一个问题：如果能同时指挥 5 个 AI 干活，会怎样？
第一个去 GitHub 翻代码，第二个跑数据画图，第三个写报告，第四个整理文档，第五个盯着进度——它们一起开工，2 分钟后把活儿干完摆你面前。
听着玄乎？Eigent 就在干这事儿。
Eigent 到底是啥
简单说，这是个能在你电脑上跑的"AI 工作队"应用。不是那种你问一句它答一句的聊天机器人，而是能同时调度好几个 AI 一起干活的东西。
它基于 CAMEL-AI 框架开发（这框架在 GitHub 上有 13k+ stars，GAIA 榜单排第一），每个 AI 有自己的角色和工具，能并行协作处理复杂任务。
几个关键点：
- 多个 AI 同时干活，不是排队一个个来
- 所有计算都在本地，数据不会跑到云端
- 支持 Gemini API，也能用本地大模型
- 遇到拿不准的事会停下来问你
- 开源项目，Apache 2.0 协议
技术架构：怎么搭起来的
前端：Electron + React
界面用 TypeScript 写的，Zustand 管状态，React Flow 做可视化编辑器。你可以拖拽创建 Worker 节点，像搭积木一样组装 AI 团队。
后端：FastAPI + CAMEL
Python 写的逻辑引擎，用 CAMEL 框架做智能体编排。主要有这几块：
- 任务调度器：把复杂任务自动拆成小任务
- Worker 工厂：按需创建不同角色的 AI
- 上下文管理器：让多个 AI 之间能传递中间结果
执行层：MCP 工具链
接入了 Model Context Protocol 工具集，让 AI 能操作真实软件：
- Browser Agent：控制浏览器，填表、爬数据、管 Cookie
- Terminal Agent：跑命令行
- Document Agent：读写文件、OCR 识别、PDF 签名
- Integration Agent：连 Notion、Google Calendar 这些
实际场景：分析银行流水
假设你要分析公司去年的银行流水。
以前怎么干：
- 登网银下载 PDF（5 分钟）
- 手动整理数据到 Excel（30 分钟）
- 写 Python 脚本分析（20 分钟）
- 做图表写报告（15 分钟）
用 Eigent：
你说一句："分析 2025 年银行流水，生成收支报告"
→ Browser Agent：自动登网银，下载 12 个月的 PDF
→ OCR Agent：同时识别所有 PDF 里的交易记录
→ Data Agent：清洗数据，算月度收支、分类统计
→ Chart Agent：生成趋势图和饼图
→ Writer Agent：写分析报告
总共 3 分钟搞定
重点是：5 个 AI 同时在干活，不是一个干完下一个才开始。
核心技术：并行调度
Eigent 用 DAG（有向无环图） 来表示任务之间的依赖关系：
你输入任务
↓
[拆解成小任务]
↙ ↓ ↘
任务A 任务B 任务C ← 没依赖关系，同时开工
↓ ↓ ↓
AI-1 AI-2 AI-3
↘ ↓ ↙
[汇总结果]
↓
输出
拓扑排序找出能同时干的任务，调度器根据每个 AI 的工具能力分配活儿。这套机制让效率比传统 AI 助手快 3-5 倍。
隐私设计：数据不出你电脑
处理敏感数据时，最怕的就是泄露。Eigent 这么干：
- 本地模型：能接 Llama、Qwen 这些开源模型，完全不依赖云端
- 权限控制：截图、访问文件、操作软件都得你一项项批准
- 密码加密：敏感信息用 Passlib 加密存，不明文保存
- 日志导出：出问题了能一键导出日志，方便查
这对处理财务数据、客户信息、商业机密特别重要。
人机协同：AI 拿不准会问你
Eigent 有个 Human-in-the-loop 机制。当 AI 遇到不确定的情况（比如需要登录授权、指令不清楚、检测到异常），会自动停下来弹个框问你。你确认了它才继续。
举个例子：
[Browser Agent] ⚠️ 需要登录 GitHub
[系统] 用已保存的 Cookie 吗？
[你] 允许 ✓
[Browser Agent] ✅ 继续...
这样 AI 不会自己瞎搞，你始终能控制。
开发者视角：能自己扩展
Eigent 用的是 MVC 分层 + 插件化设计。主要用了这几个模式：
- Factory Pattern：动态创建 Worker 节点
- Observer Pattern：Zustand 做状态响应式更新
- Strategy Pattern：不同工具用不同执行策略
开发者能自己定制 Worker 和工具。比如做个"法律文书审查 AI"：
class LegalReviewAgent(WorkerNode):
role = "Legal Reviewer"
tools = ["document_reader", "clause_extractor", "risk_analyzer"]
model = "local-llama3-70b" # 本地模型保护隐私
在云栈社区的 AI 板块，已经有人分享了金融、医疗、教育等领域的定制案例。
技术栈
| 层级 |
用的啥 |
| 前端 |
React + TypeScript + Electron |
| 状态管理 |
Zustand |
| 后端 |
Python + FastAPI |
| AI 框架 |
CAMEL-AI |
| 工具协议 |
MCP (Model Context Protocol) |
| 打包 |
Electron Builder |
| CI/CD |
GitHub Actions |
适合谁用
- 数据分析：自动清洗数据、画图、写报告
- 开发者：代码审查、整理文档、生成测试用例
- 产品经理：竞品分析、整理用户反馈、写需求文档
- 创业者：市场调研、写商业计划书、财务分析
只要是需要"同时处理好几件事"的场景，Eigent 都能帮上忙。
快速上手
# 安装（支持 macOS/Windows/Linux）
curl -fsSL https://eigent.ai/install.sh | sh
# 启动
eigent start
# 创建第一个 Worker
eigent worker create --role "Data Analyst" --tools "python,chart"
后续计划
根据 GitHub Roadmap，团队在做：
- 多模态支持（处理图像、视频）
- 用强化学习优化调度
- 更多垂直领域的预设 Worker
- 企业版协作功能
配套资源
Github 仓库：github.com/eigent-ai/eigent
技术文档：docs.eigent.ai
TypeScript 学习：https://yunpan.plus/f/13
关注《异或Lambda》，持续追踪 AI 生产力工具。
今天的多智能体协作，明天可能就是标配了。
如果你对 AI Agent 或开源项目感兴趣，可以去云栈社区看看更多学习资源。
标签：#Eigent #GitHub #多智能体 #AI工作流 #本地化AI #生产力工具 #开源项目
发表于 昨天 20:16
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