1. Demo 简介
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是什么：一款桌面端 AI Agent 应用，让大语言模型从"聊天"升级为"能动手执行任务"的智能助手；
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面向谁：企业内部权限管控，普通用户没有安装卸载软件等权限，日常需要处理文档、数据分析、系统维护的办公人群。
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主要功能：
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1.智能对话 ：接入LLM进行智能问答
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2 软件安装，卸载，系统垃圾清理： 基于 LangGraph StateGraph 驱动任务流程，支持软件安装，卸载垃圾清理、人机确认、断点续传
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3.安全沙箱数据分析 ：上传 Excel 文件，AI 自动生成分析
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4.文件辅助查找 ：大量历史文件太多，记不清楚具体位置，只记得大概名字，本地文件语义搜索
2. Demo 创作思路
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灵感来源：
在日常办公中，经常需要帮助用户安装各种各样的软件，系统垃圾清理等，所有我想到了做一个智能助手解放自己。 -
想解决的问题：
软件安装/卸载、系统清理等需要管理员权限，公司技术人员经常无法及时处理。 本地文件散落在各处，经常找不到 -
为什么做这个方向：
减少工作量，能AI化就不自动，当前大多数 AI 应用停留在"问答"层面，而 Agent 架构能让 AI 真正执行任务。我选择 LangGraph 是因为它的状态机设计天然适合"任务流"——工具调用 → 技能执行 → 人机确认 → 断点续传，每一步都可控、可中断、可恢复。
3. Demo 体验地址
demo_interactive.html (62.8 KB)
已打包为 Zip 上传至本帖附件 `demo_interactive.zip`
4. TRAE 实践过程
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清晰展示用 TRAE 完成 Demo 开发的完整流程；
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让trae帮忙选择框架并开发架构——开发软件安装卸载技能——开发文件分析技能——开发文件搜寻等技能——treat验证 安装技能优化
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- 安装技能重构
.397400784245476:2161cc9bb315fb1104abbd24242ad382_6a1d272acb96b20323f05451.6a1e21d0cb96b20323f0566d.6a1e21cdef15d5d64c930766:Trae CN.T(2026/6/2 08:20:32)
- 文件分析优化
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- 原贴地址
【学习工作赛道】Edge AI Agent——能安全操作电脑的 LangGraph 智能桌面助手 - TRAE AI 创造力大赛 / 【大赛报名专区】 - TRAE 官方中文社区
备注：
因为开发框架是cs端设计pyqt5和langgraph，加载了一堆py模块，所以无法整体上传，只能通过html模拟测试，效果大概就是这个样子。
demo_interactive.zip (12.1 KB)