Block开源Berd：跨模型智能体工作空间
Block公司是由前推特CEO杰克·多西创立的技术企业，旗下拥有Square、Cash App以及音乐流媒体服务Tidal等业务。如今，该公司将其内部开发的Berd应用开源，这是一个专为员工设计的桌面应用，旨在提供一个统一的工作环境，让用户能够与不同模型、工具和项目中的AI智能体进行交互。
Berd是一个本地安装的图形化桌面应用程序，而非基于浏览器的工作空间。目前它已在GitHub上以宽松的Apache 2.0许可证发布——这意味着任何人都可以使用、修改和重新分发它，包括商业用途——并提供免费的macOS、Windows和 Linux版本。该仓库已于8月18日更新至0.6.2版本，这是其第七次公开发布，目前已有91位贡献者。
“Berd以桌面为优先设计，因为其价值很大程度上来自于直接与项目、本地文件、工具、仓库以及运行在或连接到用户计算机上的智能体进行交互，”Block公司AI能力负责人Brad Axen通过电子邮件告诉VentureBeat。
AI智能体的日常工作平台
Block公司将Berd定位为”日常AI工作平台”：一个用户可以开始对话、附加文件或文件夹、选择智能体和模型、在持久化项目中工作、配置AI提供商、管理技能和扩展、查看会话历史以及构建自动化的单一场所。
其设计目标不仅仅是便利性。根据Berd的产品规格，用户应该始终能够明确了解哪些项目、文件、智能体、模型、提供商和会话状态正在积极影响对话。这种对可见操作状态的强调是Block公司认为Berd区别于通用聊天机器人包装器的地方。配置——包括提供商、扩展、技能、自动化和项目——被视为工作流程的一部分，而非被埋藏在管理层面，界面设计也旨在明确展示失败、不可用的提供商以及加载和流式状态，而非用助手式的友好来掩盖这些问题。
Berd源于Block内部的一个实际问题。员工已经在使用功能强大的智能体——包括Block自家的Goose、Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex——但这些智能体相关的体验已经变得碎片化。
“我们通过Goose、Claude Code和Codex拥有功能强大的智能体，但跨智能体工作意味着要应对不同的界面、配置系统和上下文管理方式，”Block公司技术传播负责人Lucinda Bell在电子邮件中表示。她表示，Berd为Block团队提供了”一个跨模型和工具的一致桌面应用程序。”
对于企业而言，这一层的重要性可能不亚于模型能力的又一次提升。持久化项目意味着用户可以回到已经建立的文件、指令和智能体配置集合中，而不必为每个任务重新构建上下文。Block公司还明确设计了Berd，使智能体工作不仅限于工程领域，让人们可以从对话开始，根据工作需要添加工具、上下文和结构。
Block公司并未将Berd定位为移动产品。Axen表示，该公司的开源协作平台Buzz已经提供了移动体验，是Block公司首选的移动工作环境。
智能体应各具特色
Berd采用了一种独特的方法来解决大多数企业AI产品都隐含的问题：用户如何区分不同配置的智能体。
Berd并非将每个智能体视为另一个空白聊天窗口，而是赋予它们角色、指令、技能、工具和可识别的视觉身份。Block公司创建了一系列动画角色集合——其旗舰设计被称为”Gloopies”——Berd的公开网站展示了预定义的人格，如Berd、Pushback、Choosey、Copycat、Tinker和Wildcard，每个都围绕不同的工作风格构建：Pushback会对草稿提出异议，Choosey帮助缩小决策范围，Copycat学习模仿用户的写作风格。
视觉层并非要用个性替代实质。Block公司自己的表述，来自一篇关于Berd设计的公司博客文章，是功能性的：”头像使智能体具有可识别性，而其角色、技能和工具使其变得有用。”
随着员工同时使用多个专业智能体，这种区分可能变得更加重要。可识别的身份作为看不见的指令、工具和权限集合的可见速记符——智能体在工作空间中显示为不同的动画角色，而非聊天列表中相同的条目，这样用户可以在打开对话前就将它们区分开。
产品规格防止这些角色使Berd沦为新奇玩具。它描述了预期的性格为”专注、有能力、友善”，同时明确拒绝玩具式呈现、 oversized装饰性UI以及将操作状态隐藏在友好界面背后的设计。
编排层，而非新模型或智能体运行时
从架构上看，Berd既不是新的基础模型，也不是新的智能体运行时。该应用使用Tauri 2和React 19构建——这些是使用Web技术构建轻量级桌面应用的框架——并通过称为智能体客户端协议(ACP)的标准与Block公司在2025年1月推出的开源智能体框架Goose通信。Goose作为捆绑的”侧车”进程在Berd旁边静默运行，处理底层的智能体循环；Berd则在顶层处理项目、会话、上下文、智能体和配置。
对于不熟悉的读者，Goose是一个模型无关的智能体框架和运行时，最初专注于软件开发工作流。它将大型语言模型连接到文件、命令和外部系统——包括通过模型上下文协议(MCP)，这是一个用于将AI系统连接到外部工具和数据的开放标准——使智能体能够采取行动而不仅仅是生成文本。
Goose既与专有模型提供商合作，也与本地运行的开源模型兼容。Block公司已将Goose贡献给它于2025年12月与Anthropic、OpenAI等公司共同协助建立的智能体AI基金会(Agentic AI Foundation)，为该框架提供了一个与MCP并列的供应商中立之家。
Axen明确划定了界限：诸如Goose、Claude Code和Codex等智能体工具管理模型、其上下文和工具之间的循环，而Berd则围绕这些工具提供一致的桌面环境。在公开发布版本中，用户可以配置他们想要的任何提供商和工具，而非继承Block选择的模型堆栈。
该项目的README添加了一个对评估该软件的人来说很重要的操作细节：Berd不仅仅是拉取当前的Goose构建版本。其构建过程通过锁定文件固定特定的Goose后端版本，验证缓存的二进制文件与该固定版本匹配，并将其与应用程序打包。开发人员可以明确替换另一个Goose二进制文件进行本地测试。对于检查Berd的组织，这创造了桌面应用程序与其默认智能体后端之间的定义版本边界，而不是让后端悄然漂移。
Berd与其他智能体工具的比较
这种区分很重要，因为智能体工具市场已经 converging 到管理日益自主的AI工作者的产品。Berd与Codex、Claude Code、Cursor和Goose等工具相比具有几个关键优势。首先，Berd专注于提供跨不同智能体工具的一致体验，而不局限于单一模型或框架。这种设计理念使它能够整合多种智能体系统，为用户提供统一的交互界面。
其次，Berd强调本地存储和隐私保护，将对话历史存储在用户设备上，而非云端。这一特点对于注重数据安全的企业和个人用户尤为重要。
第三，Berd的可视化智能体设计使其在多智能体协作环境中更加直观。每个智能体都有独特的视觉身份，帮助用户快速识别和选择适合特定任务的智能体。
最后，作为开源项目，Berd提供了更高的透明度和可定制性。组织可以根据自身需求修改和扩展功能，而不受供应商锁定的影响。对于希望整合多种AI智能体工具的企业而言，Berd提供了一个有价值的中间层，既不重复开发智能体核心功能，也不局限于单一生态系统。这种定位使其在日益复杂的AI工具生态中占据了独特位置。
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