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我们每天都在共享文档:飞书、Notion、WPS……知识被记录、共享、沉淀。 但在 AI Agent 时代出现了一个很奇怪的现象:人和人之间已经实现了知识共享,但 Agent 和 Agent 之间,却还停留在信息孤岛时代。 如何让一份知识,不只是被人共享,还能被多个 Agent 共同理解、共同使用、共同进化? 这是 Linkly AI v0.5.0 想解决的问题。

Linkly AI v0.5.0 正式上线云端知识库

今天,Linkly AI v0.5.0 正式上线云端知识库,让本地知识库可以被推送到云端,24 小时在线,并且可以分享。 在过去,Linkly AI 帮你在本地建立 Agent-first 的知识库,这在大多数时候够用。但我们收到了越来越多这样的反馈:
“我想在手机上用 Claude 查我台式机上的合同,但电脑却不在身边。”
“我能不能把我沉淀的知识库,分享给团队,让他们也调用我的知识库?”
这些需求指向同一个问题:上下文只有流动起来,AI Agent 才能拥有更大的价值。 而 Linkly AI v0.5.0,解决了这个问题。 除了云端推送的核心功能之外,你还可以进行网页端管理:为知识库创建分类、写 README、设置可见性。这可以有效降低上下文噪音,让 Agent 更准确地找到相关内容。 其次,你可以看到云端知识库上线了 MCP 调用看板:在这里,你可以查看知识库被调用的次数和频率。其实在过去,知识共享的价值很难被感知,但是现在它变得可量化:一个被团队频繁调用的知识库,比任何说法都更能说明它的价值。 当然,云端知识库并不改变 Linkly AI 的本地优先原则。在默认情况下,你的文档仍然保存在本地;只有当你明确选择“推送到云端”时,对应知识库才会被上传。 过去的远程隧道解决的是“云端 AI 访问本机知识库”,而云端知识库解决的是“被选中的上下文可以脱离本机在线,并被分享给更多 Agent 使用”。

使用场景有哪些?

一、团队上下文对齐

例如团队中有人在持续维护一份行业研究库,过去其他人每次都得重新找他要最新版本。 把知识库推送到云端后,他每次更新推送,团队所有人的 Agent 调用的就是最新的上下文。知识库的维护者不需要重新发文件,知识库的使用者也不用再花 token 让 AI 重新学习。 这份持续流动的经验,才能沉淀为组织真正共同的财富。

二、Agent 持续进化

你的 Agent 一直只调用你自己的上下文,它的能力天花板就是你一个人的认知边界。 就像第二大脑,如果不持续吸收新知识,它永远不会进化。但云端知识库可以让信息开始流动:你可以调用领域专家沉淀的知识库,让你的 Agent 吸纳远超个人积累的上下文,真正持续变强。 当然,上下文流动起来之后能做什么,很大程度上取决于你在用它解决什么问题。如果你摸索出了新的使用方式,欢迎在评论区和我们分享。

使用教程

1

进入 Linkly AI 官网,新建云端知识库

2

初始化云端知识库

启动 Linkly AI Desktop,点击要上传云端的知识库,输入 URL 进行初始化云知识库绑定。
3

将知识库推送至云端

4

接入 MCP

5

开始在 Agent 中使用

6

通过邮箱邀请,与他人分享知识库

目前云端知识库可以通过 CLI 和 Linkly AI 的云端 MCP 端点 mcp.linkly.ai/mcp 访问,本地的 Chatbot 和检索工具将在后续支持。

知识库上云,如何保障数据安全?

  1. 全链路加密传输:桌面客户端、MCP 服务和外部管理端均启用 HTTPS 和 TLS 加密,防止数据泄露。
  2. 多用户数据严格隔离:使用 RLS 行级数据安全策略,让每个知识库创建独立的 DB 实例,对数据进行严格隔离。
  3. 数据最小化 + 本地优先,上云由你来决定:云端知识库不是“全盘同步”。Desktop 端只有用户显式点击推送的单向上传路径,没有后台自动同步,知识库删除后云端数据同步清除。你的数据在哪、怎么流动,始终由你控制。
  4. 无密码登录,强身份认证:客户端和云端之间采用非对称签名技术。云端使用无密码登录技术,杜绝密码或者密钥泄露导致的安全问题。

其他值得一提的改进

  • MCP / CLI 支持指定单个知识库检索(含云端库)
  • 桌面端与网页端多语言完善(支持 5 种语言)
  • 优化了 Linkly AI Chat 的代码和表格样式
  • Chatbot:即时停止响应、消除空回复、消息时间正确保存
  • 索引:修复文件瞬时删除与文件夹文档数统计问题

欢迎加入我们

如果你也在尝试把自己的知识库接入 ChatGPT、Claude、Cursor、n8n,或者正在思考 AI Agent 时代的知识管理方式,欢迎在公众号后台【联系我们】。 你将有机会和 Linkly AI 团队一起交流产品更新、知识库实践案例,获取一些关于 Agent 与知识管理的新思考。 Linkly AI 还在快速迭代中,我们希望它和真正使用知识库、Agent 的你一起生长。

完整更新日志

首次使用云端知识库前,需先登录 Linkly 网页端设置用户名。Linkly AI CLI 和 linkly-ai-skills 需要升级到最新版。MCP 服务改动较大,您接入的 AI 工具可能需要重载 MCP。

新功能

  • 新增 云端知识库:在设置中为任意本地库绑定一个云端库并推送,之后即使桌面客户端关机或离线,也能在网页端和外部 AI 工具中检索这些内容;公测期免费
  • 新增 macOS 原生应用菜单:包含 App / 编辑 / 窗口 / 帮助菜单等
  • 聊天工具会话列表新增状态标记:生成中、有未读消息一目了然
  • 聊天工具表格导出:AI 回复中的表格可一键导出 CSV / Markdown 到系统目录
  • 设置-文件夹,新增「打开所在目录」

改进

  • 聊天窗口焕新外观(macOS):系统原生毛玻璃,改进的题栏;窗口尺寸自动记忆;侧栏随窗口宽度自适应折叠
  • 全局右键菜单优化,聊天区可正常选中复制
  • 内置 Chatbot 回复优化:回复更流畅、简洁,格式更易阅读
  • Chatbot Stop 按钮优化,点击后即时停止
  • Chatbot 代码块 UI 渲染优化,更轻量美观
  • MCP / 外部 AI 工具 search 结果直接返回值优化,兼容本地和云端知识库的文件路径

Bug 修复

  • 修复部分大模型参数生成不标准,导致 MCP 调用失败的问题
  • 修复表格全屏时窗口残留和无法拖拽的问题
  • 修复 Chatbot 消息因时间问题导致的保存失败问题
  • 修复点击 Stop 后台收尾的偶发竞态
  • 修复本地知识库名称校验不严格的问题
  • 修复文件夹文档计数在扫描 / 监听批处理后未刷新、显示过时的问题
  • 修复索引时瞬时删除事件可能导致误删的问题