Panel, kendi arayüzünü kendisi inşa eden bir agent'a sahip açık kaynaklı bir araştırma çalışma alanı

Çalışma alanını paylaşan ve genişleten bir agent

Panel adlı bir proje, Hacker News'te Show HN gönderisi olarak ortaya çıktı ve bir yapay zeka asistanının araştırma ortamının içinde nasıl konumlandırılması gerektiğine dair farklı bir bakış sunuyor. Projenin GitHub README'sine göre Panel, bir agent'ın kullanıcıyla yan yana çalıştığı bir araştırma çalışma alanı: sohbet, dosyalar, PDF'ler ve notebook'lar tek bir dock edilmiş arayüzde yer alıyor ve yerleşik bir görüntüleyici bir şeyi gösteremediğinde agent, onu görüntülemek için özel bir pano veya uygulama yazabiliyor. Geliştiriciler bunu test edenler için erken aşama bir sürüm olarak nitelendiriyor ve kullanıcılardan sorunları bildirmelerini istiyor.

Panolar, çalışma alanları ve paylaşılan notebook'lar

Arayüz, Pane adı verilen yapılandırılabilir pencerelerden oluşuyor; bunlar görselleri, veri dosyalarını, kodu veya sohbet oturumlarını gösterebiliyor — sürekli dosya türleri arasında geçiş yapan araştırmacılara yönelik bir düzen. Varsayılan bir küme yaygın durumları karşılıyor, ancak özel Pane'ler insan ya da agent tarafından eklenebiliyor; README'deki örnekler arasında PDB molekül yapı dosyaları için bir görüntüleyici ve bir SQLite tarayıcısı yer alıyor.

Her Workspace, agent'ın içinde çalıştığı, kendi sohbetlerine ve kayıtlı bir düzene sahip olduğu bir klasördür. Sohbetler ve agent'ların yaptığı her şey ~/Panel/panel.db içinde saklanırken, yeni Workspace'ler başka bir klasör seçilmedikçe varsayılan olarak ~/Panel/workspaces dizinine gidiyor. İkisi de repository'nin dışında yer aldığı için kodu silmek veya yeniden clone'lamak verileri bozulmaz biçimde koruyor.

Agent dosyaları okuyup yazabiliyor, ancak herhangi bir aracı çalıştırmadan önce onay istiyor. Jupyter notebook'ları gerçek bir kernel üzerinde çalışıyor ve kullanıcı ile agent aynı notebook'u düzenleyebiliyor. Uzun süren komutlar arka plana gönderilebiliyor; oradan izlenebiliyor ve durdurulabiliyor. Ayrıca bir literatür taraması özelliği de var: sohbette istekte bulunun ve sonucu bir araç kartından açın.

Tipli bir module protokolü ve bir veri katmanı

Arayüzün altında README iki yapısal fikirden bahsediyor. İlki Module Protocol. Module'ler Skill'lere benzer şekilde tanımlanıyor, ancak Inputs, Outputs ve Intermediates için tipli tanımlara sahip. Intermediates, gözlemlenebilirliği ortaya çıkaran nesnelerdir — agentic bir Module'ün düşünce zinciri veya karalama defteri, ya da çok aşamalı bir Module'deki ara çıktılar — bu da şeffaflık gerektiren süreçler veya ilerleme göstermesi gereken uzun süreli işler için önem taşır. Tipli tanımlar runtime'da doğrulamayı mümkün kılıyor ve hem insanların hem agent'ların özel Module'ler ile bunları görselleştiren Pane'leri inşa etmesini kolaylaştırmayı hedefliyor.

İkincisi, bellek içi ve dosya sistemi nesnelerini köprüleyen bir Data Abstraction Layer. Bir URI'yı ya bellek içi bir depoya ya da yerel bir dosyaya eşliyor, böylece bir Module'ün yalnızca nesneyi manipüle etmesi gerekiyor, nerede yaşadığıyla ilgilenmek zorunda değil.

Kurulum ve mevcut sınırlamalar

Panel'i çalıştırmak için Node 22.18 veya daha yenisi (ya da 24.12 ve üzeri), pnpm ve kendi Python 3.12 veya daha yeni sürümünü kendisinin indirdiği uv gerekiyor. Hem agent hem literatür taraması Claude Code üzerinden çalıştığı için Claude Code'un kurulu ve oturum açılmış olması şart. Kurulum pnpm install, uv sync ve pnpm start şeklinde; bundan sonra uygulama localhost:4173 adresinde sunuluyor. pnpm dev:doctor komutu port çakışmaları ve benzeri başlangıç sorunlarını teşhis etmeye yardımcı oluyor. Proje MIT lisanslı.

Sınırlamalar açıkça belirtilmiş: yalnızca Claude Code tam olarak destekleniyor; Module'ler yalnızca sohbette isteyerek başlatılabiliyor, bir başlatma düğmesi yok; hipotez Module'lerinin kendi görünümleri yok, bu yüzden sonuçları okunması zor olabiliyor; ve Module'ler henüz OpenAI API ile çalışmıyor. İsteğe bağlı bir OpenAI anahtarı sohbet ve araçlar için bir "OpenAI API" agent'ı ekliyor, ancak literatür taramaları ve hipotez Module'leri web araması yapabilen bir agent gerektiriyor ve şu anda buna uyan tek seçenek Claude Code.

Neden önemli

Yapay zeka destekli çalışma alanlarının çoğu agent'ı bir sohbet kenar çubuğuna hapsediyor ve ona sabit bir araç seti veriyor. Panel bunu tersine çeviriyor: arayüzün kendisi agent tarafından programlanabilir hale geliyor, böylece çalışma alanı tam da bir görevin ihtiyaç duyduğu anda amaca özel bir görüntüleyici büyütebiliyor. Karalama defterleri ve ilerleme raporlaması için açık ara Intermediates içeren tipli Module protokolü, agentic pipeline'lar için gözlemlenebilirlik adına inandırıcı bir girişim — çoğu agent aracındaki bir acı nokta. Hâlâ kaba, erken aşamada ve tek bir agent platformuna bağlı, ancak insan ile agent'ın birlikte inşa ettiği bir çalışma alanı taslağı olarak ilginç bir yere işaret ediyor.