是审批关卡,不是自动驾驶
Devin 和 AutoGPT 会陷入你难以轻松干预的循环。Mike 会在每个重要决策点暂停并请求你批准——你始终掌控方向,AI 团队负责执行。
Mike·Team LeaderMike 端到端管理你的 AI 团队,在恰当的步骤引入合适的代理,并仅呈现那些应由你做出的决策。
一次對話。八位專家。真正的產品。
LangGraph 和 CrewAI 只提供基础构件。你仍然需要编写代理代码、定义角色、连接状态并调试编排。Mike 开箱即用即可运行由 8 位专家组成的 AI 团队,无需 Python。
AutoGen 和 CrewAI 的演示看起来很神奇,直到两个代理彼此循环调用 200 次工具。Mike 会在会改变产品的决策点暂停并询问你,而不是悄无声息地跑向错误结果。
从你的第一个提示词到交付结果——这就是 Mike 的实际运作方式。
Mike 将一个提示词转化为有序计划:调研、定范围、设计、构建、发布、增长。
Iris、Emma、Bob、Alex、Sarah、Adrian、David——每个人都拿到自己负责的那一部分,而不是一团混战。
Mike 请你确认方向、范围、技术栈和发布——你始终掌握主导权。
每一个选择、每一次权衡、每一个“我们为什么这么做”,都只需滚动一下就能看到,而不是被埋在 Slack 里。
团队会在你给出的批准范围内执行——不会有失控的智能体交付你未要求的内容。
将目标转化为分阶段计划,并在合适的顺序中安排合适的代理。
根据任务的实际需求,将工作交给 Sarah、Adrian、Iris、Emma、Alex、Bob 或 David。
每个代理都会读取前一个代理的输出,使工作能够层层推进,而不是重新开始。
在会改变产品的选择上暂停,并在继续之前询问人工。
在一个视图中查看整个 AI Team 中哪些已完成、进行中和被阻塞。
通过总结已交付内容和后续可迭代方向来完成项目收尾。
使用 AI Team 共享的 Editor 和 Task 工具来协调工作。
手工搭建的工作流缓慢、依赖人工且需要大量工具。将鼠标悬停在任意卡片上,查看每项收益为何重要。
正从 Devin 转来?以下就是 Mike 更胜一筹的地方。
Devin 和 AutoGPT 会陷入你难以轻松干预的循环。Mike 会在每个重要决策点暂停并请求你批准——你始终掌控方向,AI 团队负责执行。
单助手工具会临时“决定”每一步。Mike 负责安排工作顺序——Iris 做研究,Emma 定义范围,Bob 做设计,Alex 开发,Sarah 推进 SEO,Adrian 投放广告——因此交接清晰顺畅,不会遗漏任何事项。
AutoGPT 日志在终端中滚动刷新。Mike 会在线程中呈现决策、阻碍因素和下一步行动,你可以在 30 秒内快速浏览——而且当你想知道某个选择为何做出时,他的决策日志始终可供查看。
| 功能 | Atoms 推荐 | LangGraph |
|---|---|---|
| 审批关卡 | 每一个重要决策 | 大部分时间自动驾驶 |
| 多智能体编排 | 8位专家,按顺序协作 | 单代理循环 |
| 决策日志 | 线程化,易于浏览 | 终端滚动 |
| 主动呈现阻碍因素 | 是 | 你来发现它们 |
| 自主任务执行 | 在你的审批流程中 | 在其自身循环内 |
Mike 并不是单独工作。以下是你与完整团队协作构建时,各项交接如何落地。
Mike 从目标制定到产品交付所推进的具体多智能体项目。
@Mike 我想在 4 周内通过付费获客推出一款面向自由职业者的时间追踪 SaaS。请协调 Iris 的研究、Emma 的 PRD、Bob 的架构、Alex 的开发、Sarah 的落地页,以及 Adrian 的上线推广活动。
@Mike 为我们现有的 SaaS 上线推荐计划。调取 Emma 的 PRD,让 Bob 审查 schema 影响,把开发交给 Alex,接入 David 的追踪,并在准备就绪时展示上线准备清单。
@Mike 给我一份 invoicing module 项目的状态评估。每位代理已经交付了什么,哪些正在进行中,哪些被阻塞了,以及哪些决策还在等我拍板。
@Mike 统筹新定价页面的上线。由 Sarah 编写页面,Alex 部署它,Adrian 围绕它投放推广活动,David 进行端到端转化追踪,并在推广活动正式上线前先暂停并让我确认。
没有任何一个智能体是单独工作的。点开任意队友,即可查看他们如何处理你产品中的那一部分。
停止手工搭建代理工作流。让 Mike 端到端运行你的完整 AI Team,并在 Atoms 中交付产品。