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这个叫 Agency Agents 的开源项目，相当于把一家“五脏俱全”的虚拟公司搬进了电脑：用 Markdown/YAML 封装了16个部门、超百个专业AI人格，从前端后端到设计运营全覆盖，彻底打破了普通AI工具只懂代码的局限。它通过“集中提示式操作”，让你一键召唤完整AI团队，省去逐个调教prompt的麻烦，目前已在GitHub斩获13.2万星标，热度堪比同期爆火的“小龙虾”项目OpenClaw。最关键的是它完全免费开源，让单人创业者也能以极低成本拥有“全职能战队”——这不仅是工具的升级，更是“一人公司”时代的基建级进化。

WangNextDoor

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Anya Rossi• Live Now

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推荐一个最近爆火的 AI 团队组建神器。项目叫 Agency Agents，在 GitHub 上已经收获 35K+ Star。它把 ClaudeCode 一键变成 51 位 AI 专家 + 9 大部门的完整团队，从产品、开发、设计到营销、社媒、QA，全流程覆盖。装上它，你基本可以让 AI 帮你干掉一整家公司的工作量。核心能力非常硬核： - 前端/后端工程师：自动生成原型代码 - 内容创作团队：自动产出社媒内容、文章、文案 - 设计师：UI/UX 方案、品牌视觉创意 - 增长黑客：社媒策略、增长计划 - QA & 测试：上线前性能和质量检查同时还涵盖管理、分析、财务、法律合规等部门，让 AI 真正像团队一样运转。而且每个 AI 代理都有人格设定 + 工作流程 + 可交付成果，开源、可定制、随时集成到你的工作流。这个项目几乎把一整家 AI 公司搬到你面前，全套团队一键启动。

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开发者Hailey

86,406 次观看 • 6 个月前

AI Agent 最大的瓶颈，可能根本不是模型。而是你的公司数据散落在：Slack + Notion + Gmail + Linear + HubSpot…… 这个 2.6K ⭐️ 的开源项目 Macro，想把它们直接干掉。 Email、Chat、Docs、Tasks、CRM、Calls、AI Agents 全部放进一个 Workspace。更关键的是：所有东西互相 linked，AI 共享整个团队的 Memory。 Claude Code / Codex 还能直接通过 MCP 接进来，读上下文、建任务、处理邮件、操作整个 Workspace。以前 AI 只是你公司的一个 Chatbot。现在有人开始把整家公司变成一个 AI 可以理解和操作的系统。这可能才是 Agent 真正进入企业的方式。

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老韭菜南亥

33,042 次观看 • 1 个月前

刚发现一个网站，非常值得龙虾族和创业者们收藏。它是专门统计用 OpenClaw 赚了多少钱。项目、收入、全部公开。目前榜单： 132 个 OpenClaw 项目最近 30 天收入 $290K+ 最狠的一个项目：月收入 $51K。更夸张的是—— 这些产品其实都很简单： - OpenClaw 一键部署 - AI Agent Hosting - OpenClaw 课程 - 甚至有人卖 AI电脑很多项目本质只做一件事：帮别人把 OpenClaw 跑起来。而且这些收入不是截图，不是故事。全部通过 Stripe API 实时验证。这个网站叫 TrustMRR。它本质就是一个：公开的创业收入数据库，让你直接看到别人到底赚多少钱。

刚发现一个网站，非常值得龙虾族和创业者们收藏。它是专门统计用 OpenClaw 赚了多少钱。项目、收入、全部公开。目前榜单： 132 个 OpenClaw 项目最近 30 天收入 $290K+ 最狠的一个项目：月收入 $51K。更夸张的是—— 这些产品其实都很简单： - OpenClaw 一键部署 - AI Agent Hosting - OpenClaw 课程 - 甚至有人卖 AI电脑很多项目本质只做一件事：帮别人把 OpenClaw 跑起来。而且这些收入不是截图，不是故事。全部通过 Stripe API 实时验证。这个网站叫 TrustMRR。它本质就是一个：公开的创业收入数据库，让你直接看到别人到底赚多少钱。

开发者Hailey

194,935 次观看 • 6 个月前

一个完整的 AI 公司团队，现在可以直接装进你电脑里。爆火的agency-agents ：打包了 230+ 个专业 Agent，前端开发、后端架构、产品经理、文案写手、Reddit 运营、创意注入、现实检查……每个都有明确人设、工作流程和可交付成果。它跟 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex 等主流工具全部打通。装完后在对话里直接调对应 Agent，不用来回切换环境。

一个完整的 AI 公司团队，现在可以直接装进你电脑里。爆火的agency-agents ：打包了 230+ 个专业 Agent，前端开发、后端架构、产品经理、文案写手、Reddit 运营、创意注入、现实检查……每个都有明确人设、工作流程和可交付成果。它跟 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex 等主流工具全部打通。装完后在对话里直接调对应 Agent，不用来回切换环境。

Amto

12,681 次观看 • 1 个月前

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

AYi

157,707 次观看 • 5 个月前

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

开发者Hailey

23,447 次观看 • 6 个月前

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,104 次观看 • 5 个月前

AI 写前端越来越“一眼 AI”了？最近又发现一个工具：Impeccable，一个给 Codex、Claude Code、Cursor 安装的一套“设计语言”的工具更准确地说，Impeccable 是一套安装在 AI 编程工具里的“设计语言层”：它通过设计知识、工作流命令、项目上下文和反模式检测，让 Codex、Claude Code、Cursor 等编码代理在修改前端时，少一些模型默认审美，多一些真正的设计判断。平时我们给 AI 的设计要求可能会非常模糊，设计师有时候都未必能真正了解你的需求，何况是AI 所以Impeccable 想补齐那些专业性的知识要求。它不会单纯告诉 AI“把页面做漂亮”，而是把设计工作拆成了多个可以明确调用的专业维度。目前 Impeccable 提供了 23 个命令。它们并不只是一些短提示词，而是包含了相应设计领域的检查步骤、判断标准和工作方法。

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sitin

10,742 次观看 • 2 个月前

做项目管理和团队协作的人有福了！这个开源项目管理工具屌爆了 Plane 是一个把 issue、迭代、产品路线图和文档收进同一套工作台的项目管理平台最屌的是，它不是只做任务列表，还把 cycles、roadmaps、富文本任务、文件上传、子属性、共享视图和 analytics 一起塞进来了，像是开源版团队作战台 GitHub：5.2 万 stars

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奶牛叔

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🦞有人做了一个网站，专门统计OpenClaw创业者赚了多少钱。数据全公开，Stripe API实时验证，不是截图，不是故事。网站叫TrustMRR。现在的数字：132个项目，最近30天总收入$29万+，最猛的单个项目月入$5.1万。更有意思的是这些项目在卖什么： OpenClaw一键部署、AI代理托管、OpenClaw使用课程、甚至直接卖"帮你把OpenClaw跑起来"的服务。本质：卖铲子。每一次技术浪潮，最先赚到钱的都不是挖金子的人，是卖工具、卖教程、卖"帮你用起来"服务的人。

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KK.aWSB

114,948 次观看 • 6 个月前

卧槽！这个项目可以啊！又一个完整的AI视频创作平台开源了，前后端都是MIT协议。 Magiviz把“写剧本 → 定角色 → 画分镜 → 生成视频 → 成片”做成了全流程AI工作流，最长支持生成60秒视频，内置12种主流视频模型。作者说好开源就开源，代码已经全部放出来。现在做AI视频工具的人越来越多，但能把从剧本到成片的完整链路开源出来的还不多。对想自建或二次开发视频生成系统的人来说，这是一个可以直接上手的基础。创作精良的1080可以看看那个五折的平台搞一下！多个选择！开源视频工作流正在从单点模型，走向完整可复用的创作平台。你会考虑基于它二次开发自己的视频工具吗？项目地址见原贴👇

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Berryxia.AI

22,893 次观看 • 1 个月前

为了对付阳台上的鸽子，硬核开发者已经把「自动防空塔」开源了。 Reddit 用户 muxamilian 徒手搓了一个完全自主的 AI 驱鸽水枪系统。它的硬件极度廉价：一块 50 美元的 Orange Pi 5 开发板、一个 USB 摄像头、两个舵机和一把改装过的电动水枪。但它背后的工程逻辑非常现代： 1/ **边缘端重计算**。没有依赖云端 API 导致的延迟，整个视觉识别完全在 Orange Pi 5 内置的 NPU 上本地跑通，确保了开火的实时性。 2/ **开放词汇目标检测**。系统运行的是 YOLO World v2 模型。这意味着它不是写死只能打鸽子，你只需要在代码里把 Prompt 改成“猫”或“马蜂”，它就能立刻切换打击目标。当工业级的边缘 AI 被下放成 50 美元的开源玩具，物理世界的防御成本就被彻底击穿了。我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿硬件演进的底层逻辑。关注谁是藏镜人，带你看清那些打破常规的工程突围。

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谁是藏镜人

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Sam Altman 回斯坦福更新了他的创业课，说了一句话：现在花点 Token 钱，一个小团队就能干以前100人工程团队的活他跟 YC 总裁 Garry Tan 在斯坦福做了一场对话，核心就是 AI 时代创业规则变了他先聊了 OpenAI 自己的路径：正常公司是先做产品，增长放缓后建研究实验室找新方向。OpenAI 反过来——先是研究实验室，后来才硬接了一个创业公司上去。他自己说"不推荐这么干" 然后说了一个判断：现在最好的初创公司的运作方式跟几年前完全不同了以前创业需要先融一大笔钱，养一个工程团队，慢慢做产品。现在买 AI 的 Token 就相当于雇了一个超级工程团队。创业的资金门槛和人力门槛同时被 AI 打下来了从"找100个工程师"变成"买Token + 几个人"，这个变化的量级是颠覆性的

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Vincent

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这绝对是 GitHub 上最牛逼的 AI 网站克隆神器🔥 别再羡慕大厂动辄几万刀的前端设计了！用这个开源神器，全网顶级落地页一键变成你的私人组件库！操作简单到离谱：给它一个 URL，AI 几分钟时间，它就能把人家的设计、资源、组件全部智能复刻成干净的生产级代码。最牛的是，它不是死板的复制，而是带脑子的重构！图片自动下、SVG 自动扣、CSS 自动转。写代码的速度比你眨眼还快！地址：

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爱丽丝呀！

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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谷歌的AI，已经开始做人类没教过它的事了。它自己学会了一门全新的外语。谷歌CEO把这称为“黑箱”。什么意思？就是他们自己也搞不明白AI的运作原理。举个例子。一个谷歌AI项目，本来没接受过孟加la语的训练。研究员只是用孟加拉语对它进行了几次提示。结果，它自己学会了翻译整个孟加拉语。现在谷歌的研究重点，变成了让AI去掌握上千种语言。但那个最核心的问题还在。为什么AI会这么做？没人能完全解释。当被问到为什么AI会出错时，他们也只有一些模糊的想法。最关键的一点是，谷歌CEO承认，在不完全理解工作原理的情况下，已经将这项技术释放给了全社会。他的解释是，我们也不完全理解人脑是如何工作的。把一个实验室里诞生的、行为不可预测的技术，与经过数百万年进化的人类大脑相提并论。这是一种合理的解释，还是一种推卸责任的说法？当创造者都无法完全控制其创造物时，我们普通人应该思考什么？

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DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

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墓碑科技

112,561 次观看 • 10 个月前

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

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Paidax

175,113 次观看 • 6 个月前

给 DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等Agent做记忆底座的那个 GitHub 万星团队（MemOS）刚开源的这个新项目，我真的要吹爆，可能是今年最值得装的本地 AI 基础设施之一了，它解决了一个我使用AI Agent 忍了大半年的痛点问题：换一个 AI 工具就要重新解释一遍项目背景、技术选型、踩过的坑。每天在 Cursor、Claude Code 和 Codex 之间来回切的人，应该都懂那种吃了苍蝇一样的恶心感，换个工具就等于给AI重新做一遍入职培训，项目背景、踩过的坑、做过的重要决策全部要跟它从头再讲一遍。刚刚开源的 Memmy 直接把这个问题给干掉了，让所有 AI 都记得同一个你。它干的事简单且极度务实，但之前几乎没人愿意做。更关键的是，它本身就是一个形态非常丰满的本地 Agent，支持多种接入方式： →日常用有桌面端 GUI， →极客可以走 CLI/TUI， →还自带 OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议， →最新版连 Linux 也已经全平台支持了。授权后直接去翻你本地所有 Agent 的历史日志， Cursor 的数据库、Claude Code 的 jsonl、Codex 的 session，几分钟把你过去几个月在各个工具里聊过的废墟，自动整理成结构化记忆，然后通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到你当前正在用的任何 Agent 里。全量存在本地 SQLite 数据库，完全 local-first 不上传，敏感项目不用慌。 Memmy 这个项目跟 Mem0、Zep 那些记忆库完全不是一个赛道。那些是给开发者写代码集成的 API，你要自己写代码接入，或者从今天起重新积累。 Memmy 是直接面向我们这种终端用户，把你过去几个月在各工具里已经产生的历史一键接管过来。这一步大多数工具都没做，毕竟是纯脏活累活。技术底座是同团队的 MemOS，GitHub 一万多星，做的是记忆操作系统，不是简单的向量库加摘要。再说几个极其真实的场景：你在 Codex 里确认了一个架构选型，切到 Claude Code 它立刻知道，你在 Cursor 里试错踩过的坑，新开一个 DeepSeek Harness 不会再踩第二遍。一个 Agent 额度用完了换另一个，上下文再也不会归零。代码靠 Git 能同步状态，记忆同步的，是你在对话里留下的决策和意图。这层资产以前被困在每个工具的 session 里，现在可以跟着你走了。当然照例泼盆冷水，这个项目还在 v1.0.x 早期， GitHub 约 1000 星，各家工具本地格式一升级可能带来兼容问题，记忆蒸馏和跨项目隔离也还在持续迭代，但方向我认为是非常对的。多 Agent 并行时代，记忆本来就该属于用户自己，凭什么被锁死在某个工具里。 Switch agents, not context，让所有 AI 都记得同一个你！！！

给 DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等Agent做记忆底座的那个 GitHub 万星团队（MemOS）刚开源的这个新项目，我真的要吹爆，可能是今年最值得装的本地 AI 基础设施之一了，它解决了一个我使用AI Agent 忍了大半年的痛点问题：换一个 AI 工具就要重新解释一遍项目背景、技术选型、踩过的坑。每天在 Cursor、Claude Code 和 Codex 之间来回切的人，应该都懂那种吃了苍蝇一样的恶心感，换个工具就等于给AI重新做一遍入职培训，项目背景、踩过的坑、做过的重要决策全部要跟它从头再讲一遍。刚刚开源的 Memmy 直接把这个问题给干掉了，让所有 AI 都记得同一个你。它干的事简单且极度务实，但之前几乎没人愿意做。更关键的是，它本身就是一个形态非常丰满的本地 Agent，支持多种接入方式： →日常用有桌面端 GUI， →极客可以走 CLI/TUI， →还自带 OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议， →最新版连 Linux 也已经全平台支持了。授权后直接去翻你本地所有 Agent 的历史日志， Cursor 的数据库、Claude Code 的 jsonl、Codex 的 session，几分钟把你过去几个月在各个工具里聊过的废墟，自动整理成结构化记忆，然后通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到你当前正在用的任何 Agent 里。全量存在本地 SQLite 数据库，完全 local-first 不上传，敏感项目不用慌。 Memmy 这个项目跟 Mem0、Zep 那些记忆库完全不是一个赛道。那些是给开发者写代码集成的 API，你要自己写代码接入，或者从今天起重新积累。 Memmy 是直接面向我们这种终端用户，把你过去几个月在各工具里已经产生的历史一键接管过来。这一步大多数工具都没做，毕竟是纯脏活累活。技术底座是同团队的 MemOS，GitHub 一万多星，做的是记忆操作系统，不是简单的向量库加摘要。再说几个极其真实的场景：你在 Codex 里确认了一个架构选型，切到 Claude Code 它立刻知道，你在 Cursor 里试错踩过的坑，新开一个 DeepSeek Harness 不会再踩第二遍。一个 Agent 额度用完了换另一个，上下文再也不会归零。代码靠 Git 能同步状态，记忆同步的，是你在对话里留下的决策和意图。这层资产以前被困在每个工具的 session 里，现在可以跟着你走了。当然照例泼盆冷水，这个项目还在 v1.0.x 早期， GitHub 约 1000 星，各家工具本地格式一升级可能带来兼容问题，记忆蒸馏和跨项目隔离也还在持续迭代，但方向我认为是非常对的。多 Agent 并行时代，记忆本来就该属于用户自己，凭什么被锁死在某个工具里。 Switch agents, not context，让所有 AI 都记得同一个你！！！

AYi

60,467 次观看 • 24 天前