开源 474 Star！Kanwas 让团队和 Agent 共用一块画布，上下文不再散

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团队开始用 AI 之后，最烦的往往不是模型不会做事。是上下文太散。

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团队开始用 AI 之后，最烦的往往不是模型不会做事。是上下文太散。

团队开始用 AI 之后，最烦的往往不是模型不会做事。

是上下文太散。

用户访谈在文档里，竞品截图在聊天里，PRD 在另一个工具里，代码计划又丢给 Claude Code 或 Codex。

每次换一个 Agent，都要重新解释一遍背景。

Kanwas 想解决的就是这个问题：把团队资料、讨论、决策和 Agent 输出放到同一块画布上。

是什么

Kanwas 是一个开源的多人协作空间。

团队成员和 AI Agent 共用同一块画布——文档、材料、任务、决策和 Agent 的工具调用过程，都留在一个地方，不分散。

Kanwas 画布界面
和普通聊天工具的区别很明显：聊天适合临时问答，Kanwas 更适合需要反复讨论、修改和交接的长期任务——产品规划、用户研究、竞品分析、开发计划这些。

上下文在一起，Agent 才能真正帮上忙

现在很多团队用 AI 的方式很碎。

PM 把用户访谈贴给 Claude，设计把截图发到群里，开发再把需求整理成任务交给 coding agent。每一步都能跑，但上下文一直在搬。

AI 生成出来的东西好不好，很大程度上取决于它看到的背景够不够完整。

Kanwas 的画布可以放下这些材料：用户访谈、竞品截图、产品规格、任务列表、决策记录、Agent 输出。团队和 Agent 基于同一批材料工作，结论和来源不会分开，后面有人质疑某个判断，也能回头看它从哪来。

Agent 的过程对团队可见

这是 Kanwas 里最重要的一个设计。

AI 参与团队协作时，最怕它在后台跑半天，丢出一个看似完整的结果，但没人知道它看过什么、忽略了什么、为什么这么写。

Kanwas 把 Agent 的 tool calls 流进同一条 timeline，团队成员都能看到。

人和 Agent 讨论同一批材料，输出也落在同一个空间，不是黑盒。

Kanwas Agent 协作界面

和普通聊天工具的对比

维度

普通聊天工具

Kanwas

上下文

分散在多轮对话里

放在共享画布里

团队协作

需要转发和截图

多人同屏协作

Agent 过程

容易看不清

tool calls 进入 timeline

文件形态

多是会话内容

Git-backed markdown

开发衔接

手动整理资料

CLI 拉到本地 repo

适合场景

临时问答

长期项目协作

文件能拉到本地

Kanwas 提供了 CLI 工具，可以把 workspace 同步到本地文件系统。

对开发者来说很实用——PM 在 Kanwas 里整理好 spec、设计、研究材料和任务说明，开发直接把这些 Markdown 拉到本地 repo，交给 Claude Code 或 Codex 继续处理。

`npm install -g @kanwas/cli   # 安装
kanwas login                  # 登录
kanwas pull                   # 拉取 workspace
kanwas push                   # 推送本地修改`

第一次 pull 后，目录通过 .kanwas.json 和对应 workspace 绑定，后续复用，不用每次重新配置。

本地部署

需要 Docker、Docker Compose，以及 Anthropic 或 OpenAI 的 API Key。

`git clone https://github.com/kanwas-ai/kanwas.git
cd kanwas

cp .env.example .env
cp backend/.env.example backend/.env
cp yjs-server/.env.example yjs-server/.env
cp frontend/.env.example frontend/.env

docker-compose --profile app up`

启动后访问 http://localhost:5173。

不想自己部署的，直接用托管版：kanwas.ai

适合谁

比较适合这些场景：

• 产品团队整理用户访谈、PRD 和竞品分析
• 创始团队整理融资材料、MVP 计划和招聘计划
• 开发团队把 spec、设计和研究材料转成实现计划
• 市场团队整理发布计划、文案版本和素材清单

如果只是偶尔用 AI 写几段文案，不需要 Kanwas。

如果你的团队已经在让 Agent 参与产品规划、需求整理和研发协作，而且上下文总是散掉，值得试一下。

项目目前还是早期阶段，长期稳定性还需要观察，但方向值得关注。

GitHub：https://github.com/kanwas-ai/kanwas
官网：https://kanwas.ai

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