Agent 能力不共享
prompt、skills、评审规则散落在个人环境里,能力重复建设。
团队级 Agent 协作运行底座
让 AI 数字员工
融入飞书协作体系
统一沉淀专家能力,托管稳定会话,连接飞书协作入口与主 Agent 调度,让团队共享、治理并持续改进 Agent 能力。
$ curl -fsSL '<INSTALL_URL>' | bashWHY AMUX / 团队用 Agent,卡在哪?
个体工具能完成一次任务,团队运行却需要共享、稳定、协作与治理。amux 把这些真正决定 Agent 能否长期工作的部分,放进同一套运行体系。
prompt、skills、评审规则散落在个人环境里,能力重复建设。
terminal 关闭、机器休眠,长任务就中断。
输出和权限请求留在本地,飞书与移动端接不进来。
复杂任务要人工开多个窗口、复制上下文、轮询结果。
profile、权限、版本、运行历史没有统一管理。
CORE INSIGHT 这些问题本质上不是某个 Agent 不够强,而是团队缺少一套统一的能力沉淀、运行、协作和治理底座。
SYSTEM ARCHITECTURE / 三层运行体系
从飞书、CLI、桌面端或主 Agent 发起请求,经由 amuxd Hub 统一路由,再交给 amuxlet Runtime 稳定执行。Adapter / Provider 屏蔽不同 Agent 的协议差异。
CAPABILITIES / 核心能力
让专家能力成为可版本化、可发现、可调度的团队资产;让长期助手和一次性任务使用各自合适的运行模型。
长期驻场助手与隔离的一次性任务,各得其所。
Agent 能力以 Git 仓库版本化分发,一次定义、多处运行。
说出需求即可,意图理解、专家匹配、任务拆解与结果汇总全自动。
主 Agent 经 MCP(20 个工具)调度专家 Agent,异步 / 同步 / 长期三种模式。
every / daily / at / cron 四种规则,到点自动执行并回流结果。
credential profile 隔离密钥、permission policy 管控放行、运行历史全程可追踪。
REAL WORK / 真实场景
把数字员工放到团队真实工作流中:接收上下文、调用专家、执行任务、回传结果,并持续留存运行记录。
运维报警先由数字员工完成摘要与初步归因,为团队提供结论方向。
按需形成流量调度建议报告,辅助值班同学判断。
整理 CPU/GPU 治理信息,形成持续跟进的治理看板。
Session 驻场定时任务Feishu Bridge
在飞书群里 @数字员工 派发任务并完成 MR 提交。
调用评审专家完成 MR code review,并将结果回传协作入口。
围绕需求完成端到端功能开发与结果交付。
多 Agent 协作MCP 调度Feishu Bridge
按照定时规则生成双周报,并推送到飞书群。
定时生成日报,并将结果自动推送到飞书群。
定时任务TaskFeishu Bridge
围绕算法目标形成实验设计。
根据实验设计执行代码修改。
完成代码编译与提交。
将实验结果回传到协作入口,形成完整闭环。
Task多 Agent 协作事件记录与回放
自动整理分散在团队协作体系中的文档内容。
将整理后的文档内容自动分类。
把整理结果持续注入团队知识库。
Session 驻场TaskFeishu Bridge
QUICK START
安装、连接飞书,然后在任何需要它的地方直接派任务。
安装入口即将开放。
$ curl -fsSL '<INSTALL_URL>' | bash
私聊智能体直接发送任务,或在群里 @智能体 + 任务。
/amux 管理一切切换默认专家、管理专家库、配置定时任务、检查升级。