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Crew44

Crew44

开源本地优先的工作空间,将多个专业AI代理组成团队协作,开发者无需注册即可使用,记忆和技能可叠加。

Maker 说

嘿 Product Hunt 👋

我是 Zander,Crew44 的创造者。

Crew44 最初是我为了应付一个反复遇到问题而做的临时方案:我每天用多个 AI 编码智能体——Claude Code、Codex、Gemini、Cursor——但它们就像互不相识的独立承包商。

每次对话都要重新解释 repo、在工具之间复制上下文、重复项目约定,还要手动决定哪个智能体该做什么。

于是我建了 Crew44:一个本地优先的命令中心,把你机器上已有的 AI 编码智能体变成一个协同工作的团队。

你可以创建各种专家角色,比如联合创始人、工程师、产品负责人、设计师或审核员等等,把每个角色绑定到适合的运行时/模型上,让它们在共享的项目工作区里工作,配备记忆、技能和结构化的交接机制。

我在构建时特别在意几件事:

* 默认本地优先
* 无需账户,无需订阅
* MIT 许可证
* 与你已有的工具配合使用,而不是试图取代它们

目标不是造一个“万能的 AI 智能体”,而是让你已经信任的智能体更像一个真正的团队那样协作。

Crew44 还很早期,我真心希望从那些在工作流中用到多个编码智能体的用户那里得到反馈。免费试用(和修改):https://github.com/getcrew44/crew44

感谢你的关注。我会在这里回答问题 🙏

热门评论

PH 用户
恭喜发布 @zanderforge。

演示看起来真的很有前景。说实话,这正好戳中了我作为独立开发者常常感到的痛点。也很欣赏这种本地优先、MIT 许可、无需注册的设计。在这个领域,这种组合很罕见,在我还没试用产品之前就已经建立了信任。

我打算把 Crew44 接入到我当前的一个项目里,等在实际工作流上用过后再来给真实的反馈。

祝你从这里开始一路高飞 🚀
PH 用户
本地优先 + 开源是智能体工具的强力组合。“胜出岗位的模型”这种思路听起来比单一单体智能体更能减少 token 浪费。很想知道内存叠加在实际中如何运作——它是跨会话持久化的吗?
PH 用户
恭喜发布 👍🏼 作为独立开发者,我这也有同样的痛点——一堆智能体互相之间零上下文共享。本地优先、无需注册的设置也让人眼前一亮!

有一点我想问:能不能把角色绑定到本地 LLM?我在本地跑了一个兼容 OpenAI 的服务器,更想把某些智能体派到自己的模型而不是托管模型上。
PH 用户
每个角色对应独立模型的做法是正确的方向。大多数团队默认一个模型包揽一切,这就像雇一个人却指望他既懂架构、又会测试、还能写文档。不过我很好奇跨会话的内存叠加是怎么工作的——每个智能体会保留之前项目的上下文,还是每次从零开始?
热门产品Zander Forge2026-05-28原文

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