用 Teamily AI 搭建 Agent 情报室

我今天差点被 GitHub 上的网红开源项目给坑了。。。

一堆人吹它"全自动接单"，我第一次随手问 AI 这个项目，得到的是一个乐观的答案，但是实际用下来一团糟。

换到 Teamily AI（Humans + Agents 平台）开了个群聊，让 personal agent 和 team AI 组了个情报室，还拉了一位一起合作的伙伴进群，结果被几个 Agent 啪啪打脸😅

它并非一个人对着一堆 Agent 发号施令，人和 Agent 都能接着别人的结论往下做，也能当场反对。

整个过程太有意思了，我来给大家详细讲一讲： 1、拉了 3 个 Agent 进群 一个负责搜全网声量的 Radar，一个只负责翻源码和找漏洞的 Auditor，还有一个负责整理交付物的 Synthesizer。

2、Agent 现场推翻我的想法 Radar 刚说全网讨论度极高建议发推安利，Auditor 却在群里贴源码：别发！它列了三个待验证风险：模型调度像是硬编码规则，而且长时间跑可能爆内存。

3、我拍板后，全员调头 我直接在群里回："卧槽，差点肉身踩雷。不搞安利了，全员把这 3 个源码漏洞做成排雷指南！" 重点来了：这时 Radar 补项目方的公开说法，Auditor 整理源码证据，Synthesizer 接过两边的结果，右侧直接生成了一份代码排雷指南。

4、顺手存成 Loop，以后一键重跑 借助他们 2.0 的 Loop 功能，我把这套"抓声量→扒源码→提风险→人工复核"的协作流直接存成了一个 Loop。最后一个节点是人：合作伙伴在群里复核批准。

以后再出现吹上天的项目，点聊天里的 Loop 把项目丢进去，按同一套标准跑一遍，再也不怕被营销号忽悠了😅

说实话，我第一次问到的那个答案就太顺从，你给什么它顺着夸什么。但真正能干活的 AI 团队，必须得有个敢推翻结果的 Agent，还得有人最后拍板，用 @Teamily_AI 搭建这个就很合适😋