Reviva — 本地 AI 学习工作台，多 Agent 加 Wiki 知识库

Reviva 是一个开源的软件工具，面向学习、研究和知识工作的本地桌面 Agent。它把对话、文档、知识库、笔记、复习工具和创作输出放在同一个工作台里，Agent 负责理解资料、调用工具、使用技能、遵守权限，输出结果产物。作为一个开源软件，对话、文档、笔记和 Agent 配置都存在本地工作目录和 SQLite 里。

场景痛点

备考的时候最头疼的不是学，是资料散。课件在一个文件夹，笔记在另一个，错题在记事本里，AI 对话每次都从空白框开始——重新传文件、重新讲背景、重新问一遍上周已经搞懂的概念。做知识管理的人都有这种体会：AI 工具再强，每次都从零开始，积累下来的东西就用不上。

主要功能特点

核心能力	你可以做什么
🤖 多 Agent 协作	在对话中随时切换 Agent；不同 Agent 可以共享上下文，并使用全局 Agent 记忆保存长期偏好
📚 围绕资料对话	直接选择本地文档、整个文件夹或 Wiki 知识库作为上下文，通过 `@` 快捷输入和 `/` 斜杠命令快速调用内容与技能
🎬 音视频学习	解析音频和视频，完成语音转录、关键帧提取和内容索引；在对话中选中媒体后即可围绕具体内容提问
🧩 可视化学习与创作	从资料生成测验、闪卡、思维导图、知识图谱、图表、PPT、播客和深度研究报告，并可视化查看结果
🗂️ 知识持续沉淀	上传文档资料，将资料自动维护为 Wiki 知识库，并让对话结果继续回流到笔记、文档和后续学习中
🔐 自定义模型与数据控制	接入自有 API Key、OpenAI-compatible 服务、云端模型或本地模型；自定义Agent、Token 消耗统计与数据备份

Agent 工作台完整功能

💬 对话与上下文

对话分组、历史管理、消息导出和对话分支
在对话中选择本地文档、文件夹、知识库或当前工作区作为上下文
在学习工作台中随时切换 Agent，并保留可复用的资料上下文
支持 @ 快捷输入和 / 斜杠命令调用技能
支持流式响应、任务状态、对话任务通知和后台任务进度
支持从 Agent 输出中直接查询文档、打开查询来源，并预览 HTML、图表和其他可视化产物

🎓 可视化学习与内容创作

Reviva 不只输出文本答案。学习工作台可以把当前对话、选中文档、知识库或手动主题加工成可练习、可浏览、可展示的学习产物：

工具	适合做什么
测验	生成单选、多选、判断、填空和简答题，定位薄弱知识点
闪卡	将概念、公式、词汇和错题拆成可重复复习的记忆卡片
思维导图	把章节、课程或项目整理为层级结构
知识图谱	展示概念、人物、事件和知识点之间的关系
图表	生成流程图、对比图、矩阵图及其他可视化结果
PPT	从资料、知识库或研究结果生成演示文稿
播客	将长文档和课程资料改写为适合收听的播客脚本与音频
深度研究	拆解问题、收集证据并生成结构化研究报告

本地生成适合快速学习和整理；PPT、深度研究和部分云端创作能力可能需要云端模型或按量计费服务。

📄 文档、Office 与 OCR

文档模块支持 Office、PDF、Markdown等常见格式
支持上传文件、批量导入、文件夹管理和 URL 导入
Agent 可以读取、总结、校对、编辑和创建 Office 文档
上传资料时可以选择本地解析或配置的文档解析服务
支持配置 OCR 模型，用于 PDF 和图片文字识别
URL 导入支持网页抓取和正文提取
支持文档预览、输出结果查看、软删除和回收站恢复

🎬 音视频解析与对话

支持导入常见音频和视频文件，并在文档中心统一管理
支持音视频解析和语音转录，将长内容变成可搜索、可引用的文本
支持从视频中提取关键帧，辅助理解课件、演示、访谈和课程录屏
支持查看媒体解析详情、转录内容、时间信息和关键帧结果
在对话页面选择已解析的音视频，即可让 Agent 围绕媒体内容进行总结、问答和学习辅导

🤖 Agent 与扩展

内置测验生成助手、学习教练、文期末复习助手等 Agent
支持用户创建和管理自定义 Agent
多个 Agent 可以共享知识库、文档、笔记和工具上下文
每个 Agent 可以独立配置提示词、模型、Skills、工具、知识库和输出风格
支持文件读取、写入、联网搜索、知识库查询等内置工具
支持自定义工具和 HTTP/SSE MCP 工具服务
支持 Agent 运行权限、命令执行权限、请求限制和安全沙箱配置
支持添加全局 Agent 记忆，让个人偏好、长期背景和常用规则在不同 Agent 与对话中复用

🗂️ 知识沉淀

支持创建多个 Wiki 知识库，按课程、论文、项目或主题组织资料
上传并选择文档后，可由 Agent 自动整理和维护 Wiki 页面
支持来源追溯、知识库检索和基于资料的问答
支持 Markdown 笔记、文件夹、搜索、预览和 AI 辅助编辑

⚙️ 系统与数据

支持浅色 / 深色主题、主题色和 Agent 语气风格设置
支持配置自己的 LLM 模型，包括自有 API Key、OpenAI-compatible 服务、本地模型
支持 Token 消耗查询、模型调用和任务状态统计可视化
支持全局快捷键、任务通知和自动更新检查
支持检测 Pandoc、Manim、FFmpeg、OfficeCLI 等运行环境，按需安装即可
支持三种数据备份：完整数据备份、精简备份、数据库备份
支持统一回收站，可恢复或永久删除文档、笔记、对话等内容
支持本地网关服务，对外提供 OpenAI Chat Completions、Responses API 等方式调用 Agent

多 Agent 协作，共享上下文

内置课程助教、复习教练、文档助手等 Agent，也能自建。在同一个工作台里随时切 Agent，不用重新选资料——不同 Agent 共享当前的文档、文件夹、知识库和笔记，全局记忆还能把你的长期偏好带到下一次对话。这种把AI应用做成「团队」而不是「单打独斗」的思路，比一个聊天框包打天下灵活。

围绕资料对话，不是从空白开始

直接选本地文档、整个文件夹或 Wiki 知识库当上下文，@ 快速插入、/ 斜杠调技能。上传 PDF、Office、Markdown、图片、音视频都行；URL 也能抓正文进来。对话能分组、分支、导出，保留引用来源。

可视化学习产物：测验、闪卡、导图、PPT、播客

Reviva 不只输出文本答案。一份资料能直接变成单选多选判断题、闪卡、思维导图、知识图谱、流程图、PPT、播客脚本甚至深度研究报告。做本地AI学习的人都懂，能练能看的产物比一段文字答案有用得多。

音视频解析，课程录屏变成可搜文本

导入课程录屏、讲座、访谈，自动语音转录、提取关键帧，在对话里针对某一段提问。录屏课件配着讲，比光看 PDF 课件效率高。

Wiki 知识库持续沉淀

上传的文档由 Agent 自动整理成 Wiki 页面，对话结果回流到笔记和 Wiki，下次复习直接检索。这是它和「用完即走」的聊天工具最大的差别——资料进来了，知识留下来。

Skills 能力系统加 MCP

Agent 能挂自定义 Skills、文件读写、联网搜索、知识库查询，也支持 HTTP/SSE MCP 工具。命令执行、文件写入、外部请求都有沙箱和权限控制。作为一个桌面软件，它把Skill工具的扩展能力直接做进了 Agent 工作台。

典型使用场景

期末复习

按课程建立 Wiki 知识库，例如”数据结构期末复习””概率论复习资料”。
导入课件、老师划重点、历年题、错题、课堂笔记和教材章节。
让 Agent 根据资料整理章节大纲、重点概念、公式清单和高频考点。
针对薄弱章节生成测验题、闪卡和错题回顾。

课程学习

导入课件、教材、习题和课堂笔记。
创建课程 Wiki 知识库并选择学习教练 Agent。
围绕章节提问，让 Agent 引用资料解释难点。
生成测验和闪卡，完成自测后回到对话继续追问。

音视频学习

导入课程录屏、访谈或讲座视频。
进行转录并提取关键帧，定位重要时间点。
在对话中针对某一段内容提问，要求 Agent 总结或解释。
将内容整理为笔记、闪卡、测验或播客脚本。

个人第二大脑

持续把阅读、工作和学习资料放入本地工作区。
用不同 Agent 处理写作、编程、翻译、复习和研究任务。
将高价值结论沉淀到笔记和 Wiki 知识库。
下一次遇到相似问题时，直接检索并复用已有理解。

简易使用教程

学习闭环

导入资料：上传 Office、PDF、Markdown、图片、音视频等本地资料，也可以通过 URL 导入内容。
选择 Agent 与上下文：切换适合当前任务的 Agent，并选择文档、文件夹或知识库；多个 Agent 可以共享同一套资料、笔记和工具上下文。
理解与追问：让 Agent 进行问答、总结、比较、解释、改写和深度研究；必要时创建对话分支，保留不同思路。
生成学习产物：把资料变成测验、闪卡、思维导图、知识图谱、图表、PPT、播客等可直接使用的成果。
沉淀与复用：将重要结果保存为笔记、文档或 Wiki 页面，之后继续检索、复习和追问。

一个完整例子

以一段课程录屏和配套课件为例：

导入视频和课件，完成语音转录、关键帧提取与文档解析。
选择课程助教 Agent，让它结合视频内容和课件解释重点概念。
切换复习教练 Agent，共享已有上下文并生成测验、闪卡和思维导图。
把错题解析和章节总结保存到笔记，由 Agent 继续维护课程 Wiki。
下一次复习时直接检索知识库、查看历史对话，并围绕薄弱知识点继续学习。

在实用软件里，它属于「下安装包+配模型 Key」那一挂：

去 GitHub Releases 或夸克网盘下 Windows / macOS 安装包（v1.3.0）。
首次启动选本地工作目录和授权根目录。
设置里配一个 LLM：自有 API Key、OpenAI 兼容服务或本地模型都行。
导入一份文档，或先建一个 Wiki 知识库。
打开学习工作台，选 Agent 和资料，开始提问；用 / 调测验、闪卡、导图。
结果存到笔记或 Wiki，下次直接检索。

个人使用感受

我用下来最直接的感受是「它真的把学习闭环做通了」。以前用 AI 辅助学习，流程是：打开网页传文件→问→复制答案到笔记→关掉→下次再重新传文件。Reviva 把这条链反过来了：资料先进本地工作区，Agent 在资料上下文里答，产物直接回存 Wiki 和笔记。切到复习教练 Agent 时，它还记得刚才那份课件讲了什么，不用我再贴一遍。音视频解析那段也实用——一段课程录屏传进去，自动转文字、抽关键帧，我能直接对着某段提问。

也得说清它的边界：它是 AI工具，但你得自己备一个能用的 LLM（OpenAI 兼容或本地模型），不填 Key 它跑不起来；PPT、播客、深度研究这些重产物可能要走云端模型、按量计费；AGPL-3.0+商业双授权，个人学习自用免费，企业或商用要找作者拿商业授权；目前只发 Windows 和 macOS，Linux 用户得自己等。但如果你受够了每次从空白聊天框开始、又想把课件笔记错题串成一个能复习的闭环，这个把数字生活里零散的学习资料收进本地工作台的开源项目，值得放进你的工具推荐清单，归在酷软趣站分类下。它没替你学，只是让你每次打开 AI，不用再从零讲一遍背景。

官方网站

GitHub https://github.com/mingchen666/Reviva

下载地址

https://pan.quark.cn/s/dc12ae78a2ac

https://www.guangyapan.com/s/1954749243285291052_aeWhI5wocgzRgCO6 （光鸭新用户注册福利：永久免费空间：所有新用户注册即可解锁 2TB 永久免费存储空间，无需额外任务或付费）

Reviva — 本地 AI 学习工作台，多 Agent 加 Wiki 知识库

场景痛点

主要功能特点