Muse的 AI Agent 并没有开源, 开源的是它的llm.

Grokbot 和 Dots 订阅费都太高, 尤其是Dots. 我还是先用Muse, 它免费的额度还挺高.

我们其实现在讨论的主要是好用的Harness.

果然任務一多，指揮的agent一多，終究繞不過這個主題

Muse已經開源，以幕僚長(全能助理)來說可能是最好的本地模型，他天生就是被設計來做這件事情的，只是開源muse的使用門檻不低。

如果不在意隱私，可以先試試看Grok bot，他現在可呼叫opus 5.5，在做唯一窗口的全能助力這一塊比先前強大太多，但缺點是這個幕僚長會吃你的線上額度，你的任務越多他需要統籌的任務越多，額度消耗如流水(但他絕對是專業的product manager)，好不好用取決你的訂閱計畫。

再來就是Dots，他跟Grok bot的不同點是你不需要幫他分配不同的功能bot，記憶統籌都不需要額外分配bot給他，他用的是GPT的記憶系統，一樣可以把你手上所有的本地agent以及其他家的agent交他管理，gork bot能做到的事情dots都能做到還更簡單，你只需要明確說出你的管理方式即可，他本身不消耗訂閱額度，給他管理再多任務都是不用錢的，也可以當作無限使用Astra 模型的ChatGPT，如果你使用Gork bot的訂閱計畫需要開到100鎂，我會推薦你直接換成Dots，體驗完全不同。

Muse本人沒使用過，要掛VPN到北美有點麻煩，開源的Muse也沒用過就要請別的用戶分享了。

全能助理一定要用最聰明的，小弟有過一陣子用本地模型來管理，結果落東落西，每天本地幕僚長都在道歉說他下次會記得規則等等的慘痛經驗，最後還得是自己買一張白板把手邊的任務進度全部寫在白板上，本地模型的能力不可靠不是換harness或是開源助理repo可以解的。

把这个"幕僚长" 的前端包装成一个桌面的 AI女友, AI秘书, 以及能在手机, 手表上, 智能音箱上随时呼叫...

然后它负责分类管理, 分发任务, 综合汇报, 绩效评估...等, 指挥Agent团队.

我现在也有类似的烦恼, 之前做实验, 本地装了 Hermes, DSH, 龙虾已卸载. 在线的装了codex, muse... 有点儿多了, 不知道该怎么分类使用了.

其实Hermes加上我本地的27B, 基本上已经能干90%以上的活了. 但是从易用性上, computer use 以及记忆召回的准确性来讲, 它比muse 和 codex还是差不少. 但是从隐私和本地权限上, Hermes又更让我放心.

所以我现在用Hermes管理 muse 和 codex , 不过这种管理是偶尔互相分配任务, 以及同步信息和各自的文档. 只能说有个基本的协同机制. 我从角色上, 不太容易把它们分得很清楚, 让它们像一个集群式的干活. 尤其是codex, 我现在都不知道该怎么定位i它了.

所以, 我觉得你找的这个, 可能帮助有限. Agent如果同构的话, 它自己就能很好地管理多profile和多机. 如果异构的话, 你还是要面临, 根据Agent的特长, token 额度等, 把角色分配好的问题. 这个工作还是得你自己来做.

我觉得比较好的方案是 同构, 简单, 像grokbot的思路不错 (我看了介绍). 或者像muse这种, 更简单, 角色都对用户隐藏了. 然后最好是本地, 我现在希望 Hermes 能借鉴 grokbot, 有一个很好的记忆召回机制. 简化对话和操作界面, 增强computer use, 打通尽量多的合作伙伴. 同时在隐私和经济性上还能有优势.

RAVEN 这类 harness-of-harness 真正有价值的是：任务排队与定时、上下文隔离、失败重试、产出验收——它替代不了你跟执行 Agent 的一次次澄清。你现在卡的是「没时间定义任务 + 没法验收」，这两件恰恰最难外包。

落地建议：先别急着上多 Agent 框架。用一张任务表（目标/输入/验收标准/截止）+ 一个 cron 调度器跑两周，把重复且可验收的活先交出去（日报、巡检、素材整理）；需要临场探索的仍直连对话。等真的出现「多个 Agent 互相等待、重复劳动」再上编排层，否则只是多一层要维护的东西。

站长说的「还得直接跟 Agent 对话」在开放式任务上成立；边界在于验收能不能自动化——能自动验收的流水线才适合交给幕僚长。