最近做了个开源项目： https://github.com/golutra/golutra
简单说就是一个 多 Agent 的 AI 工作空间，可以组建一个 蜂群 Agent Team ，让不同 AI 协作工作，有点像搭一个 一人公司的 AI 团队，可以长期运行。自定义工作流（不同行业场景都能搭），工作流模板一键导入导出，24 小时运行的 AI 自动化系统。
即将加入的能力包括：
CEO Agent —— 真正的顶层调度者，目标是一个月不用人监管，持续自主运行并产出价值，能够精确构建子 Agent ，并在不同角色与任务之间实现记忆分层。 无限扩展的智能体网络 —— AI 自动创建 Agent ，并随着目标演化不断扩展协作网络。 Agent 自我进化 —— 智能体会动态优化自身结构、角色边界与分工方式，提升长期运行效率。 跨设备 / 跨环境迁移 —— 系统能够在不同设备与运行环境之间自主迁移，持续“生存”并延续执行。 移动端远程操控 —— 在手机上监控 Agent 、查看日志、干预与重定向任务。 统一 Agent 接口 —— 标准化协议，便于无缝接入编排层。 目标明确：从多智能体执行进化为自组织 AI 团队，通过更好的协调、分工与记忆，将整体协作效率提升 1300% 以上。
直播地址： https://live.bilibili.com/26532995/?live_from=86001&spm_id_from=333.1387.0.0
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beyondstars 3 月 26 日
目前每个 LLM 都有最大上下文限制，agent 的长期记忆从哪儿来。
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seeksky OP @beyondstars 我有三个方案并行，路线图，聊天记录，增加了本地+云端记忆层
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seeksky OP |
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sillydaddy 3 月 26 日
看了下，好像还是有人介入😂。前面几轮对话，有重复的对话，不知道是为啥？
另外，我注意到，目前记忆这块，超出上下文的时候，还是利用的 Agent 自己的记忆压缩机制。 |
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sillydaddy 3 月 26 日
还有就是现在是通过安排一个路线图（里面很多的待办任务）来实现的。我理想中的应该是，可以随时喂给 CEO Agent 任务，并让他给我定时汇报这样的机制。相当于是异步的机制，就像跟人的对话一样，我随时打断 Agent 要求总结汇报东西，Agent 也可以捡起来之前的任务。
不过，这个演示不错，让我看到了多 Agent 协作时，对话框方式的好处，所有对话都集中在一个对话框里面。不用到每个 agent 窗口去看了。 |
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seeksky OP @sillydaddy 你说的这个就需要更改 cli 那边代码支持我，目前我是让监工自动增加任务进去，达到永动机的效果
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xuhengjs 3 月 26 日
怎么验收任务呢？还是要靠人来反馈问题啊
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