昨天到今天，GitHub 日榜上两个 Rust 项目一直在往上爬：Worktrunk 11,310 星，agent-desktop 16,133 星。它们不解决模型聪不聪明，解决的是两件更土的事——多个 Agent 怎么不互相踩，Agent 怎么去点一个只有界面的软件。
Worktrunk：先给每个 Agent 一个独立工位
一个人同时开五个 Claude Code，最常见的翻车不是模型笨，是五个进程在同一个目录里改文件。git 本来就有 worktree，一个分支一个独立目录，问题是原生命令太难用：建一个 worktree 要把分支名打三遍，git worktree add -b feat ../repo.feat，再 cd，再起 agent。
Worktrunk 把这件事压成 wt switch feat。作者 max-sixty，2025 年 10 月开的库，今年年初正式放出来，现在 11,310 星、424 个 fork、5,487 次提交，最新版 v0.81.0，MIT 或 Apache-2.0 双协议。三个核心命令对应三件日常事：wt switch 建和切、wt remove 删、wt list 看，列表里带 CI 状态和每个分支的摘要。
真正让并行跑起来的是 -x：wt switch -x claude -c feature-a -- 'Add user authentication'，一条命令开目录、起 Claude、把任务塞进去，三个终端就是三条线。配套的还有 hooks（建目录时自动装依赖、起服务）、写时复制共享构建缓存（APFS、btrfs、XFS 上十个 worktree 共用 target/ 和 node_modules/，不复制不重建）、hash_port 给每个 worktree 分独立端口、wt switch pr:123 直接拉 PR。
它还解决不了”谁干什么”的问题，那是 Ruflo 这类编排层的事。Worktrunk 管的是每个人在哪干活。
实话：0.81 还是 0.x，hooks 和配置有上手成本；单人维护，作者自己在 README 里写”no slop”；主推 macOS 和 Linux 的 brew、pixi，Windows 用户走 WSL 更顺。
agent-desktop：再给 Agent 一双不靠截图的手
大多数”电脑操作 Agent”是截屏加像素匹配。agent-desktop 换了条路：读操作系统的无障碍树（macOS 的 AX、Windows 的 UIA、Linux 的 AT-SPI），把界面变成一棵 JSON 树，每个能点的控件带一个 ref，长这样 @s2n10v3haasex6:e1。Agent 点 ref，工具去执行，然后重新读一遍树，确认界面真的变了。
Vercel Labs 出品，Apache-2.0，今年 2 月建库，16,133 星、1,127 个 fork，今天刚发 v1.2.0。它本身不含模型，循环写在你的 Agent 里；形态是 CLI 加一个 C 库，60 个命令分 11 组，从 snapshot、find、get，到 click、type、set-value、select，再到 wait（等窗口、等文字、等通知）和剪贴板读写。
好处很直接：一张截图进模型要几千 token，一棵树只给你能操作的元素；不用像素匹配，分辨率、缩放、暗色模式都不影响；相当一部分命令不需要窗口在前台，--headed 只在双击、部分滚动和通知操作时才要。
不过它是让 Agent 去操作桌面，反过来把几个 CLI Agent 挂进一个桌面窗口，是 AionUi 那种做法。
实话：这四个坑它替不了你
Electron 应用的原生对话框不在 AT-SPI 树上，GTK 程序套着一堆无名 group，canvas 和游戏基本没有可读控件——这三类它都摸不到。Linux 上 X11 和 Wayland 的能力不一样，不看平台说明会白折腾。仓库还挂着 168 个 open issue，1.2.0 的版本号说明接口没冻。
更要紧的是权限。给无障碍权限，等于把整台机器的界面交出去；快照、剪贴板、截图、命令输出都可能带隐私，官方 README 专门写了一行警告，要求别把这些内容塞进公开日志。
怎么选
两个工具不在一个层，不冲突：Worktrunk 管目录隔离和合并，agent-desktop 管界面操作。真串起来是这样——每个 worktree 起一个 Agent，Agent 改完代码自己开应用点两下验收，出问题退回自己的目录改，互不干扰。
同时跑三个以上 Claude Code 或 Codex 的，先装 Worktrunk；要让 Agent 碰只有 GUI 的老系统、桌面客户端的，再装 agent-desktop。只是偶尔让 AI 改个文件，两个都不用装，git 分支就够。
今年 Agent 的比拼已经从”模型多聪明”挪到”环境多像人”。这两个项目补的都是环境，不是智力。
