Agency Orchestrator

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一句话，让多个 AI 角色自动协作，几分钟出完整方案。

也是你的「一人公司」：你当老板，AI 当团队——自动组队、重大决策请你签字、按验收标准交付。

一句话出结果 · 267 个专业 AI 角色 · YAML 零代码 · 11 种大模型 · 支持 key（推荐 DeepSeek），也有 7 种免 key 方式

📖 完整上手教程（从安装到实战，10 分钟上手） ·  🎓 官方配套课程：AI 专家团队实战（33 节免费，桌面端零代码：单兵点名→自动组队→一人公司全流程，含官方评测的诚实用法边界）· 另有 从零学会 AI 编程（180 节）＋ 从零构建 AI 智能体（40 节）

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<p align="center"> <img src="./demo-studio-zh.gif" alt="网页 Studio：一句话，AI 自动组队" width="820"><br/> <em>网页 Studio：打一句话，AI 自动从 200+ 专家里组队并运行</em> </p>

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网页 Studio（图形界面）

不想敲命令行？本地跑一条 ao web，浏览器里勾选专家、运行工作流、查看产物、实时介入——全程图形界面，全中英双语。

🆕 「一人公司」系列模板：做产品 / 做内容 / 做投研 + 全员大会，关键步骤带验收标准（acceptance），投研含老板签字闸门——交付的是可验收的工作成果，不承诺奇迹。 🆕 AI 自动组队：不知道选哪些专家？角色页一句话、不选角色，AI 自动从全部专家里挑人组队并运行。 🆕 可视化画布：工作流可在画布上拖拽节点 / 连线（自动防环）/ 改任务·角色 / 保存，运行时节点按状态实时点亮。 🆕 创意库：内置图像生成提示词库（Nano Banana / Gemini，可搜索 / 分类 / 一键复制）。 🆕 零配置首跑：本机已登录 Claude Code / Gemini CLI 等？AO 自动探测并直接用，连 API key 都不用配。 🆕 我的角色 + 提示生成：「提示生成」页产出的 system prompt 一键存为自建角色（~/.ao/roles），组队页「我的」分类直接用；角色卡可 ☆ 收藏常用。 🆕 多语言角色库：npm i agency-agents-ko（ko / ru / pt-br / id / ar）后，Studio「角色库」下拉一键切换，工作流 agents_dir 写包名即可跑。 🆕 安全切换服务商 + 一键急救：把系统 Claude 一键切到任意中转，写进全局配置、任意终端 claude 直接生效——写前自动备份、可一键切回官方登录、绝不碰你的官方 OAuth 凭据。被别的切换器/手动写坏了 ~/.claude（假 token 顶掉登录、整机 CLI 用不了）？「系统 Claude Code 体检」卡一键修复。别的工具什么都能切，但可能把你环境切坏；AO 只做一件事——安全地切，还能修好被切坏的。

<p align="center"> <img src="./docs/screenshots/studio-workflows-zh.png" alt="Studio · 工作流模板：内置模板一键运行" width="800"><br/> <em>工作流：内置模板一键运行，也能对比多个模板</em> </p> <p align="center"> <img src="./docs/screenshots/studio-role-lib-ko.png" alt="Studio · 角色组队：多语言角色库下拉（图为韩语库）" width="800"><br/> <em>角色组队：☆ 收藏常用、「我的」自建角色，一键切换多语言角色库（图为韩语库）</em> </p>

启动：ao web（本地，密钥只存你自己机器、绝不外传）。也有 桌面客户端下载（Electron · macOS / Windows / Linux）。 英文界面同样完整 → 见 English README。

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一句话出结果

也可以纯命令行——一条命令，一句话出结果：

ao compose "我是一个程序员，想用AI做自媒体副业，目标月入2万，帮我做完整规划" --run

<p align="center"> <img src="./demo-zh.gif" alt="ao compose 命令行演示" width="700"> </p>

5 个 AI 角色自动分工协作：

  工作流: 程序员AI自媒体副业规划
  步骤数: 5 | 模型: claude-code
  参与者: 🔭 趋势研究员 | 📱 平台分析师 | 💰 财务规划师 | ✍️ 内容策略师 | 📋 执行规划师
──────────────────────────────────────────────────

  ✅ 🔭 趋势研究员    31.3s  → 6个赛道竞争度/变现天花板/AI提效倍数对比
  ✅ 📱 平台分析师    32.0s  → 6大平台三维评分，推荐"小红书+公众号"组合
  ✅ 💰 财务规划师    31.8s  → 月入2万拆解：课程¥11,880 + 社群¥2,488 + 咨询¥4,000
  ✅ ✍️ 内容策略师    44.6s  → 20个选题 + 4套标题模板 + 内容SOP
  ✅ 📋 执行规划师    42.2s  → 90天行动计划，精确到每天做什么

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  完成: 5/5 步 | 182.1s | 6,493 tokens
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不用写代码，不用写配置，不用选角色。 一句话 → AI 自动拆解任务 → 从 267 个角色中匹配 → 按 DAG 并行执行 → 输出完整方案。

你能用它做什么

ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run             # 创业可行性分析
ao compose "对比 Cursor、Windsurf 和 Copilot，给出选择建议" --run  # 技术选型报告
ao compose "写一篇关于 AI Agent 趋势的深度文章" --run             # 深度长文写作
ao compose "用 10 万块启动一个 AI 教育项目" --run                 # 商业计划书
ao compose "PR 代码审查，覆盖安全和性能" --run                    # 代码审查报告
ao compose "设计一个 SaaS 产品的定价策略" --run                   # 定价分析

每个场景自动匹配不同的 AI 角色组合。

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为什么需要 Agency Orchestrator

跟一个 AI 聊天，它给你一个视角。但做任何决策，你需要产品的视角、技术的视角、财务的视角、营销的视角……

Agency Orchestrator = 让多个 AI 专家各干各的，最后汇总。相当于一个人 vs 一个团队。

| | ChatGPT / Claude | CrewAI / LangGraph | Agency Orchestrator | |---|--------|-----------|---------------------| | 角色数 | 1 个通用 | 自己写 | 267 个专业角色 | | 使用方式 | 对话 | 写 Python | 一句话 / YAML | | API key | — | 必须 | 支持 key，也有 7 种免 key 方式 | | 依赖 | — | pip + 几十个包 | npm + 2 个依赖 | | 并行 | — | 手动建图 | DAG 自动检测 | | 中文角色 | — | 无 | 267 个 | | 价格 | 订阅制 | 开源 + API 费 | DeepSeek 甜区极低成本，亦可免 key 起步 |

3 步开始

第 1 步：安装

npm install -g agency-orchestrator

装 CLI 还是桌面端？

• 桌面客户端（下载）自带引擎与 Node，双击即用，无需 npm i -g agency-orchestrator。只有想在终端用 ao 命令、或接进脚本 / CI 时才需要装 CLI。
• 用 --provider claude-code（或 gemini-cli / codex-cli 等）时，需要本机已安装并登录对应 CLI；AO 会自动探测已装的，零配置直接用。用 API key 类（deepseek/openai…）则配好 key 即可，无需装任何 CLI。
• 自定义目录：产物 / 数据目录用 AO_DATA_DIR（桌面端默认指向 userData），角色库用 AO_AGENTS_DIR，统一工作区用 AO_HOME。
• Docker / NAS 部署（amd64/arm64）：docker run -d -p 8088:8088 -v ao-data:/data ghcr.io/jnmetacode/agency-orchestrator:latest，打开 http://主机IP:8088，密钥在页面「供应商」里配（存进挂载卷，重启不丢）。也可用仓库根的 docker-compose.yml 一键起。

第 2 步：一句话跑起来

# 用你已有的 Claude 会员（无需 API key）
ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run --provider claude-code

# 或用 DeepSeek（充 10 块跑很久）
export DEEPSEEK_API_KEY="你的key"
ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run

第 3 步：用内置模板或在 AI 编程工具中使用

# 用 32 个内置模板
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml --input idea="帮打工人用AI写简历的求职神器"
ao run workflows/dev/pr-review.yaml --input code=@src/main.ts
ao run workflows/story-creation.yaml -i premise="一个程序员发现AI开始回复不该知道的事情"

也可以在 Cursor / Claude Code 中直接说"帮我跑一个工作流"——支持 14 个 AI 编程工具（集成指南）。

更多真实演示

$ ao compose "帮我分析抖音短视频赛道的创业机会" --run

  工作流: 抖音短视频赛道创业机会分析与商业方案制定
  步骤数: 6 | 并发: 2 | 模型: deepseek-chat
  参与者: 👔 老板 | 📊 市场调研员 | 🔍 用户研究员 | 🧭 产品经理 | 📣 营销主管 | 💰 财务总监
──────────────────────────────────────────────────

  ✅ 👔 老板          12.7s   → 战略方向与目标用户定位
  ✅ 📊 市场调研员    45.2s   → 7亿日活用户数据、竞争格局分析
  ✅ 🔍 用户研究员    38.1s   → 用户画像、痛点挖掘、付费意愿
  ✅ 🧭 产品经理      41.3s   → MVP功能清单、内容矩阵、变现路径
  ✅ 📣 营销主管      35.6s   → 冷启动方案、投放策略、用户漏斗
  ✅ 💰 财务总监      28.4s   → 150万启动、首年400万收入、盈亏平衡分析

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  完成: 6/6 步 | 233.0s | 65,191 tokens
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6 个角色中，市场调研员和用户研究员自动并行执行（从 DAG 依赖关系检测）。

工作原理

name: "产品需求评审"
agents_dir: "agency-agents-zh"

llm:
  provider: "deepseek"          # 免 API key: claude-code / gemini-cli / copilot-cli / codex-cli / hermes-cli / ollama
  model: "deepseek-chat"

concurrency: 2

inputs:
  - name: prd_content
    required: true

steps:
  - id: analyze
    role: "product/product-manager"
    task: "分析以下 PRD，提取核心需求：\n\n{{prd_content}}"
    output: requirements

  - id: tech_review
    role: "engineering/engineering-software-architect"
    task: "评估技术可行性：\n\n{{requirements}}"
    output: tech_report
    depends_on: [analyze]

  - id: design_review
    role: "design/design-ux-researcher"
    task: "评估用户体验风险：\n\n{{requirements}}"
    output: design_report
    depends_on: [analyze]

  - id: summary
    role: "product/product-manager"
    task: "综合反馈输出结论：\n\n{{tech_report}}\n\n{{design_report}}"
    acceptance: "1. 明确给出通过/不通过结论  2. 列出必须解决的问题"  # 可选：验收标准，注入 prompt 并作评审依据
    depends_on: [tech_review, design_review]

引擎自动：

1. 解析 YAML → 构建 DAG（有向无环图）
2. 检测并行 — tech_review 和 design_review 并发执行
3. 通过 {{变量}} 在步骤间传递输出
4. 从 agency-agents-zh 加载角色定义作为 system prompt
5. 失败自动重试（指数退避）
6. 保存所有输出到 ao-output/

analyze ──→ tech_review  ──→ summary
         └→ design_review ──┘
          (并行)

11 种 LLM — 7 种不需要 API key

你已经有这些会员了吧？直接就能跑：

| 你有... | YAML 配置 | 安装 CLI | 额外费用 | |---------|----------|---------|---------| | Claude Max/Pro（$20/月） | provider: "claude-code" | npm i -g @anthropic-ai/claude-code | 不花钱 | | Google 账号 | provider: "gemini-cli" | npm i -g @google/gemini-cli | 免费（1000 次/天，Gemini 2.5 Pro） | | GitHub Copilot（$10/月） | provider: "copilot-cli" | npm i -g @github/copilot | 不花钱 | | ChatGPT Plus/Pro（$20/月） | provider: "codex-cli" | npm i -g @openai/codex | 不花钱 | | OpenClaw 账号 | provider: "openclaw-cli" | npm i -g openclaw | 不花钱 | | Hermes Agent（🔥 NousResearch 热门开源） | provider: "hermes-cli" | 安装指南 | 免费 | | 一台电脑 | provider: "ollama" | ollama.ai | 免费（本地模型，见下方提示） |

⚠️ 模型能力决定多智能体的价值：我们用质量评测验证过（见 EVAL_FINDINGS.md）——DeepSeek 这一档（够强又不贵）上，多智能体产出明显优于单次 prompt；但本地小模型（如 llama3 8B 级）能力不足时，多角色交接反而会放大漂移、产出不如单次。追求质量请用 DeepSeek/Claude/Gemini 等有能力的模型；本地 Ollama 建议用 70B+ 模型。

也支持传统 API key（追求质量推荐 DeepSeek，性价比甜区）：

| 提供商 | 配置 | 环境变量 | |--------|------|---------| | DeepSeek | provider: "deepseek" | DEEPSEEK_API_KEY | | 火山引擎（豆包 / Kimi / GLM，赞助商） | provider: "volcengine" | ARK_API_KEY | | Claude API | provider: "claude" | ANTHROPIC_API_KEY | | OpenAI | provider: "openai" | OPENAI_API_KEY |

自定义 API（智谱、月之暗面、硅基流动等 OpenAI 兼容 API）：

ao init --provider openai --model 模型名 \
  --base-url https://你的API地址/v1 \
  --api-key 你的key

或手动编辑 .env：

AO_PROVIDER=openai
AO_MODEL=模型名
OPENAI_BASE_URL=https://你的API地址/v1
OPENAI_API_KEY=你的key

常见示例：

| 平台 | base_url | model | |------|----------|-------| | 火山引擎 | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 | ark-code-latest | | 智谱 AI | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 | glm-4 | | 硅基流动 | https://api.siliconflow.cn/v1 | deepseek-ai/DeepSeek-V3 | | 月之暗面 | https://api.moonshot.cn/v1 | moonshot-v1-8k |

⚠️ 注意：这些平台请使用 provider: "openai"，不要用 provider: "ollama"。Ollama 仅用于本地模型，不发送 API Key。

💡 网页 Studio 里更简单：「供应商」面板支持直接添加自定义供应商（任意 OpenAI 兼容 endpoint，带 SiliconFlow / OpenRouter / 火山方舟 / 智谱 / Kimi 等常见预设，点一下自动填 base_url），加完即可在顶部下拉切换使用。Claude Code / Gemini CLI / Codex 卡片还支持配置第三方中转（填中转商的 base_url + token，跳过官方账号登录）。

CLI 命令

ao demo                              # 零配置体验多智能体协作
ao init                              # （可选）复制 267 个中文角色到本地以便编辑
ao init --lang en                    # （可选）复制 184 个英文角色到本地以便编辑
ao init --workflow                    # 交互式创建工作流
ao compose "一句话描述"                # AI 智能编排工作流
ao compose "一句话描述" --run          # 编排并立即执行
ao team save <workflow.yaml>          # 把角色阵容存成可复用团队 (Loadout)
ao team list / show / rm              # 管理已保存的团队
ao run --team <名字> "新任务"          # 用已保存的团队跑新任务（锁定阵容）
ao prompt optimize "提示词"           # AI 优化提示词（--save 存为可复用资产）
ao prompt test / list / garden        # 测试 / 管理 / 起手模板（提示词沉淀）
ao skills [名字]                       # 列出/查看可挂到步骤的方法论 skill
ao run <workflow.yaml> [选项]          # 执行工作流
ao validate <workflow.yaml>           # 校验（不执行）
ao plan <workflow.yaml>               # 查看执行计划（DAG）
ao explain <workflow.yaml>            # 用自然语言解释执行计划
ao roles                             # 列出所有角色
ao serve                             # 启动 MCP Server（供 Claude Code / Cursor 调用）

| 参数 | 说明 | |------|------| | --input key=value | 传入输入变量 | | --input key=@file | 从文件读取变量值 | | --output dir | 输出目录（默认 ao-output/） | | --resume <dir\|last> | 从上次运行恢复（加载已完成步骤的输出） | | --from <step-id> | 配合 --resume，从指定步骤重新执行 | | --feedback "意见" | 对话式返工：把修改意见交给 --from 指定的专家，让它带着「上一版产出 + 你的意见」在原稿基础上修改（不指定 --resume 时默认对上一次运行返工） | | --watch | 实时终端进度显示 | | --quiet | 静默模式 |

AI 智能编排（Compose）

一句话描述需求，AI 自动从 267 个角色中选角色、设计 DAG、生成完整 workflow YAML：

ao compose "PR 代码审查，要覆盖安全和性能"

AI 会自动：

1. 从 267 角色中匹配出 Code Reviewer、Security Engineer、Performance Benchmarker
2. 设计 DAG（三路并行 → 汇总）
3. 生成带 depends_on、变量串联的完整 YAML
4. 保存到 workflows/ — 直接 ao run 就能跑

支持 --provider 和 --model 参数（默认使用 DeepSeek）。

团队 / Loadout（把跑得好