Auto Company 自主 AI 公司
在个人电脑上持续组织多角色 AI 团队完成产品研发与运营。
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文档明确披露本地日志、看板、模型用量、部署能力、宿主机或 WSL 中的系统级副作用，以及已知凭据脱敏；CI 中的第三方 Actions 固定到提交哈希并禁用凭据持久化，来源、贡献者和上游项目也有细致署名。扣分主要因为产品以无人确认的持续自治为核心，并明确可能使用 danger-full-access 或 bypassPermissions；安全红线主要是提示词约束，所给材料没有展示强制权限隔离、完整的数据目的地清单或通用秘密检测。共识文件失败后可恢复，但产品代码和外部副作用不会自动回滚。
README、CI 和专项测试共同展示了熔断、限流退避、超时、进程树清理、配置保留、失败证据以及明确错误信息；依赖和缺失引擎时直接失败的行为也有说明。未给满分之处是依赖安装与版本约束并不完整，且文档存在小幅口径差异，例如动态小队人数同时写为 3–5 和 2–5；本次静态审查也没有执行这些测试。
材料清楚区分 macOS、Windows/WSL、引擎、语言和前台/守护场景，给出多种环境覆盖方式，并明确实验性质、平台前提、引擎差异和不支持自动回退等边界。触发和路由通过 Next Action、周期阶段及六类流程定义，具有可操作性；但它们主要依赖自然语言提示和模型判断，缺少严格、机器可验证的触发优先级与冲突处理，因此 trigger_precision 未给满分。
README 提供平台导航、架构、目录、命令速查、安装步骤、FAQ、限制、联系方式和双语文档索引，MIT 正文与元数据一致，因此多数文档规范项证据充分。扣分在于 package.json 名称 auto-company-clone-win 与仓库产品名不完全稳定，只有 1.6.0 版本字段而未提供变更日志或发布策略；维护联系人明确，但发布者未由给定企业注册表验证，且材料没有展示正式维护治理或支持承诺。
看板、日志、周期摘要、共识记忆、可检查的项目源码和产品示例形成了可直接使用的输出链，持续编排相较单次 CLI 调用具有明确增量价值。扣分因为广泛自治的实际收益仍主要由项目自述和示例支持，而每轮都会消耗模型额度、可能产生部署等外部成本，README 也明确警告稳定性与意外产出风险；没有量化收益、成本上限效果或用户结果比较。
README 将架构和行为指向具体文件、命令与文档，CI 又列出跨平台、集成、浏览器和产品测试，提供了一定的跨来源对应；还明确区分模型填写的标题摘要与程序采集的运行事实，并披露失败、缺失和人工修正，因此事实与推断分离较好。扣分因为所给证据不含多数核心实现文件、运行记录正文或 CI 结果，实际运行、截图来源和 24/7 等主张无法在本次静态材料中独立确认。
- 默认按高风险本地自动化处理：在审查行为前不要启用 danger-full-access、bypassPermissions 或无人值守守护模式。
- 先使用前台运行、受限沙箱、低额度账户和无生产凭据的隔离工作区；持续检查 projects、docs、logs 及实际网络目的地。
- 提示词安全红线不是强制沙箱。部署、营销、仓库写入及其他外部副作用需要额外的操作系统、账户和服务端权限边界。
- 共识回滚不等于事务回滚；代码修改、发布和远端资源变更可能需要人工恢复。
- 本评估仅基于所附静态文件，未运行测试、验证 CI 状态或检查未提供的核心实现。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Auto Company 是一套自托管的多智能体工作流，通过持续循环在本机组织 14 个专家角色和 30 多项可复用技能。核心脚本 scripts/core/auto-loop.sh 每轮读取 PROMPT.md 与 memories/consensus.md，调用 Claude Code 或 Codex CLI，并为当前任务组成 2 至 5 人的小队。团队可以研究机会、评估产品、编写和测试代码、部署项目并准备营销材料，生成物保存在 projects/、docs/ 和 logs/ 等目录中。跨轮次状态被压缩到单个 memories/consensus.md 文件，用户可通过编辑 Next Action 改变方向。项目还提供本地 Dashboard，用于查看周期报告、结果、状态、用量、预算和日志，但不会跟踪每个智能体的活动。它适合愿意在 macOS 或 Windows/WSL 上自行管理模型权限、额度、运行风险和产出复核的用户。
启动后，auto-loop.sh 读取 PROMPT.md、CLAUDE.md、.claude/skills/team/SKILL.md 和 memories/consensus.md，再通过 Claude Code 或 Codex CLI 发起一次独立执行。系统依据 consensus.md 中的 Next Action，从 14 个专家角色中动态选择 2 至 5 个成员，执行研究、产品判断、编码、测试、部署或营销工作。每轮结束前，它重写 memories/consensus.md 作为下一轮的交接状态，并将引擎输出、周期结果及可用的用量记录写入 logs/，将项目放入 projects/，将文档型产出放入 docs/。循环包含限流等待、连续错误熔断和失败后的共识恢复；产品代码改动及外部副作用不会自动回滚。本地 dashboard/ 汇总当前及历史周期、运行控制、状态、预算、用量和日志；守护进程在 macOS 使用 launchd，在 Windows/WSL 使用 systemd --user。
- 独立开发者希望让本机 AI 团队连续完成产品构思、验证、实现和发布，并能定期检查实际产出。
- 产品负责人需要用固定的 GO/NO-GO 流程评估新产品方向，并让研究、财务、产品和技术角色共同给出结论。
- 工程团队想把功能工作按交互设计、UI、全栈开发、QA 和 DevOps 的顺序交给多角色工作流执行。
- 创业者需要在没有复杂外部状态数据库的情况下，通过一个 consensus.md 文件持续调整自动化团队的下一步任务。
- 需要长期运行本地自动化的 macOS 或 Windows/WSL 用户，希望通过 Dashboard、日志、预算提醒和熔断机制观察运行情况。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 提供从持续循环、动态组队到状态交接的完整本地编排，而不只是一次性的提示词集合。
- Claude Code 与 Codex CLI 都有明确的启动入口，macOS 和 Windows/WSL 也分别提供 launchd、systemd --user 及 PowerShell 控制脚本。
- 用单个 memories/consensus.md 保存跨周期状态，便于人工检查、修改 Next Action 和恢复失败前的共识。
- 内置本地 Dashboard、周期报告、日志、用量与预算视图，并明确展示缺失、失败、陈旧或不完整的证据。
- 包含限流退避、连续错误熔断、超时控制和共识恢复机制，适合长期运行实验。
- 项目明确标为实验性，虽然可以运行，但稳定性不受保证，长期自主执行需要持续人工复核。
- 每一轮都会消耗模型额度并可能产生费用；所选引擎缺失或额度不可用时，系统不会自动切换到备用引擎。
- 高自治模式可能依赖 Codex danger-full-access 或 Claude bypassPermissions，系统操作会直接发生在主机或 WSL 环境中。
- 失败恢复不会自动撤销产品代码改动或外部副作用，部署、发布及其他外部操作仍可能需要人工处理。
- Windows 必须依赖 WSL2，且 Windows 与 WSL 两侧均有运行时要求；原生 Linux 并未在快速启动支持范围中单独承诺。
- Dashboard 不跟踪单个智能体的活动，引擎输出也不保证包含完整推理轨迹。
如何安装或部署这个 Agent？
准备 macOS，或带 WSL2 Ubuntu 且支持 systemd --user 的 Windows 10/11。安装 Python 3.10+、Git、make、Node.js，以及已完成认证并有可用额度的 Claude Code 或 Codex CLI。然后执行：
git clone https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company.git
cd Auto-CompanymacOS 或 WSL 的首次前台运行可执行 make start；若使用 Codex，则执行 ENGINE=codex make start。macOS/WSL 守护模式执行 make install，Codex 守护模式执行 ENGINE=codex make install。Windows 从 PowerShell 执行 .\scripts\windows\start-win.ps1；选择 Codex 时执行 .\scripts\windows\start-win.ps1 -Engine codex。Windows 还需要在 WSL 内安装并认证所选 CLI，并在 Windows 侧提供 Python 3.10+ 供 Dashboard 和本地语言命令使用。
如何使用这个 Agent？
建议先以前台模式运行：默认 Claude Code 使用 make start，Codex 使用 ENGINE=codex make start。用 make monitor 查看实时日志，make cycles 查看周期摘要，make dashboard 打开本地 Dashboard，前台任务可用 make stop 停止。守护模式下应使用 make pause 持续暂停，并用 make resume 恢复，因为单独执行 make stop 可能触发自动重启。Windows 分别使用 .\scripts\windows\status-win.ps1、monitor-win.ps1、dashboard-win.ps1 和 stop-win.ps1。若要改变团队方向，编辑 memories/consensus.md 中的 Next Action；下一轮会读取该变更。可通过 ENGINE、MODEL、LOOP_INTERVAL、CYCLE_TIMEOUT_SECONDS、MAX_CONSECUTIVE_ERRORS、CLAUDE_PERMISSION_MODE 和 CODEX_SANDBOX_MODE 等变量调整引擎及运行限制。运行期间应定期审查 docs/、projects/、日志、用量和预算。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
Claude Code 是默认引擎，Codex CLI 是有明确命令支持的替代方案；两者都需要分别安装、认证并拥有可用额度，系统不会在它们之间自动故障转移。Cursor 和 OpenAI-compatible 适配器也被列出，但必须显式配置，其工具能力与团队能力可能不同，因此不能视为与默认引擎完全等价。