

> 桌面端入口争夺战再次升级。凭借系统级别的数据穿透与跨软件调用能力，全新的原生智能应用正试图打破既有的生态壁垒，重塑个人电脑计算平台的效率核心。

## 深度穿透 解锁本地化智能体验

云端大语言模型的较量正迅速向操作系统的最前线蔓延。据知情人士透露，谷歌正紧锣密鼓地进行一项代号级别的内部测试，专为苹果Mac设备打造原生的Gemini智能助手。这一举措标志着AI不再仅仅是浏览器中的一个标签页，而是试图深度嵌入到用户的日常本地工作流中。

功能设计细节体现了极强的侵入性 用户能够通过简单的拖拽手势快速上传各类文档和复杂数据。更为关键的是，该程序将获得深度的系统级访问权限。这意味着它能够跨越独立软件的孤岛，直接读取日历排期、检索本地图片甚至联动备忘录系统。这种深度的底层融合，使得AI从单纯的“问答机器”真正进化为掌握全局上下文的“数字管家”。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 强强结盟 巨头重划软件势力范围

长久以来，跨平台开发往往面临着适配缓慢的窘境。然而，基于两大科技巨头近期在底层模型领域达成的史诗级合作，原本封闭的系统接口正以前所未有的姿态敞开。这种基于互利共生的生态开放，为原生AI应用的迅速落地铺平了道路。

## 桌面战局 效率工具的终极对决

随着新一代原生应用的入局，桌面端将上演一场异常残酷的肉搏战。面对ChatGPT及Claude等竞争对手早已在桌面端布下的重兵，新入局者必须依靠更为流畅的系统整合能力与更低的操作门槛来抢夺用户心智。这场没有硝烟的入口之争，不仅将重新定义个人效率软件的评判标准，更将深刻改变未来数亿职场人士的办公形态。

科技巨头反攻桌面生态 原生AI直入底层直面竞争



>在过去，想要拥有一个能在 iOS 和 Android 设备上同时运行的 APP，通常意味着要组建两支独立的开发团队，或者至少需要开发者掌握多种不同的编程语言和开发框架。这不仅增加了开发周期和成本，也对开发者的技能提出了更高的要求。



Rork 的出现，正是为了打破这一困境。根据相关报道，Rork 的核心卖点在于其“一键生成跨平台 APP”的能力。这意味着用户可以通过一个统一的平台或流程，快速生成同时兼容 iOS 和 Android 两大主流操作系统的应用程序。这对于希望快速验证想法、降低开发成本或没有专业开发背景的用户来说，无疑具有巨大的吸引力。

## 技术原理猜想 如何实现“一键生成”

虽然具体的实现细节可能需要深入了解 Rork 的底层技术，但其实现“一键生成”的能力，很可能建立在以下一些关键技术原理之上

*   **统一开发框架** Rork 可能采用了某种跨平台的开发框架，例如 React Native、Flutter 或自研的框架。开发者只需使用一种语言（如 JavaScript 或 Dart）编写一套代码，就可以在不同平台上运行。
*   **自动化构建与打包** Rork 可能集成了强大的自动化工具，能够自动处理不同平台的编译、打包和签名等繁琐流程，将一套代码转换为可安装的 iOS 和 Android 应用程序文件。
*   **可视化界面构建** 为了降低非技术人员的使用门槛，Rork 很可能提供了直观的可视化界面构建工具，用户通过拖拽组件、配置属性等方式，即可设计 APP 的 UI 和交互逻辑。
*   **模板与插件系统** 为了进一步加速开发，Rork 可能内置了丰富的 APP 模板和功能插件，用户可以基于模板快速搭建基础框架，并通过插件扩展特定功能（如用户认证、数据存储等）。

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通过这些技术的组合，Rork 极大地简化了 APP 开发的复杂性，将原本需要专业技能和漫长周期的过程，压缩到“一键生成”的便捷体验。

## 解决痛点 赋能更广泛用户群体

Rork 的“一键生成”能力，直击了当前 APP 开发领域的多个痛点

*   **降低开发成本** 无需维护两套独立的开发代码和团队，显著降低了人力和时间成本。
*   **提升开发效率** 统一的代码库和自动化的构建流程，大大缩短了开发周期。
*   **赋能非技术人员** 直观的可视化工具和模板系统，使得即使没有编程背景的个人或小团队，也能快速创建自己的 APP。
*   **快速验证想法** 创业者或产品经理可以利用 Rork 快速构建原型或 MVP（最小可行产品），进行市场验证。

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这些优势使得 Rork 不仅仅是专业开发者的工具，更是一款能够普惠更广泛用户群体的创新平台。

## 广阔应用前景 移动应用的未来趋势

Rork 所代表的低代码/无代码跨平台 APP 生成模式，预示着移动应用开发的未来趋势。其潜在的应用场景极其广泛

*   **中小企业** 快速构建企业内部管理 APP、客户服务 APP 或营销推广 APP。
*   **个人开发者与创业者** 快速实现创意，打造个人作品集、兴趣社区或垂直领域工具 APP。
*   **教育培训机构** 制作在线学习 APP、课程管理 APP。
*   **活动组织者** 快速生成活动信息发布、报名签到 APP。
*   **内容创作者** 将博客、播客或其他内容打包成独立的 APP，提升用户体验。



随着移动互联网的不断深入，Rork 有望成为企业数字化转型和个人创新创业的重要驱动力。

## 展望未来 “一键生成”并非终点

Rork 提出的“一键生成跨平台 APP”概念令人兴奋，但我们也应认识到，“一键”的背后是复杂技术的集成和大量的预设工作。其能力的上限、生成 APP 的定制化程度以及在大规模复杂应用中的表现，仍需进一步观察和验证。

然而，Rork 所代表的低代码/无代码跨平台开发模式，无疑是移动应用开发领域的一个重要方向。未来，随着技术的不断成熟，我们可以期待像 Rork 这样的工具能够提供更强大的功能、更高的灵活性，真正实现让所有人都能轻松拥有属于自己的 APP 的愿景。这场由“一键生成”引领的 APP 开发革命，或许才刚刚拉开序幕。





告别复杂开发 Rork 一键生成跨平台 APP

你还记得开发跨平台应用的痛苦经历吗？不管是选择Electron被人吐槽"内存杀手"，还是选择原生开发为每个平台写三套代码，简直是程序员的噩梦。QT和JavaSwing更是折腾的让人`痛苦面具`。

而现在，AI时代来了！本文将向你展示如何使用`Manus+Tauri`这对"神仙组合"，真正做到`零代码`创建一个`AIBot`（AI聊天机器人）跨平台应用——没错，一行代码都不用写！

请先看效果图 - 基于`Manus+Tauri`开发的跨平台DeepSeek聊天机器人：

<img src="https://static.downly.cn/images/20250527045749.387904026.png" style="zoom:50%;" />

## 1. 技术背景

### 什么是Manus？

**Manus**就像是一个通用AI智能体，你可以把它当作AI程序员，你只需要告诉它"我想要一个聊天机器人应用"，它就能像变魔术一样自动完成：

- 📋 需求分析（比产品经理还懂你要什么）
- 🏗️ 架构设计（比架构师还专业）
- 💻 代码编写（比码农还勤奋）
- 🧪 功能测试（比测试工程师还细心）

简单来说，Manus就是那个你一直梦想的"全能AI同事"，而且它不会摸鱼，不会请假，24小时待命！当然，缺点就是每日积分有限制，超过后需要氪金。

关于Manus的详细介绍请访问：[https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed](https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed)

### Tauri - 轻量级跨平台开发的救星

如果说`Electron`是"用大炮打蚊子"，那**Tauri**就是"精准狙击手"：

- **轻如鸿毛**：应用体积比Electron小90%，妈妈再也不用担心硬盘空间了
- **一码三端**：Windows、macOS、Linux一套代码全搞定，告别重复劳动
- **性能爆表**：基于Rust后端+原生WebView，速度快到飞起
- **安全可靠**：内置安全机制，黑客看了都摇头

### Node.js - 前端开发的老朋友

**Node.js**在这里扮演的角色就像是"后勤部长"：

- 🔧 **工具管家**：提供npm/yarn等包管理工具
- 📦 **依赖管理**：帮你管理成千上万个依赖包
- ⚡ **构建助手**：负责前端资源的编译和打包

虽然它不直接参与应用运行，但没有它，整个开发流程就转不起来。



## 第一步：使用Manus生成项目

打开[Manus官网](https://manus.im/)，然后输入提示词：`使用Tauri开发支持DeepSeek和OpenAI的AIBot应用`，让Manus给我们创建一个可以跨平台使用的AI聊天机器人应用：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113624830.png)

然后我们可以看到Manus开始分析AIBot的需求、设计应用架构、初始化环境、拉取依赖等。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113704017.png)

等待大约15-20分钟左右，我们可以看到Manus已经完成了需求分析、架构设计、项目初始化、API集成、用户界面开发、功能测试，甚至是跨平台兼容性验证，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113933417.png)

你也可以访问我的AIBot项目创建回放：https://manus.im/share/VMNeKuV7dO3DAyOS6rjPiv?replay=1。



## 第二步：环境配置 - 搭建开发环境

AIBot项目编写完成后，我们需要准备开发环境。首先，我们需要安装Rust，访问RUST官网下载Rust程序安装器：https://www.rust-lang.org/zh-CN/learn/get-started，请根据自己是实际情况下载对应的版本，我这里使用的虚拟机是`Windows 64`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527114732315.png)

下载完成后打开`rustup-init.exe`，然后根据Rust安装器提示安装Rust：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527105906018.png)

Rust安装时需要网络环境通常（必要的时候可能需要使用VPN），Rust安装完成后我们需要安装Nodejs，这里下载Nodejs的最新LTS版本`v22.16.0`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110041831.png)

Rust和Nodejs安装完成后，接下来需要配置Nodejs环境。首先，我们解压Manus的zip包，并打开：`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot`目录，然后在空白处`右键->在终端打开`开启PowerShell程序。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110605183.png)然后执行下面的命令：

```powershell
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
npm config set registry https://registry.npmmirror.com/
npm install yarn -g
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com
yarn
```

详细拆解上面执行的命令：

1. 解除 PowerShell 默认的脚本运行限制（仅限当前用户）
2. 安装npm阿里云的源
3. 安装yarn
4. 安装yarn阿里云的源
5. 安装cnpm
6. 安装当前node项目的依赖



![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110855453.png)

## 第三步：项目启动与调试

`yarn`命令执行成功后，我们就可以执行`yarn run tauri dev`，尝试使用dev模式运行AIBot，第一次启动时会下载Rust项目的依赖，所以需要保持网络畅通。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527111746512.png)

接下来，我们可能会看到下面的报错：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112025712.png)

由于Manus在创建App的时候缺少了一个AIBot应用的icon文件，所以我们需要创建icons目录（`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot\src-tauri\icons`），并复制一个icon到icons目录，然后再次执行：`yarn run tauri dev`命令，即可看到AIBot正常启动。最后点击`设置`，配置DeepSeek的API Key，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112633739.png)

## 第四步： 配置AI服务

如果你没有Key，需要访问DeepSeek官网，申请API Key：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112843439.png)

申请好API Key之后，在AIBot中配置下DeepSeek的API Key，需要特别注意的是由于Manus生成的应用窗口有问题，AIBot的窗口比较小，所以可能看不见`保存设置`的按钮，需要拖动下窗口大小才能看见。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113139656.png)

配置好`DeepSeek`的API Key后记得点击顶部的`DeepSeek`模型选项。接下来，我们就可以使用`DeepSeek`开始对话了。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113514991.png)

通过本教程，我们成功使用`Manus+Tauri`组合，在不编写任何代码的情况下创建了一个功能完整的跨平台AI聊天应用。这种开发方式不仅大大降低了技术门槛，也极大提升了开发效率。AI时代的到来，让"人人都是开发者"不再是梦想！

接下来，我将会讲解一些其他使用的AI开发工具和技巧，让大家体验下AI新时代的开发体验，感谢大家关注！



## 关于Downly.cn

[downly.cn](https://www.downly.cn) （平台还在建设中）是我创建的一个融合了AI相关的文章、教程、应用、导航为一体的AI资讯和技术平台。

在AI技术飞速发展的今天，信息碎片化和技术门槛高成为了许多人学习和应用AI的主要障碍。[downly.cn](https://www.downly.cn) 致力于打造一个**一站式AI学习与实践平台**，让每个人都能轻松接触、学习和应用AI技术。

AI零代码开发实战：20分钟用Manus+Tauri+DeepSeek打造跨平台AI聊天机器人

最近，Google发布的A2A（Agent-to-Agent）协议在AI圈引起了不小的轰动。作为首个专为AI代理互操作性设计的开放标准，A2A协议让不同平台的智能体能够实现无缝协作，不受框架或供应商的限制。这项技术究竟有何特点？对开发者和产业又将带来哪些影响？让我们一起深入探讨。

![a2a_mcp_readme.png](https://static.downly.cn/images/711ea3ee5e81409ca3072a5ee22e048d.png)

## A2A协议：打破AI代理间的壁垒

A2A实质上是一种新型的互操作性协议，它让不同平台、不同公司开发的AI代理能够相互"对话"和协作。想象一下，你的招聘助手可以与面试安排助手、背景调查助手无缝协作，完成整个招聘流程，而这些助手可能来自完全不同的服务提供商。

Google将A2A协议建立在HTTP和JSON等现有广泛使用的标准之上，这使得它更容易与现有技术栈集成。目前已有包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP等50多家公司表示支持，不过值得注意的是，OpenAI和Anthropic等大玩家似乎尚未加入这一阵营。

## A2A的核心原则与工作机制

A2A协议遵循五大核心原则：

1. **拥抱智能体能力**：让智能体以自然非结构化方式协作，即使它们不共享内存、工具或上下文
2. **基于现有标准**：构建在HTTP、SSE、JSON-RPC等广泛使用的标准之上
3. **默认安全**：支持企业级认证和授权，与OpenAPI的认证机制保持一致
4. **支持长时间运行的任务**：无论是快速任务还是需要数天完成的深入研究
5. **不限模态**：支持文本、音频和视频等多种模态

A2A的工作流程主要包括几个关键环节：

- **能力发现**：智能体通过JSON格式的"Agent Card"（类似名片）展示自身能力，让其他智能体了解它能做什么
- **任务管理**：定义任务的完整生命周期，包括任务创建、执行和完成
- **协作通信**：智能体之间可以相互发送消息，传达上下文、回复等信息
- **用户体验协商**：协调不同智能体之间的内容格式和UI元素

## 与其他协议的区别与协同

A2A并非市场上唯一的智能体互操作性协议。业界还有Anthropic的模型上下文协议(MCP)等标准。不过，A2A似乎更专注于整体协作框架，而不仅仅是数据交换层面。

Google Cloud商业应用平台副总裁Rao Surapaneni表示，A2A让不同专业领域的智能体更容易获得所需的上下文，特别适合企业环境下的复杂任务协作。与某些封闭生态不同，Google将A2A设计为真正开放的协议，由社区驱动发展。

## 对开发者的影响与机遇

对开发者而言，A2A协议带来了几个方面的机遇：

1. **跨平台开发**：不再需要为每个AI平台开发专门的接口，可以基于统一标准构建应用
2. **专业化智能体**：开发者可以专注于打造特定领域的专业智能体，而不必考虑所有功能
3. **生态整合**：将自己的智能体服务融入更广泛的AI生态系统
4. **降低转换成本**：用户不必因为需要不同功能而频繁切换平台

## 未来展望

随着A2A协议的推广，我们可能会看到一个更加开放、互联的AI代理生态系统逐渐形成。专业化的智能体将会越来越多，它们各司其职但又能无缝协作。这种趋势或将改变我们对AI应用的认知—从单一功能的工具转向协作无间的智能体网络。

不过，协议的普及还需时日，关键参与者的缺席（如OpenAI）也为未来的标准之争埋下了伏笔。开发者需要密切关注行业动态，在合适的时机做出技术选择。

总的来说，A2A协议代表了AI发展的重要方向—从封闭走向开放，从单一走向协作。无论是开发者还是企业用户，都有必要了解并跟进这一技术趋势，以便在AI代理的新时代中抢占先机。

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