帮我重新设计产品页面」
AI：   以专业产品经理身份，提供深度产品策略建议

🎬 观看 PromptX 实战演示

🚀 为什么这是革命性的？

❌ 传统方式：

• 学习复杂指令语法
• 记住各种参数配置
• 担心说错话导致失效

✅ PromptX方式：

• 像和真人专家聊天一样自然
• 想怎么说就怎么说，AI理解你的意图
• 专家状态持续对话期间保持有效

💡 核心理念

把AI当人，不是软件

不需要"正确指令"，只需要自然表达。AI会理解你想要什么专家，并瞬间转换身份。

⚡ 立即开始 - 选择你的方式

🎯 方式一：PromptX 客户端（推荐）

适合所有用户 - 一键启动，零配置

📥 下载客户端

📦 查看所有版本和平台 (Linux、便携版等)

🚀 快速开始

1. 启动HTTP服务 - 打开客户端，自动运行MCP服务器

2. 配置AI应用 - 将以下配置添加到你的Claude/Cursor等AI工具：

   {
     "mcpServers": {
       "promptx": {
         "type": "streamable-http",
         "url": "http://127.0.0.1:5203/mcp"
       }
     }
   }
   

3. 开始对话 - 在AI应用中说"我要看看有哪些专家"

🔌 Trae 配置

如果你使用 Trae，可以使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "url": "http://127.0.0.1:5203/mcp"
    }
  }
}

✅ 无需技术背景 ✅ 可视化管理 ✅ 自动更新

💡 需要帮助？ 加入我们的 Discord 社区 获取支持和讨论！

🚀 PromptX Desktop — 下一代功能

PromptX Desktop 客户端不只是 MCP 服务器启动器，它内置了一个完整的下一代 Agent 平台。

🤖 AgentX — 集成 AI Agent 系统

AgentX 在客户端内直接嵌入了一个由 Claude 驱动的自主 Agent，无需外部配置——填入 API Key 即可获得一个功能完整的 Agent：

• 运行具备完整工具访问权限的 Claude Code 会话
• 自动连接所有已配置的 MCP 服务器
• 每个对话维护独立的工作空间
• 支持从技能库加载自定义技能

🏪 智能体广场 (即将上线)

社区构建的角色和工具精选市场，一键浏览、安装和分享 Agent。

🧠 记忆编辑器与可视化

直接在客户端中查看和编辑 Agent 的长期记忆：

• 记忆网络图 — 可视化记忆之间的关联
• 记忆条目编辑器 — 查看、编辑或删除单条记忆
• 线索词浏览器 — 探索记忆检索路径

🔒 远程访问

将本地 PromptX 服务器安全暴露到互联网：

• 一键开关远程访问
• 自动生成可分享的 URL 和二维码
• 基于 Token 的认证保护服务器安全

🛠️ 沙箱调试

在部署到 AI 工作流之前交互式测试 MCP 工具：

• 使用自定义参数执行任意工具
• 查看原始输入/输出
• 内联查看工具 Schema 和文档

🔧 方式二：直接运行（开发者）

有Node.js环境的开发者可以直接使用：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@promptx/mcp-server"]
    }
  }
}

🐳 方式三：Docker（生产就绪）

使用Docker部署PromptX到生产环境：

docker run -d -p 5203:5203 -v ~/.promptx:/root/.promptx deepracticexs/promptx:latest

📚 完整Docker文档 →

🎨 内置角色 — 认识你的专家团队

PromptX 内置 8 个精心打造的角色，每个都是各自领域的专家。一句话即可激活任意角色。

🏛️ V1 角色（DPML）— 久经考验的专家

头像	ID	名称	专长
	nuwa	女娲 · Nuwa	AI角色创造 — 一句话，一个专家
	luban	鲁班 · Luban	工具集成大师 — 任何API，3分钟搞定
	sean	姜山 · Sean	产品决策与创业策略
	writer	文章写手 · Writer	不像AI的专业内容创作
	jiangziya	姜子牙 · Jiangziya	AI时代行业转型与角色设计顾问
	shaqing	傻青 · Shaqing	哲学向导 — 帮你认识自己
	teacheryo	YoYo老师 · TeacherYo	AI时代教育转型顾问
	dayu	大禹 · Dayu	V1→V2角色迁移与组织管理

🎭 女娲 - AI角色设计师

一句话，一个专家。自然语言创造专业AI角色。

💡 请说：「激活女娲，我想创建一个既懂代码又懂产品的AI」

🔧 鲁班 - 工具集成大师

任何API，任何平台。3分钟从凭证到可用工具。

💡 请说：「激活鲁班，我想让AI能够查询我们的PostgreSQL数据库」

✍️ Writer - 专业文案写手

从概念到内容。掌握真实、引人入胜的写作艺术。

💡 请说：「激活Writer，我需要写一篇技术博客但不要AI味」

🔮 姜子牙 - AI时代转型顾问

如同传说中为众神封神的谋略家，姜子牙帮你找到任何角色在AI时代的真正价值。不是替代人类——而是创造AI赋能的新物种。

💡 请说：「激活姜子牙，帮我用AI重新设计团队工作流」

🌊 大禹 - 迁移与组织专家

如同古代治水英雄以疏代堵，大禹专注于将V1（DPML）角色迁移到结构化的V2（RoleX）系统，并构建组织层级。

💡 请说：「激活大禹，将我现有的角色迁移到V2格式」

💭 傻青 - 哲学向导

自我认知的同行者。傻青帮你看见自己看不见的部分——通过哲学对话、创意引导和真诚反思。

💡 请说：「激活傻青，我对自己的创作方向感到迷茫」

📚 YoYo老师 - 教育转型顾问

AI时代的教育觉醒者。不是无所不知的专家，不是励志演讲者——而是真正通过提问而非说教来引导的同行者。

💡 请说：「激活YoYo老师，我该如何为AI时代重新设计我的课程？」

🎭 V2 RoleX — 下一代角色生命周期管理

V2 引入了 RoleX，一个基于 Gherkin .feature 文件构建的结构化角色生命周期系统。与V1角色（静态DPML文件）不同，V2角色是活的实体，拥有目标、计划、任务、记忆和组织结构。

V1 vs V2 对比

创建 V2 角色

V2 角色存放在 ~/.rolex/roles/{roleId}/identity/，核心文件是 persona.identity.feature：

Feature: 我是 Alex，产品经理

  作为一名拥有10年经验的产品经理，
  我帮助团队打造用户喜爱的产品。

  Scenario: 我的性格
    Given 我善于分析，以数据为驱动
    And 我沟通清晰简洁
    Then 我始终聚焦于用户价值

启用 / 禁用 V2

V2 默认启用。如需禁用：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@promptx/mcp-server", "--no-v2"]
    }
  }
}

🛠️ 内置工具 - 开箱即用的办公文档处理

PromptX 内置专业文档处理工具，让 AI 成为你的办公助手。

📊 Excel 工具

让 AI 成为你的数据分析助手和报表生成专家。

• 数据分析与洞察
• 自动化报表生成
• 图表可视化
• 数据处理自动化

📖 了解更多 | English

📝 Word 工具

让 AI 成为你的文档阅读专家和专业写作助手。

• 文档阅读与分析
• 专业文档创建
• 批量文本替换
• 格式转换

📖 了解更多 | English

📄 PDF 阅读器

让 AI 成为你的 PDF 阅读专家，智能缓存加速访问。

• 分页阅读
• 内容分析与提取
• 图片提取
• 智能缓存快速访问

📖 了解更多 | English

📄 学术研究

PromptX 已被 WWW Companion '26 会议录用。

论文: PromptX: A Cognitive Agent Platform with Long-term Memory

🔗 阅读论文 | PDF 下载

@inproceedings{promptx2026,
  title={PromptX: A Cognitive Agent Platform with Long-term Memory},
  author={Wang, Binhao and Huang, Jianglin and Hu, Xiao and Jiang, Shan and Wang, Maolin and Yang, Ching-ho},
  booktitle={Proceedings of the WWW Companion '26},
  year={2026}
}

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