上 Teamo，调遣你的赛博 Agents 团队！

内容编辑丨特工少女 特工小天

内容审核丨特工小猹

2025 年，构建 Agent 已成为通用 AI 应用开发中的共识，但具体怎么做，还没有一个统一范式。

除了 Single-Agent 之外，Camel、ChatDev、MetaGPT 等项目尝试通过构建了一套 MAS（Multi-Agent System，多智能体系统），来模拟人类社会分工合作的模式，在社区中引发广泛关注的同时也有人提出了质疑。

这是一个充满未知和惊喜的时间点，越来越多的学术研究与开源项目正从不同角度推动 MAS 的理论基础和工程实现不断进化，各路大神都在做着各种尝试，各显神通。

人人都像在摸一头正在成形的大象，各自画着心中的 Agent 世界。

就在最近，特工们的朋友夕小瑶团队基于 MAS 就做了个有趣的产品 —— Teamo。

官网：https://teamo.floatmiracle.com/

Teamo 一方面基于 Claude-4-Opus 强大的理解与规划能力，作为“领导者”级智能体进行任务分解与调度；另一方面基于 A2A 和 MCP 协议构建，实现多模型、多工具之间的统一调度和高效配合。

Teamo 模拟真实企业组织架构，给予用户一支赛博打工人军团来调遣，让用户从“带 AI 实习生”升级为“让 AI CEO 领导 AI 团队”。

在 Teamo，不是让一个 AI 解决所有问题，而是让最合适的 AI 在最合适的时机出场。

AI 时代的「数字公司」

玩过英雄联盟的朋友就能明白 Teamo 取名的巧思。

在英雄联盟官方设定中，提莫（Teemo）是班德尔侦察兵的一员，常被称为“提莫队长”，迅捷斥候，像“特工”一样。

Teamo 就是 Team 和 Teamo 的复合。

Teamo 倡导以能力各异的 Agent 团队协作解决复杂问题，而非依赖单一通用 Agent。就像现实中的人没有十全十美，不同模型擅长不同任务——A 擅长搜索，B 擅长写作，只有协作才能实现最优解。

Teamo 内部构建了一整套完整的职级体系与协作流程。

1. Teamo 队长：负责整体规划，理解复杂需求，拆解任务并分配给各个专业小组。

2. 专业小组（组长+组员）：每个组均设有组长，组长会进行前期的思考与规划，再将任务细分派发给各组员，各组员则发挥各自擅长的领域，并行执行。

• 搜索组：负责获取学术、行业、新闻等多源信息，支持文献溯源。搜索组下设通用搜索员、金融搜索员和科技搜索员等，组员在各自的专业平台进行检索后，统一向组长汇报成果。
  
• 咨询组：基于搜索结果深度分析趋势，提炼关键洞察。下设知识问答专家、深度分析师等。
• 写作组：根据搜索信息与咨询分析成果，按规范和要点输出内容。下设媒体写手、公文写作员、商业分析师等。

未来还会上线研发组、设计组等等。

Agents 团队运作的流程大概是这样的。

 Teamo 实际体验

1. 咨询泡泡玛特公司情况

可以看到 Teamo 将任务首先分配给搜索组组长，组长明确需要调研的具体维度和深度要求，然后精准安排给几位专业 Claude 组员执行。

随后将搜索结果转交给咨询组，咨询组组长制定报告大纲，再交由 Gemini 和 DeepSeek 深度分析师进行专业分析。

整个流程井然有序，每个环节都有明确的责任划分。

看各个组长和组员，还能让人体验一把老板看内部赛马的快感（bushi）。

任务完成后组长还会进行绩效评分哈哈。

最后由 Teamo 汇总、验收并返回，帮助用户快速识别高质量成果，过程中不仅可以看到每个角色的工作细节，还能感受到那种熟悉的——“管理者的视角”。

查看具体案例：https://i.askurl.cn/oLUS2Vva

2. 用 Teamo 写小说

这次给 Teamo 分配了创作小说的任务，它同样先通过搜索组收集写作技巧和相关资料。

搜索完成后，这次没有动用咨询组，而是直接让写作组接手。

没想到还做了个创作说明表格和关键情节流程图。

直接看高分结果，Gemini 写手写的文章真的有内味了，圆了我的作家梦。

查看具体案例：https://i.askurl.cn/eO2Xy1FQ

Agent 发展的下一站

Teamo 的愿景非常振奋人心：让每个不甘平凡的人都能拥有全球顶级的 Agent 生产力团队，打造属于自己的生产资料，成为新时代超级个体。

在 Teamo 团队看来，人类花费数千年打造出了如今复杂的社会化分工的大生产体系，Agent 的未来也会是如此。

AGI 的未来不会诞生于某个“全知全能”的模型，而是出现在多个 Agents 的协同中，在模拟企业、团队乃至社会结构的运行逻辑中成长出来。

将 AGI 的未来理解为一种由多智能体协作构建的“群体智能”，而非单一全能体，是一种合理的推测。这一观点与当前大多 MAS 的探索路径相契合，也反映了 AI 从“工具”向“系统”演进的趋势。

回到开头所说的，这是一个充满未知和惊喜的时间点。

MAS 正在被反复推敲，其中存在质疑，但也充满期待。

一起期待 Teamo 的后续 Beta 版本～

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目前体验 Teamo 需要邀请码，获取方式：

1. 点击链接申请邀请码：https://teamo.floatmiracle.com/index

2. 三连下本文章，然后私信特工少女，她有一些多余的邀请码。

*BTW，关于 MAS 的讨论可以加入我们的学术群。

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（文：特工宇宙）