Automatos AI 工作平台

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

Automatos 将 Auto 聊天入口、专职 Agents、Playbooks 和 Missions 组合成一个可自托管的 AI 工作平台。Auto 可将请求路由给合适的 Agent、工具或工作流；Agents 可使用各自的模型路线、技能和工具，并通过任务看板、日历和报告跟踪工作。平台可连接 Composio 工具目录、多个模型提供方，并把文档索引为 RAG 知识库及 Knowledge Graph。输出包括报告、代码、内容、分析和 Deliverables；本地版通过 Docker Compose 运行，数据和 Agent 工作目录可留在用户控制的基础设施上。仓库也描述了 hosted Studio 版本，但其 beta 计划于 2026 年 11 月开放。

用户在 Auto 聊天中提交请求，Universal Router 依据规则、语义相似度或 LLM 路由到 Agent 或工作流。平台可在构建提示前对工具动作目录做语义排序，调用已配置的 Composio 集成或原生平台工具；Playbooks 执行可复用的多步自动化，Missions 协调多个 Agents。用户可上传文档或同步云端文件，系统会分块、嵌入并建立索引，供 RAG、Knowledge Graph、CodeGraph 和记忆层使用。任务可进入 Command Center 看板并由 Agents 执行，结果以报告、代码、内容、分析或文件形式作为 Deliverables 提供。可选的本地 Session mode 会让配对的主机在注册目录中运行用户自己的 Claude Code、Codex 或 GitHub Copilot CLI 会话。

1. 需要在自有服务器上分派研究、写作和分析任务的小团队，可用 Auto 和专职 Agents 协作并在看板跟踪结果。
2. 需要重复执行多步业务流程的运营团队，可创建 Playbooks、设定触发或排程，并用 Missions 协调 Agent。
3. 希望让 Agent 搜索内部资料的团队，可上传文档或同步文件，并通过 RAG 与 Knowledge Graph 检索。
4. 使用 Git 仓库并希望在本机运行 Claude Code 的开发者，可启用 Session mode，让任务进入独立工作树并生成 Deliverables。
5. 需要连接 GitHub、Slack、Jira 或 Shopify 等服务的团队，可配置自己的 Composio API key 并将集成分配给指定 Agent。

如何安装或部署这个 Agent？

本地版需要 Docker Engine 25 或更高版本及 Docker Compose 2.24.4 或更高版本。克隆仓库并启动服务：

git clone --depth 1 https://github.com/AutomatosAI/automatos-ai.git
cd automatos-ai
make up

make up 会生成三个随机密钥、拉取约 1.3 GB 的镜像并启动服务。然后访问 http://localhost:3000；API 文档位于 http://localhost:8000/docs。本地版无需登录。首次使用模型时，需提供 OpenRouter、OpenAI、Anthropic、DeepSeek 或 NVIDIA 等提供方的密钥；可稍后在 Settings → API Keys 中添加。Composio 集成需要自有 COMPOSIO_API_KEY。

如何使用这个 Agent？

启动后，在 Marketplace → LLMs 中安装一条模型路线，并添加对应提供方密钥；也可在 Settings → API Keys 添加密钥。打开 Auto 聊天提交请求，或运行预置的 Two-minute brief Playbook。要启用本地 Claude Code 会话代理，在 .env 中设置：

CLI_RUNTIME_ENABLED=true
LOCAL_PROJECTS_DIR=/path/to/your/projects

重新运行 make up，再前往 Settings → Session mode 获取配对码，并在持有项目目录的机器上运行页面显示的配对命令。Deliverables 写入 AUTOMATOS_WORKSPACE_DIR 指定的目录。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

常见问题