一句话总结
AgentSky 适合已经在本地重度使用 Claude Code、Codex 或 OpenClaw、被合盖即断折磨过、且手上有 Claude Pro/Max 或 ChatGPT 订阅可走自带通道的技术用户——它把一件很窄的事做得相当干净：让你的 Agent 不掉线、不失忆、随处可达。但非技术岗、需要中文办公生态、对数据出境敏感、或指望它是一个开箱即用完整办公 Agent 的人应当绕开：它根本不生产 Agent 能力，它只出租 Agent 的寿命，而且这份寿命目前还没有心跳监测。
核心数据一览
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 产品定位 | Managed agent as a service，托管式 Agent 运行时（不是又一个 Agent） |
| 官网 | agentsky.dev；文档 agentsky.dev/docs；API 命名空间 agentsky.dev/api/v1 |
| 发布时间 | 2026-08-03 登陆 Product Hunt，当日第一（#1 Product of the Day） |
| PH 数据 | 各站抓取时点不同：hunted.space 最新快照 469 赞 / 60 评论，早期快照 376 赞 / 48 评论；ustack 记 441、aitoolly 记 438、launly 记 371 赞 / 40 评论。评价数仅 1 条，5.00/5 |
| 提名人 | Rajiv Ayyangar（Product Hunt 现任 CEO 亲自 hunt） |
| 支持 harness | hermes（默认）/ claude_code / codex / openclaw，harness 软件免费，事后可换不丢历史 |
| 支持模型 | 11 款：Claude Fable 5 / Opus 5 / Sonnet 4.6，GPT-5.6 Sol / Terra / Luna，Gemini 3.5 Flash，DeepSeek V4 Pro / Flash，GLM-5.2，Kimi K3 |
| 触达渠道 | 官网列 7 项：WhatsApp、iMessage、Telegram、Slack、Web、A2A 协议、CLI（第三方站 chatgate 与 aitoolly 另称含 Discord，官网首页未列，口径存疑） |
| 机器规格 | agent.toml 可声明 vcpus = 1 / 2 / 4 / 8，memory_mb 按 256MB 步进、每 vCPU 256–2048MB；但定价页只公布到 4GB |
| 官方用量口径 | 首页称已为 Tycoon、Webjourney 两家产品支撑 10k+ agent sessions（官方口径，未经独立验证） |
| 数据合规 | 官网称支持 Zero Data Retention（ZDR）；secrets 写入后不可读回、静态加密 |
| 未上线功能 | Self-evolving（自进化）官网标注 coming soon |
核心功能评测
1. 持久运行时与故障恢复 —— 4.0/5
这是整个产品的立身之本。每个 Agent 跑成一个 managed worker，官方承诺无限长连续历史、完整时间线、快照、备份与自动恢复，沙箱秒级启动且只挂载你显式附加的工具。对长任务而言，这确实解决了社区里最土的那个办法——买台 Mac mini 挂家里当 Agent 服务器。
扣分点非常具体：恢复的语义是 best-effort，这是厂商自己在 Product Hunt 讨论区确认的。快照恰好拍在外部副作用执行到一半时会发生什么，官方没有承诺解决，只承诺尽力。对于会发消息、会改 CRM、会提交代码的 Agent 来说，这意味着恢复本身就是一个需要你在业务侧做幂等设计的风险点，而不是平台替你兜住的能力。
2. Harness 与模型自由组合 —— 4.5/5
在 agent.toml 里，harness 就是一个字段：type = "hermes"，可选 hermes | claude_code | codex | openclaw；模型是另一个字段：llm = "deepseek-v4-flash"，唯一约束是必须与 type 兼容。官网明说 no lock-in，换 harness 或换模型都不丢历史。
这个设计是它与库内其他 23 款工作台的根本分野。Claude Cowork 绑 Claude、ChatGPT Work 绑 GPT、千问办公绑通义、灵犀专业版绑 WPS 内核——它们卖的是自家模型加自家引擎的组合拳；AgentSky 把这两样都当可替换耗材，自己只守三件事：不掉线、不失忆、随处可达。
小提醒：兼容性不是全矩阵。官网首页顶栏的上新公告明写 Kimi K3 只在 Hermes 与 OpenClaw 上可用，所以选型时要先确认 harness 与模型的交集，别照着 11 款模型的清单想当然。
3. CLI、agent.toml 与 REST API —— 4.5/5
这一项是全篇最扎实的部分，而且不需要我替它吹，文档本身写得足够具体：
npm i -g @agentsky/sky
sky auth login # 无浏览器环境用 --no-browser；CI 直接给 SKY_API_TOKEN
cd my-project
sky launch # 自动脚手架 ./agent.toml，建 spec + 第一个 session
sky agent message my-agent "Summarize today's signups"
sky secrets set my-agent NOTION_TOKEN=secret_xxx
设计上有几处能看出团队真踩过分布式的坑：发消息的 POST /api/v1/sessions/{id}/messages 返回的是裸 202，输出绝不搭这趟响应的车，全部走一条常驻 SSE 流；漏掉的事件从 GET /events 重放，明确要求按 event id 去重；一轮问答的终点是读到 turn.status_idle 并检查 stop_reason。此外 sky session interrupt 可以中断进行中的一轮，sky session logs -f --since 1h 直接跟 pod 日志，sky universe 提供分组边界，archive 与 destroy 需要 admin scope。
agent.toml 的字段设计也克制：只有 name 必填，type 默认 hermes，长 markdown 可以内联三引号也可以 prompt_file = 指向同级文件，[[skills]] 支持 registry / git / package / archive 四种来源，[[customInstalls]] 允许跑 pip install yfinance 这类装包命令并单独声明 timeoutSeconds 与 allowNetwork。官方还特意说明：这个文件从不过网，CLI 在客户端校验并内联后才调 API。
对开发者来说，这是全篇最值得掏钱的部分。对非技术岗来说，这也是最劝退的部分——它的定位写得明明白白是 developers、engineering teams、technical founders。
4. 全渠道触达与跨渠道身份 —— 3.0/5
官网的承诺是 history, tools, and state follow it across every connected channel。能力清单没问题，问题是身份归并规则从未公开。
Product Hunt 评论区连着几位追问同一件事：用户今天在 Discord 提技术问题、明天在私聊里跟进同一件事，Agent 怎么知道是同一个人、同一件事？历史是在 Agent 层统一，还是每个平台各自维护？截至发稿，官网与文档都未给出答案。对个人自用影响不大，对想拿它做社区支持机器人的团队，这是个必须先自测的空白。
顺带一提，渠道清单本身就存在口径分歧：官网首页只列 7 项、没有 Discord，而 chatgate.ai 与 aitoolly 的产品页都把 Discord 写了进去。我以官网为准，同时把差异摆在这里。
5. sky clone 本地迁移 —— 3.0/5
这是营销与文档落差最大的一项。首页给人的印象是一句提示词把本机 Agent 整体搬上云，而 CLI 文档的原文是：克隆 instructions、model、secretless MCP servers —— never secrets or history。
翻译成人话：
- 你的
CLAUDE.md、指令文件、模型选择、不含密钥的 MCP server 配置，会过去； - 你的对话历史一条都不过去；
- 所有密钥要在云端用
sky secrets set重设一遍（写入即不可读回）； - 文档标注 Claude Code first，其余 harness 的克隆成熟度官方没做承诺。
第三方站 aitoolly 独立记录的 Local secrets and API keys are not synced during cloud cloning，与官方 CLI 文档互为印证。这个取舍从安全角度看完全正确——密钥不该跨机器裸奔；但既然如此，宣传语就不该让人以为是无缝搬家。
价格方案
先看两条计量线。模型侧按各厂商公开单价逐轮计费（数据取自 agentsky.dev/pricing，2026-08-11 读取）：
| 模型 | 输入 / 百万 token | 输出 / 百万 token |
|---|---|---|
| Claude Fable 5 | $15.00 | $75.00 |
| Claude Opus 5 | $7.50 | $37.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $4.50 | $22.50 |
| GPT-5.6 Sol | $7.50 | $45.00 |
| GPT-5.6 Terra | $3.00 | $18.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.30 | $1.80 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.13 | $6.75 |
| GLM-5.2 | $2.10 | $6.60 |
| Kimi K3 | $4.50 | $22.50 |
| DeepSeek V4 Pro | $0.65 | $1.31 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.21 | $0.42 |
算力侧按机器唤醒的秒数计，闲置自动挂起、下一条消息唤醒：
| 机器 | 每唤醒小时 | 连续唤醒 24 小时 | 常亮一整月（上限） |
|---|---|---|---|
| 1 GB | $0.021 | $0.51 | $15.24 |
| 2 GB | $0.038 | $0.91 | $27.16 |
| 4 GB（默认） | $0.071 | $1.70 | $51.01 |
| 挂起 / 停放 | $0 —— 闲置自动挂起，停放的 Agent 永久免费 | ||
官方还补了两句关键说明：按秒计费、不足一分钟的碎片不计；常亮那一列是天花板不是常态，多数 Agent 一天里大部分时间在睡觉。
现在拆首页那句 Starts at $3/mo。用官方自己的估算器算一笔：Claude Fable 5 + 4GB 机器 + 每天 20 轮 + 每天唤醒 2 小时（假设单轮约 8k 输入 + 1k 输出），得出月成本 $121.25，其中 $117 是模型 token，只有 $4.25 是算力。
也就是说，$3 那个数字只描述了这份账单里约 3.5% 的部分。真实成本几乎完全取决于你选哪个模型、跑多少轮。压成本只有两条路：
- 换便宜模型。同样 20 轮 / 天，DeepSeek V4 Flash 的输入单价是 Claude Fable 5 的 1/71、输出是 1/178，模型侧账单会从三位数掉到个位数。
- 走自带订阅通道。
sky auth connect claude绑 Claude Pro/Max，或sky auth connect chatgpt导入本地 Codex 登录态，符合条件的 Agent 模型侧按 $0 计——账单只剩算力那几美元。这才是这个产品真正的性价比路径，但官网把它埋在功能区中段，没当主卖点讲。
要注意第二条的两个附带条件：connect chatgpt 需要上传你本地的 Codex 登录态（文档标注 with consent），这是实打实的信任成本；另外 CLI 文档写明，一旦 sky auth disconnect，跑在该订阅上的 Agent 会直接失败，直到你手动切回 Platform 计费。
另外，定价页只公布到 4GB，而 agent.toml 允许声明 8 vCPU 与每 vCPU 最高 2048MB 内存的机器——更大规格的价格未公开，重负载场景需要先问销售。
与竞品对比
| 维度 | AgentSky | Hermes Agent（自部署） | Manus（云端沙箱） | OpenWorker（本地执行） |
|---|---|---|---|---|
| Agent 从哪来 | 你自己带（4 种 harness 任选） | 就是它自己，开源运行时 | 平台自研，只此一款 | 平台自带，本机跑 |
| 执行位置 | 云端隔离沙箱 | 你自己的机器或服务器 | 云端沙箱 | 你的本机 |
| 合盖会不会断 | 不会 | 看你部署在哪 | 不会 | 会 |
| 模型自由度 | 11 款明码标价，随时换 | 完全自由，自己接 | 平台指定 | 模型无关，自带 Key |
| 数据主权 | 在平台机器上（称支持 ZDR） | 完全自己掌握 | 在平台机器上 | 不出本机 |
| 运维负担 | 平台兜底 | 快照、恢复、渠道全自己做 | 平台兜底 | 无需服务器，但要开着电脑 |
| 软件成本 | harness 免费，按 token + 秒计 | 开源免费 | 订阅制 | MIT 开源免费 |
| 中文 IM 生态 | 零覆盖 | 自己接，理论可行 | 部分 | 零覆盖 |
一句话概括这张表：Hermes 是自己造轮子，OpenWorker 是不出门，Manus 是全托管全代办，AgentSky 是自带轮子找人代驾。
优势与短板
值得信任的信号有三处。其一，Product Hunt 提名人是现任 CEO Rajiv Ayyangar 本人，在 PH 生态里这是相当强的质量背书，而且当日拿下第一（各站抓取到的票数在 371–469 之间，差异来自抓取时点）。其二，定价页的透明度在同类产品里罕见，逐模型单价加逐档算力单价加内嵌估算器，敢把成本结构完全摊开的公司通常心里有底。其三，文档质量诚实得反常——sky clone 那句 never secrets or history、maker 在评论区承认恢复是 best-effort，都是完全可以含糊过去却选择写清楚的地方。
短板同样清楚。最大的一处不是功能缺失，而是可观测性缺失：停放免费这个定价设计，顺手把长任务最古老的健康信号——账单——给消掉了。评论区那位提出的补救方案其实很朴素：让长跑 Agent 在启动时声明一个预期节奏，平台据此提示这个本该醒了却没醒。目前官网没有任何存活监测或异常告警的说明，也没看到官方承诺要做。
其次是证据薄。发稿时距发布 8 天，PH 上仅 1 条评价，独立评测站 VibeWatch 直接把公开证据不足写进结论。10k+ agent sessions 是官方口径，未经第三方验证。所有想把关键长跑任务托付给它的人，现在还只能靠自己实测。
第三是中文场景基本用不上。渠道全是欧美 IM 栈，没有微信、钉钉、飞书、企业微信；内置能力里虽有 MiniMax 图生视频这种国产供应商，但那是能力侧不是协作侧。国内团队协作场景请直接看库内的千问办公、灵犀专业版或 QwenPaw。
最终推荐
该用的人：本地重度使用 Claude Code、Codex 或 OpenClaw，被合盖即断折磨过，手上有 Claude Pro/Max 或 ChatGPT 订阅（走自带通道后月成本可压到只剩几美元算力），且具备把 Agent 当基础设施来运维的工程能力——你看得懂 SSE、知道要按 event id 去重、也知道外部副作用要自己做幂等。对这群人，它是给现有工具加一层地基，不是又一个要重新学的工具。
可以试但要设边界的人：想拿它做社区支持或客服机器人的团队。跨渠道身份归并规则未公开这一点，必须先用真实用户在两个渠道上自测一遍再决定，别直接上生产。
不该用的人：非技术岗（定位就写着 developers）；需要中文办公生态的国内团队（零覆盖）；对数据出境敏感或受监管行业（云端托管是硬前提，ZDR 是承诺不是审计报告）；以及指望开箱即用完整办公 Agent 的用户——它压根不生产 Agent 能力，你带什么进去就是什么水平。
掏钱前请先做三件事：第一，把 $3 注册额度花在一个真实的窄任务上，看它够跑几轮；第二，主动跑到一半强杀一次，验证恢复到底丢不丢线索；第三，也是最重要的——想清楚它静默死掉的那天，你会通过什么渠道知道。在平台补上心跳告警之前，这个答案得由你自己提供。
评测声明：本文基于公开信息与官方文档撰写，站长尚未开通付费实测，文中所有价格与字段均取自 agentsky.dev 官网、pricing 页、docs 开发者快速上手、agent.toml reference 与 CLI reference（2026-08-11 读取），Product Hunt 数据与评论区原文经 hunted.space 汇总，maker 回应转引自 chatgate.ai 对 PH 讨论的记录，另参考 ustack.app、onei.ai、aat.ee、aitoolly.com、launly.com 的独立收录页。凡官方口径与第三方口径不一致处（如 Discord 渠道、PH 票数）已在文中并列标注。本文不含付费推广。