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OpenClaw 多 Agent 协作研发：5 个 AI 员工，从需求到代码自动流转
编程、AI 智能体、Agent Skills、MCP、云原生、Milvus 向量数据库的技术实践者与开源布道者！ OpenClaw 的多 Agent 协作系统，就是让 AI 来扮演这 5 个角色。 1. 这是什么？ OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，核心能力是多 Agent 协作。 实战：搭建研发协作系统 接下来演示如何搭建一个完整的研发协作系统，包含 5 个 Agent：Director（项目调度）、Requirement Analyst（需求分析）、Developer（代码开发 ，让一个人可以管理多个 AI "员工"，实现从需求到代码的自动化流程。 相关资源 OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai/ Sub-Agents 文档：https://docs.openclaw.ai/tools/subagents 飞书集成文档
2.2K12编辑于 2026-04-01 - 来自专栏PDF转换docx
5大值得推荐的客户协作平台
标签功能对于需要跨团队协作的人真的很不友好。 作为一个协作软件，简道云可以被中小团队和个人使用点是，没有代码开发，模板中心系统的质量一般，需要学习制作，难以和第三方定制，价格昂贵。 5.ONLYOFFICE ONLYOFFICE是一款开源且免费的办公套件，向用户提供了文本文档，电子表格，演示文稿，以及免费的表单模板等功能。在最新的版本更新中又添加了加密版本的协作空间。 在与他们商讨或协作结束也可以删除房间。 为什么要使用协作空间？ 结语； 以上就是我给大家分享的几款比较值得推荐的能与客户或企业之前协作的平台，如果你有更好的协作平台可以推荐，欢迎在评论区讨论。
1.8K20编辑于 2023-04-26 - 来自专栏AI前沿技术
智能体｜ AI coding 协作式编程
AI coding 出现后，传统项目角色分工和协作方式发生了改变。工程师不再是"写代码的人"，而是"指挥 AI Agent 写代码的人"。这种转变不仅是角色的变换，更是编程范式的升级。 以 AI coding 为中心，主要介绍： 1）从古法编程到 vibe coding 再到智能体编程的转变。 2）规范驱动开发SDD的新模式，以匹配AI coding的超凡编程能力。 这极大降低了代码编程工具的使用门槛，使得更多的工作可以通过AI辅助编程实现，让更多的人享受到AI红利，这大概就是AI平权的意义。 但是对于“老手”程序员来讲这显然不够，它们要的更多。 质量门控需求强：希望在代码生成前有明确的质量检查（宪法门禁、规范完整性验证等） • 完整制品体系：希望每个特性都有正式的spec、plan、data-model、contracts等完整文档 • 团队协作 规范驱动开发SDD是，AI 编程工具从"代码补全"向"自主工程"演进的主动探索。三种工具的最终目标是：让 AI 成为可靠的工程伙伴，而非需要时刻看管的实习生。
1.3K30编辑于 2026-03-10 多 Agent 协作：AI 团队的崛起
当AI从「单兵作战」走向「团队协作」，我们正在见证一场比大模型竞赛更深远的变革一、开篇：一个Agent是工具，一群Agent是组织如果你去年问一个AI工程师：「你的Agent能做什么？」 2026年Q1，AI行业发生了一个微妙但关键的结构性变化：多Agent协作系统正在从实验室走向生产环境。 车企试制参数设计：5天→4小时某车企研究院通过多Agent系统，将试制参数设计周期从5天缩短至4小时，试制错误率下降67%，新车研发周期缩短30%。 六、深化：从「单体智能」到「群体智能」的架构跃迁多Agent协作的本质，是软件架构从「单体应用」到「微服务」的翻版——只不过这次「微服务」是AI。 而2026年，真正的分水岭变成了——谁能让一群Agent像团队一样协作。多Agent协作不是锦上添花的技术亮点，而是AI从「工具」走向「生产力主体」的必经之路。
34510编辑于 2026-04-24AI赋能：人机协作新时代
不是因为我觉得应该工作，而是因为我感到内疚，内疚于没有在陪孩子玩磁力片的时候，指派某个AI系统为我工作。在我的机构里，人们也经历着同样的事情——学习如何利用AI扩展自身能力，学习如何管理一群智能代理。 反AI组织制造工具投毒AI系统反AI活动人士构建了一个实用的技术武器来破坏AI系统——“Poison Fountain”，一种向AI训练数据爬虫投喂垃圾数据的服务。 将AI视为生态而非单一实体：“复合、多组件的AI系统已成为主导，”德雷克斯勒写道。“持久的传统叙事想象一个统一的实体——‘AI’——作为一个整合的智能体来学习、行动和追求目标。 这类论点将应对AI的许多问题从单个AI系统重新定向到我们如何构建一个可以利用并从日益强大的AI系统出现中受益的人类驱动世界。 结果是一个由人类和AI系统协作构建的数学证明：“在某些情况下，下面的证明与AI工具建议的证明仅有高层次的相似性。
7210编辑于 2026-03-09- 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | Agent | 人机协作（9）
MAF 审批 Agent 实战 一句话简介 通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节，快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。
22010编辑于 2025-12-28 微软多模型协作AI研究技术解析
某机构发布了两种新模式，将GPT和Claude配对使用，以提高AI研究的质量。Critique 让模型相互协作，而 Council 让模型并行工作，同时由第三个“评审”模型找出差异。 这种双模型工作流程解决了单一模型AI研究中存在的幻觉、引用薄弱等问题。 根据某机构针对行业基准的测试，其结果得分高于该测试中所有系统，包括顶级AI公司的模型。某机构解释：“Critique 是一种专为复杂研究任务设计的新型多模型深度研究系统。 然后第三个“评审”模型读取两份报告，并撰写一份摘要，说明两个AI在哪些方面达成一致、在哪些方面存在分歧，以及每个模型捕捉到而另一个错过的独特视角。此前，用户需要手动比较不同的AI研究工具。 在 Critique 中，模型本质上是相互协作的；而在 Council 中，模型则是相互竞争的。
12210编辑于 2026-04-09- 来自专栏RAIN7 de 编程之路
Git 学习（二）---- 分支及协作开发
文章目录 Git 学习（二）---- 分支及协作开发 分支理解及概述 分支的好处 分支（branch）的相关操作 （1）查看分支 （2）git branch 创建分支 （3）git checkout 切换分支 （4）git merge 合并分支 （5）合并冲突 团队间协作开发 跨团队协作开发 Git 学习（二）---- 分支及协作开发 分支理解及概述 分支是什么？ （5）合并冲突 如果master 又更新了，hot-fix 也更新了，而且更新的内容不同，master合并的时候本应该直接拿 hot-fix的最新版本，但是此时合并不知道要哪个更新的版本了！ 团队间协作开发 一个团队的代码开发人员是怎么进行协作开发呢？ 跨团队协作开发
52210编辑于 2022-09-28 - 来自专栏新智元
Science：AI 相互协作首次战胜人类，机器学习算法学会了“忠诚”
但在重复的囚徒困境中，博弈反复进行，人们会学习合作，以获得最轻的刑期（1年）。 Jacob Crandall 是杨百翰大学计算机科学家，他和同事们想看看机器是否能够学习玩这类“非零和博弈”的游戏。 研究人员测试了25种不同的机器学习算法，AI 程序可以通过在他们的行动和结果之间自动搜索相关性来提高表现。 让研究人员失望的是，这些算法都没有能够学会合作。但随后，他们转向从进化生物学获得的启发。 随着时间的推移，计算机必须使用它们的学习算法在游戏的语境中学习这些短语的含义。 这一次，被称为S＃（发音是 S sharp）的算法在25种算法中凸显出来。 “机器需要学会做的不仅仅是竞争，”Crandall 补充说，“机器人技术的研究在强调合作方面做得更好，这可以作为 AI 继续进展的一种模式。” ? 3月27日，新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典隆重召开，包括“BAT”在内的中国主流 AI 公司、600多名行业精英齐聚，共同为2017中国人工智能的发展画上了浓墨重彩的一笔。
737110发布于 2018-03-27 AI周报：协作工具与百亿融资
LWiAI Podcast #231 - Claude 协作工具、Anthropic 百亿融资、深度增量学习本期要点Anthropic 的新协作工具：将 Claude 代码集成，可简化从视频编辑到电子表格编译的多种计算任务 时间戳与详细内容工具与应用 (00:02:13)Anthropic 的新协作工具：提供无需编写代码即可使用 Claude 代码的能力，简化多种计算任务。 某机构的 Gemini AI：将利用来自 Gmail、搜索和某视频平台的信息来个性化响应。某机构移除部分 AI 健康摘要：因调查发现“危险的”缺陷。某邮件服务获得 Gemini AI 大改版。 项目与开源 (00:35:54)Nemotron-Cascade：扩展级联强化学习以构建通用推理模型。mHC：流形约束的超连接技术。IQuest_Coder 技术报告。 研究与进展 (01:01:42)深度增量学习 (Deep Delta Learning)。递归语言模型。通过可扩展查找实现的条件记忆。通过丢弃位置嵌入来扩展预训练 LLM 的上下文。
11910编辑于 2026-04-14- 来自专栏菩提树下的杨过
spring-ai 学习系列(5)-MCP(webflux sse)
前面学习了stdio模式的MCP使用，可以看到这种方式局限性比较大，mcp host/mcp client/mcp server通常要在同1台机器上，使用进程间通讯。 一、调整pom依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server-webflux </artifactId> 4 <version>1.0.0</version> 5 </dependency> MCP Server的代码相对stdio模式而言，完全不用改！ 二、调整yaml spring: ai: mcp: server: type: async 启动MCP Server，如果访问http://localhost:8080 文中代码：https://github.com/yjmyzz/spring-ai-sample/tree/day04
1.1K20编辑于 2025-08-22 - 来自专栏程序那些事儿
Mural：AI团队协作的视觉工作平台
在数字化浪潮的推动下，团队协作不再局限于传统的会议室和白板。Mural，一个创新的视觉工作平台，以其独特的设计和功能，正在重新定义团队协作的方式。 Mural AI：Mural AI 的智能服务能够结构化工作会话，激发新想法，并减少团队的繁琐工作。 安全性和合规性：Mural 遵循严格的企业安全和合规标准，确保数据安全和隐私。 智能工具：Mural AI 的力量 Mural AI 是一个强大的助手，它通过以下方式提升团队效率： 聚类：自动按主题聚类便签，并根据新标准即时重新排列。 Mural 应用程序适用于 Teams，与 Microsoft 365 Copilot 的高级 AI 功能相结合，提供了更加流畅和智能的协作体验。 结语 Mural 以其创新的视觉工作平台，正在帮助全球的企业团队以更高效、更安全、更智能的方式进行协作。它不仅仅是一个工具，更是团队协作未来的一个标志。
75210编辑于 2024-08-29 - 来自专栏新智元
刚刚，中国完成首例AI+5G心脏手术！2分钟AI建模，400公里远程协作“补心”
---- 新智元报道 编辑：张乾、大明 【新智元导读】刚刚，广东省人民医院与广东高州市人民医院完成全国首例AI+5G手术，成功为心脏病患者“补心”。 手术期间的AI技术是由曾靠“贪心算法”成功追回被抢车的圣母大学计算机系终身副教授史弋宇团队提供。这次手术也是AI在临床上的一次落地应用。 AI+5G，第一次成功完成远程指导下的心脏病手术。 这次参与全国首个AI+5G手术，史弋宇筹备了一年时间，手术成功也让AI在医疗领域更加落地。 患者情况：先天心脏病，心脏出现孔 接受AI+5G手术的是一位41岁的女性患者，据医生介绍，这名患者有先天心脏病，近期因“劳力性心悸、气促10余天”入院。 3、机器学习和传统计算机视觉的混合建模 对于结构性心脏病患者来说，他的心脏结构可能跟正常的心脏差别很大，所以史教授团队用了机器学习加传统计算机视觉的方法。
64520发布于 2019-05-08 AI时代的内容协作：内容管理协作看板软件的智能化演进
什么是内容管理协作看板软件？在内容创作和项目管理愈加复杂的当下，“内容管理协作看板软件”已成为提升团队协作与内容生产效率的关键工具。 协作工具的发展趋势协作平台从邮件+Word文档的时代，发展为如Google Docs、Notion、飞书文档等实时在线协作工具。这类工具打破信息孤岛，实现“同时编辑、即时同步、多端操作”。 通过卡片拖拽方式清晰呈现任务状态、责任分配与进度更新，极大提升了协作透明度与效率。为什么企业越来越依赖协作看板软件？内容团队的协作往往涉及多个角色——内容策划、编辑、审校、设计、发布运营。 内容管理协作看板软件的未来趋势AI 与自动化在协作流程中的应用智能分配任务、AI内容审校、语义标签推荐等功能正逐步落地，显著降低人力成本。 5. 可以与AI写作工具整合吗？许多平台支持与AI工具集成，如Notion AI、飞书智能助手等。6. 哪些软件适合远程协作团队？
33310编辑于 2025-08-06- 来自专栏无原型不设计
5款简单实用的设计协作工具推荐
如今网上有很多协作类工具可帮助设计师简化工作流程、提高设计效率。下面要介绍的是5款简单又实用的协作优化应用工具，希望对你有所帮助。 1. 具体操作，可分为以下简单的5个步骤。感兴趣的小伙伴，可以直接看视频。 1. 创建团队项目，再将项目同步到云端； 2. 添加协作成员； 3. 从客户端打开团队项目； 4. 获取编辑权限，进行在线同时编辑； 5. 发布预览，并邀请其他人审阅及做批注。 ? 系统：无，目前只有在线版 价格：5个项目－$20/月, 10个项目－$30/月，25个项目－$60/月，40个项目－$90/月 免费试用：14天 协作人数：无限制 4. 系统：Windows 10，iPhone/iPad 价格：仅支持包年购买，且$12／月 免费试用：30天 协作人数：最多50个，不适合大型设计项目 5.
2.3K90发布于 2018-03-16 人本AI与协作AI系统：科研方向与技术挑战探讨
Generations in Dialogue: 专访安德烈娅·博布教授——人本AI与协作AI系统"Generations in Dialogue: Bridging Perspectives in AI 每期节目都深入探讨代际经验如何塑造对AI的看法，探索这项变革性技术发展所带来的挑战、机遇和伦理考量。人本AI与协作AI系统在本系列的第二期节目中，主持人埃拉·兰与安德烈娅·博布教授进行了对话。 讨论主题包括：如何选择研究方向、人与人在回路中的协作工作模式、处理数据时的注意事项、系统设计面临的挑战、编程意图与实际编程结果之间的差距、隐私与个性化问题，以及对那些对人本AI感兴趣的早期职业研究者的建议 关于安德烈娅·博布教授安德烈娅·博布是某机构的助理教授，并领导协作学习与自主研究实验室。她在该实验室致力于开发能够学习为人类服务、与人类协作并适应人类环境的自主智能体。 她的工作植根于深度学习、逆强化学习和贝叶斯推断，并通过辅助机器人手臂和大语言模型等系统进行实验验证。博布教授在加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系获得博士学位，师从安卡·德拉甘。
9300编辑于 2026-01-08- 来自专栏计算机工具
AI编程翻车？这些技巧让你高效协作
AI一起编程时常见的问题、原因以及解决办法 还介绍了一种新的协作模式。 平时用AI写代码，经常会遇到一些“翻车”情况：比如项目里已经有一个测试库了，AI还会再加一个功能差不多的；AI会编出项目里根本不存在的代码，还注释得像模像样；刚和AI说完某个代码，换个对话它就忘了；一下子给 AI太多项目资料，它反而抓不住重点。 比如主动给AI核心的架构文档，避免它乱加依赖；直接把正确的代码定义给AI，纠正它编出来的错误； 用工具给AI建立“外部记忆”，让它能查到之前的代码；给AI的信息要分层次，重点放在开头和结尾。 也就是说，开发者不用太纠结怎么写提示词，而是要学会制定清晰的规范，告诉AI要做什么，AI来负责具体执行。开发者的角色更像系统设计师，核心价值在于做好规范设计和上下文管理。
28210编辑于 2025-07-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
刚刚，中国完成首例AI+5G心脏手术！2分钟AI建模，400公里远程协作“补心”
转载自：新智元，未经允许不得二次转载 AI+5G，第一次成功完成远程指导下的心脏病手术。 这次参与全国首个AI+5G手术，史弋宇筹备了一年时间，手术成功也让AI在医疗领域更加落地。 患者情况：先天心脏病，心脏出现孔 接受AI+5G手术的是一位41岁的女性患者，据医生介绍，这名患者有先天心脏病，近期因“劳力性心悸、气促10余天”入院。 3、机器学习和传统计算机视觉的混合建模 对于结构性心脏病患者来说，他的心脏结构可能跟正常的心脏差别很大，所以史教授团队用了机器学习加传统计算机视觉的方法。 目前，广东省人民医院已经跟广东移动、华为合作，实现5G全覆盖，室外网络由4G跨越到5G，用户体验速率由80Mbps提升到800Mbps，达到与有线光纤网络相当的体验。
74930发布于 2019-05-05 🔥 oodeer开源SuperAgent：重新定义AI能力协作
这是一套基于MIT协议的企业级AI能力分发与自动化协作框架，旨在重新定义企业与个人AI能力的协作方式。 为什么需要SuperAgent？ 在AI技术飞速发展的今天，我们每个人和企业都面临着一个共同的挑战：AI能力分散在不同平台，缺乏统一的管理和协作机制。 企业拥有OA、CRM、ERP等系统的专属AI能力，但这些能力往往无法互通个人用户拥有ChatGPT、Notion AI等工具，但这些工具难以整合到工作流中不同AI能力之间的协作困难，跨系统流程自动化成本高 企业场景：跨系统AI能力协作场景：自动生成客户报告触发条件：CRM系统中客户状态变更执行步骤：调用OA AI生成客户文档摘要调用CRM AI分析客户行为调用ERP AI生成交易报告整合生成完整客户报告自动发送给相关人员 我们相信，通过开源的力量，SuperAgent能够成为连接企业和个人AI能力的桥梁，让AI能力协作变得更简单、更高效。我们期待您的参与和贡献，一起构建更强大的AI能力分发生态！
18400编辑于 2026-01-15- 来自专栏悦思悦读
AI 入行那些事儿（5）以模型为驱动学习机器学习
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI 入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 模型：机器学习三要素的核心 机器学习的三要素中，最核心的是模型。 建议读者在学习机器学习时，从模型函数入手，以数据处理、特征提取等知识为辅。通过推导模型的目标函数，来学习求解过程，并以此来学习算法。 ? 有监督学习 vs 无监督学习机 简单来说，机器学习模型可以分为两种：有监督的和无监督的。 有监督学习 前文提到的关于员工信息的模型就是有监督的模型，每一个训练数据样例都有一个人工打上的标签。 ? 机器学习的应用 机器学习的应用领域非常广泛，在金融领域，有一个术语叫做 Fintech，是指把以前很多由人工来完成的工作交给机器学习模型来完成。
66620发布于 2021-02-03
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