我尝试运行一家由 AI 代理组成的公司

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00:00:00我把同一个代码库交给了三个 AI 代理，它们共同组成了一家公司。其中一个尝试构建
00:00:06功能，一个重写了架构，还有一个则开启并处理所有的工单。如果没有
00:00:12结构，每一个多代理设置都会慢慢变得混乱，并让账单飙升。
00:00:17这就是 Paperclip，它正试图解决这个问题。只需一个命令，它就能为你提供一个本地控制平面，用于
00:00:22管理 AI 代理，包括组织架构图、工单、预算、审计日志，甚至还有心跳监测。
00:00:27它在 GitHub 上的星标数刚刚突破了 64,000 大关。
00:00:30让我们在几分钟内，用几个 AI 代理建立我们自己的公司。
00:00:33现在谈谈关于代理的事情。单个代理感觉不错。你给它一个任务，它写出一些
00:00:44代码。做得好。然后你给它第二个代理，甚至是第三个。接着发生的情况是，
00:00:51突然之间这就变成了管理工作。问题在于：谁拥有这个任务？谁在
00:00:57记住这个目标？当代理开始做错事时，谁来阻止它？
00:01:03这就是 Paperclip 试图解决的问题。原始的代理独立工作并不理想。虽有用，
00:01:08但难以协调。Paperclip 将它们变成一个团队，或者在这个案例中，它被称为
00:01:13一家公司。我们定义一个公司目标。我们创建一个组织架构图。也许有一个 CEO，一个 CTO，
00:01:20两名工程师和一个研究代理。然后 Paperclip 通过工单、心跳、
00:01:27预算、审批和可追溯性来协调工作。我们可以看到任务，谁分配的，实际
00:01:33在该任务上花费了多少，以及它是否仍与最终目标保持一致。减少凭感觉的编排？
00:01:39让我们实际看看现场演示。如果你喜欢能加速工作流的编程工具，请务必
00:01:43订阅。我们一直在发布视频。好了，现在看这个。在一个干净的终端里，
00:01:49我只需运行 `npx paperclip-ai onboard`。这将启动本地设置。几秒钟
00:01:56之后，Paperclip 及其仪表板就运行起来了。我有本地服务，自带 Postgres
00:02:03和身份验证。这就是整个 UI 界面，我现在可以实际创建一个新公司。我要
00:02:09创建一个新公司，命名为“开发工具公司”，或者任何你想构建的名称。对于这个项目，
00:02:14我要设定这个目标。目标很简单：我想在本周构建并发布一个短链接 MVP。
00:02:20现在我可以添加一个 CTO 代理。然后通过适配器添加两名工程师。其中一名
00:02:28工程师代理负责后端。另一个负责前端和测试覆盖。现在，在我点击
00:02:34开始之前，我要设置预算。这一部分才是真正关键的，因为目标是不要让
00:02:39代理耗尽我的 API 额度直到账单爆炸。不，目标是受控的自主权。我还需设置
00:02:46代码输出的工件目录路径。所以我将在这里设置它。
00:02:50现在我可以开启心跳监测并启动它。让我们观察看板。代理们
00:02:57在心跳时唤醒。CTO 将目标分解为工单。我们的工程师们现在正在接手工作。
00:03:05你可以看到委派、工单、血缘关系、状态更改、预算计数器，所有这些
00:03:10都紧密结合。现在第一个实现任务已经朝着代码提交的方向推进了。
00:03:15运行这部分实际上花了相当多的时间，但我猜让所有这些代理聚在一起，
00:03:19是有一定道理的，但它仍然不是最快的，尤其是如果你试图进一步
00:03:24扩大规模时。这不再是坐在聊天框里的一个代理了。这现在是一个通过
00:03:30创建 CEO、CTO 和所有这些工程师来运行的小型公司。现在这是人们会感到
00:03:37困惑的地方。乍一看，Paperclip 听起来像另一个代理框架，另一个 CrewAI，另一个
00:03:43AutoGen，或另一个 LangGraph 风格的工作流。但这并不是重点。那些工具在
00:03:49你想建立工作流时非常棒，对吧？例如，我想要一个研究员，然后是规划员，接着是作者，
00:03:55最后是审稿人。是的，当然，这很有用。这就是我们使用它们的原因。但 Paperclip 的目标
00:04:01是更高一个层次。它不仅仅是工人们，它是围绕这些工人的
00:04:07整个公司组织架构，旨在真正帮助项目构建。可以这样想：
00:04:13单个代理只是一名员工。工作流就像你的清单。而 Paperclip 是经理、
00:04:20组织架构图、工单看板、预算系统和审计日志。Paperclip 扮演的就是
00:04:25经理的角色。所以你现在已经在问自己，代理能写代码吗？嗯，
00:04:30我们已经知道它可以。这就是它的目的。它现在正在生成代码。更难的问题是，
00:04:36它能在正确的任务上工作吗？它能在该停止的时候停下来吗？它能清晰地交接工作吗？
00:04:43我能检查这里到底发生了什么吗？所有这些问题的简短回答是：是的，它可以。
00:04:49Paperclip 提供了状态、心跳、预算、层级和日志。它甚至提供了可移植的
00:04:55模板和仪表板，比起另一个聊天窗口，它感觉更像是专为代理设计的 Jira 或 Linear。
00:05:02你不再是对着一个代理发提示词，而是开始控制这个微型组织。我们中许多人可能仍
00:05:07在终端和设置之间来回跳转。一个终端用于 Claude code，一个标签页用于 Cursor，一个代理用于
00:05:13研究，一个脚本用于 GitHub issues，对吧？我们在所有这些不同的窗口间跳动，
00:05:18但 Paperclip 为这一切提供了一个共享的操作模型。现在，这一切的
00:05:24心智模型对我们来说发生了变化。所以，不再是说，“嘿，请构建这个功能，”
00:05:30我们现在实际说的是类似于这样的话：“这家公司的目标是发布
00:05:35这款产品。这是公司的规则。这是组织架构图，这是预算。
00:05:41这是需要审批的内容。现在，运行吧。” 诚实地说，这种结构非常棒，
00:05:46对吧？工单、血缘、委派，所有这些，对吧？有了这些，多代理工作更容易
00:05:52被理解和推导。不再只是说代理做了一些事，太棒了。你可以实际看到是谁分配了
00:05:58那项工作，它为什么存在，以及它在我们的代码中处于什么位置。能设置预算也是巨大的进步。
00:06:05许多代理工具把成本当成事后才检查的东西。Paperclip 把成本
00:06:12作为整个控制闭环的一部分。我们在执行前设定预算。它是自托管且开源的。
00:06:17同样，这也是一个巨大的胜利。所以你可以在本地运行它，检查它，修改它，并将其连接到
00:06:22你已经在使用的代理。但在所有这些优点的同时，赋予 Paperclip 强大能量的
00:06:27同一套结构也可能非常烦人。如果你的规则设定得不好，代理会创建
00:06:32一堆胡说八道的工单。我本想要一个简单的短链接工具，但现在也许我的 CTO 代理已经开启了
00:06:39另一个我根本不想要的宏大计划。所以，谢了，不必了。Token 的消耗也是实实在在的，
00:06:45对吧？这就是为什么我们要用预算来控制，但它并不能解决蹩脚的提示词或模糊的规则
00:06:52定义。伙计们，如果你们的 `skill.md` 文件写得很烂，你们的公司表现就会像一个混乱的初创公司，
00:06:59对吧？所以 `skill.md` 才是需要加强的地方，明白吗？最后，老实说，
00:07:03如果你只是写一个简单的脚本，这完全是大材小用。我只是想测试一下。我并不
00:07:08需要为这个项目动用它，但如果你只是想让一个代理总结文件或修个 bug，
00:07:13你并不需要它，对吧？这是为了构建更宏大的东西，让更多这类代理
00:07:18协同工作。它绝对值得一试，但并不适用于所有场景。如果你喜欢这类编程工具和
00:07:23技巧，请务必订阅。我们下个视频见。

Key Takeaway

Paperclip 通过提供组织架构、工单看板、预算管理和心跳监测，将多个独立 AI 代理转化为受控的本地自主公司协作模型。

Highlights

  • Paperclip 在 GitHub 上的星标数已突破 64,000 大关。

  • 该工具通过 `npx paperclip-ai onboard` 命令即可在本地启动，并自带 Postgres 数据库和身份验证系统。

  • 系统通过“心跳监测”机制唤醒代理，使 CTO 代理能将总目标分解为具体的执行工单。

  • 预算控制功能允许用户在执行前设定额度限制，防止 AI 代理因无限循环或冗余调用导致 API 账单飙升。

  • Paperclip 提供审计日志和血缘关系追踪，记录每个任务的分配者、成本以及与最终目标的对齐程度。

Timeline

多代理系统的管理困境与 Paperclip 的解决方案

  • 缺乏结构的多个 AI 代理会导致任务分配混乱和 API 成本不可控。
  • Paperclip 提供本地控制平面，用于管理代理的组织架构、预算和审计日志。
  • 将代理从独立个体转变为具备 CEO、CTO 和工程师职能的团队可实现更复杂的项目构建。

当公司引入第二个或第三个 AI 代理时，管理工作会迅速复杂化，面临谁拥有任务、谁记住目标以及谁阻止错误行为的问题。Paperclip 试图解决这种凭感觉的编排，通过定义明确的公司目标和组织架构图来协调工作。它引入了类似 Jira 或 Linear 的管理逻辑，使任务具备可追溯性和财务约束。

本地部署与公司架构初始化演示

  • 通过单一命令 `npx paperclip-ai onboard` 即可完成本地环境与仪表板的部署。
  • 用户需为公司设定具体目标，例如“本周构建并发布一个短链接 MVP”。
  • 预算设置是控制代理自主权的关键环节，确保 API 额度在受控范围内使用。

在干净的终端运行初始化命令后，系统会启动包含数据库在内的完整 UI 界面。演示中创建了一家名为“开发工具公司”的组织，并配置了 CTO 代理及两名分别负责前后端的工程师代理。通过设置工件目录路径和开启心跳监测，代理们在唤醒后能自动开始任务委派和状态更新。

Paperclip 与传统代理框架的区别

  • Paperclip 的定位高于 CrewAI 或 AutoGen 等底层工作流框架。
  • 该工具充当经理角色，提供组织架构图、工单系统和审计日志等管理层功能。
  • 它为分散在不同终端（如 Claude code、Cursor、GitHub issues）的工作提供了共享的操作模型。

传统的代理框架侧重于定义“研究员、规划员、作者”这种具体的线性工作流。Paperclip 则构建了围绕这些工人的整个公司组织。它不再仅仅是处理提示词的窗口，而是一个控制微型组织的系统，解决代理是否在正确任务上工作、是否能清晰交接以及是否能在必要时停止等高级管理问题。

结构化管理的优势、风险与适用边界

  • 预算控制闭环将成本管理从后期检查转变为前期执行约束。
  • 规则定义不明确会导致代理创建大量无效工单或偏离目标的宏大计划。
  • `skill.md` 文件的编写质量直接决定了 AI 公司的执行表现。

结构化管理虽然让多代理协作更容易被推导和理解，但不良的提示词或模糊的规则会使系统变得烦人且低效。Token 消耗依然是核心成本，尽管有预算控制，但无法解决低质量指令带来的浪费。对于简单的脚本编写或单次 bug 修复，这种公司化的管理方式属于过度设计，其核心价值在于构建更宏大的协同项目。

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