平时用AI写代码、写方案，有个特别烦人的事，每次对话都是从零开始。你上周跟AI聊过的项目背景、技术选型、产品决策，到了这周又得重新解释一遍。
笔记软件倒是不少，Notion、Obsidian、语雀都用过，但它们跟AI工具之间隔了一堵墙：笔记是笔记，AI是对话，两边各干各的。
更难受的是，现在做点事情得在好几个AI工具之间切来切去。写代码用Claude Code，聊天用ChatGPT，做方案可能又换了另一个工具。每个工具看到的都是碎片，你脑子里的全局视角，AI根本不知道。
一个本地 Markdown 笔记工具，核心思路就一句话：让你的笔记成为 AI Agent 可以持续使用的上下文。它不是一个简单的记事本，而是一个把「笔记」和「AI 工作流」打通的工作区。
用 Markdown 写内容，把需要的上下文交给 Agent，Agent 处理完的结果直接写回同一篇笔记。下次再让 AI 干活的时候，它能看到之前所有的记录，不用从头来过。
产品需求、开发笔记、研究资料、个人知识，全部放在一个地方，不同的 Agent 共享同一份记忆。
内置了 Flowix Agent（基于 Deepseek Harness），同时支持接入 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes 等外部 Agent。在文档里输入 / 就能选择用哪个 Agent。
这意味着你可以用 Claude Code 写技术方案，用 Codex 写代码，用 Hermes 在本地离线处理敏感内容，它们读取的是同一套笔记。
所有笔记都是普通的 Markdown 文件，存在本地磁盘上，用什么编辑器都能打开。连接外部 Agent 时，只把你主动选择的内容发出去，
不是把整个笔记库都暴露出去。同步和备份继续用你习惯的工具就行，Git、iCloud、网盘随便选。
除了图形界面，Flowix 还提供 MCP 协议和命令行接口，方便跟其他工具链集成，终端党会喜欢这个。
Flowix 是一个桌面应用，前端用 Web 技术构建，后端基于 Rust 实现，整体是一个本地优先（Local-first）的架构。笔记以 Markdown 文件形式存储在本地文件系统，应用通过文件系统监听来感知变化。
AI Agent 的接入走的是标准的协议和接口，Claude Code、Codex、OpenCode 通过各自的 CLI 对接，Hermes 走本地模型，自定义模型支持 OpenAI 兼容的 API 端点，Ollama、LM Studio 以及国产模型代理都能接。
这种架构的好处是不依赖云服务也能完整使用，数据不上传、不锁定，隐私和自主性都有保障。
Flowix 的安装非常简单，下载安装包直接装就行，不需要 Docker、不需要配数据库、不需要搭服务。
目前支持 macOS（Apple 芯片和 Intel 两个版本）和 Windows（x64），安装包大小在 45MB 到 68MB 之间，内置了 Flowix Agent，开箱即用。
如果要接入外部 Agent，在系统里装好对应的 CLI 工具，Flowix 会自动识别并对接，几分钟就能搞定。
前端用 Web 技术栈，界面简洁，支持浅色和深色主题，编辑器对 Markdown 做了优化。侧边栏按笔记、对话、任务和标签导航，管理起来不乱。
后端用 Rust 编写，处理文件读写、Agent 通信和 MCP 协议。本地文件操作和进程间通信的延迟都很低，笔记多了也不会卡。
Flowix 采用 MIT 协议开源。MIT 是比较宽松的协议，商用、修改、分发都没有限制，保留版权声明和协议文本就行。个人使用、公司内部用、甚至基于它做商业化产品都可以，不用担心合规问题。
装好 Flowix 之后，我拿它试了几个实际场景。
场景一：写技术方案并让 AI 补充完善。
新建一篇 Markdown 笔记，把项目背景、技术约束、已知问题写进去。然后输入 / 调出 Agent，选中 Claude Code，让它基于这些上下文帮我写技术选型分析。生成的内容直接追加在同一篇笔记里，我检查修改后保存。下次继续聊这个项目，Agent 一眼就能看到之前所有的决策和讨论记录。
场景二：多 Agent 协作。
同一篇产品需求文档，用 Claude Code 生成用户故事，切到 Codex 生成对应的接口设计，再用 Flowix Agent 做汇总整理。三个 Agent 读写的是同一篇笔记，信息不会在各工具之间丢失或变形。
场景三：敏感内容的本地处理。
有些涉及公司内部信息的内容不想发到云端，这时用 Hermes 接本地模型，数据完全不离开本机，该干的活一样能干。
来一篇新笔记
中文排版风格
英文排版风格
支持切换不同的主题
集成流行的DeepSeek Harness
AI Agent 配置
随时调起ai工具
三栏布局
还有更多的待你来体验和发现。
AI 工具越来越多，但每次对话都从零开始这个问题，一直没人很好地解决。Flowix 的思路比较直接，把笔记当作 Agent 的记忆层，让不同的 AI 工具共享同一份上下文。
加上本地存储、多 Agent 支持、MCP 协议这些特性，对于经常跟 AI 协作干活的人来说，确实是一个值得了解的工具。
下面说说你在使用哪款工具呢，一起讨论下。
项目仓库：https://github.com/text2future/flowix
一款开源的本地 Markdown 笔记工具，能把笔记变成 AI Agent 的持续记忆。支持 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes 等多个 Agent 共享同一份上下文，数据留在本地，MIT 协议可商用。
了解更多：
Flowix、本地笔记、Markdown、AI Agent、Claude Code、Codex、开源笔记软件、MCP协议、本地优先、知识管理
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