2026年 5 月是 Multi-Agent 大奔涌的起点，就据我观察到的项目都不下 20 个在做同一个方向的产品了。 Slack 就那么好吗！ 哦我也在做，那没事了。 请继续支持 OpenAlice Workspace 喵。

OpenAlice 版本已经到达 0.20.0，致力于做好你的一人华尔街 请注意，在新的版本中，我们逐渐迁移到以 Workspace 为核心的新设计，原先的 AI provider+connector+adapter 的设计正在逐渐弃用，请用户知悉 有问题请随时联系主播，discord 和 qq 群都能找到我

A➗TV 又一力作 哥你说有没有可能其实缺卡的不只是国内，你 A➗自己的用户也因为你们缺卡天天被卡 usage 卡疯了 另外这篇的行文也很逆天，看到后面给我看力竭了，辱追也是追，恐同即深柜

Claude 软禁用第三方这事说明 Anthropic 对自己做产品这件事立场很坚定了。后面大概有几个解法： - 换 codex（OpenAI 对自己做产品执念不深，会稳定些） - 换便宜模型，用原装 cc - 换便宜模型，用第三方 CLI（OpenCode、Pi 之类的） - 换便宜模型，用 cc 泄露过的版本或 codex 魔改 不算优雅但能用

今天看到了一些关于 File driven 和 DB driven 的讨论。 OpenAlice 是 File-Driven 的急先锋，description 里写着呢。 Alice 最早用 file 代替 DB 的原因有两个，一是配置难度低，二是更新太快了，DB 迁移不方便。 后面做的时候发现直接存 json 对 AI 用 grep/glob 显式查内容也很方便，这个是意外之喜，不是最初的设计动机。这个理念甚至后面进一步启发了 Alice Workspace 的设计，因为发现聊天本质也是文件。 说到底，为什么会用 DB？其实还是为了性能和规模化。自己跑自己的 Agent，牺牲点性能无所谓；如果一个产品同时服务几千几万个用户，全存 json 就要命了，这种时候 DB 是必要的。 OpenAlice 的部署场景里就没多租户这个情况。自己跑自己的 Trading Agent 怎么可能给一堆人用啊。 从早期加快开发速度的角度来说，我觉得 file driven 有无与伦比的优势。无关哲学或者美学，单纯就是实用主义的讨论。 Theo 2023 年做的 t3 stack 里面给 nextjs 配的 ORM 甚至是 prisma，现在早就是 drizzle 一统江湖了。作为开发者什么好用就用什么，何苦上升到本本主义的高度。

站在 2026 年 5 月这个时间点，Multi-Agent 管理面板、IM、协作工具层出不穷。 很多人没有意识到的一点是，OpenClaw 权限足够高的效果之一就是可以调用足够多的外部 Agent。尽管调度过程是串行的，但 OpenClaw 还真是 Multi-Agent 第一个 Mass Adoption 的项目。 我们是做 Multi-Agent 方向最早的团队之一，2023 年的时候，我们做了一款 Multi-Agent 狼人杀/海龟汤，体验很不好，于是 drop 了。 从现在的角度往回看，出问题的并不是 Multi 这个概念，而是游戏作为一个没有生产力的需求，往里面塞 AI 就是会很奇怪。游戏原教旨主义这里就不提了，总之沿着这个方向做是错的。 所以说到了今天，当我们讨论具体在工作的 Agent，比如 Claude Code/CodeX/Figma Agent/Notion Agent/飞书 Agent，我们事实上在讨论的是一个已经被打包好的自动化生产力。 于是，在 2026 年，Multi-Agent 被视为能够将并发工作的 Agent 管理起来的高级架构。 我不止一次在社区里听到用户反馈“OpenClaw 帮我配好了 OpenAlice，有个 bug 你修一下，我的 Claw 已经修好了”。这种感觉是很微妙的，你能清楚地知道这是社区成员在用 OpenClaw 调度 Claude 修 bug，哪怕可能他/她并不会写代码。 Coding 天然就有足够优秀的 Harness。Anthropic 被大家称为 A➗的原因之一就是 Dario 热衷于发表软件工程师已死之类的言论。 不满意归不满意，他说的大趋势确实是在的，如果在 Coding 的过程不可见的情况下， AI也能完成复杂的代码工作，那么利用一个外部调度器控制多个 Claude Code产出有效产品，确实是可能的。并且这个概率会随着模型改良而不断上升。 OpenAlice 最早立项的核心假设之一就是“可以把Trading任务乃至其他任务等效为 Coding 任务”。如果这个假设能够成立，那么所有为 Coding 任务构建的 Harness，都可以复用在其他场景上，进而得正“可以使用 Multi-Agent 管理非 Coding任务并得出有效产出”。 这个论证看起来天马行空，但只要能成立，我相信会很大程度改变 Multi-Agent 乃至更大概念的格局。 现在投身去做 Multi-Agent，我觉得是个好方向。给大家推荐一下。

OpenAlice 致力于成为你的一人华尔街，由 AI 对全资产品类的全交易流程进行增强 今天，我们很高兴宣布一项重大更新：Workspace 发射器 「什么是 Workspace 发射器」 Workspace 是“Agent 进行特定工作所需的最小环境”。发射器的用处就是把 Workspace 批量发射并进行管理。 例如此前的实验项目 Auto-Quant（自动挖掘量化策略），就是典型的 Workspace。 有了发射器后，我们可以批量创建一批 Auto Quant Workspace，并将其视为 OpenAlice 的标准功能。 「Workspace 有什么用」 OpenAlice 立项的一项关键假设是“Trading 可以等效为 Coding 任务”，而 Coding Workspace 就是工程文件夹。 Auto Quant 验证了“量化策略挖掘任务可以被等效为Coding 任务”，在此基础上，我们得以论证“OpenAlice 进行的任何交易策略分析任务，都可以被等效为 Coding 任务，并在 Workspace 内完成”。 目前，OpenAlice 原生支持 Auto-Quant 和 Chat 两个 Workspace 。未来还将支持更多。 「超级通用」 由于 Workspace 本质只是文件夹+Shell 面板，你可以在 Workspace 运行任意 Agent CLI。 我们已经官方支持了 Claude Code 和 CodeX，并在计划内支持 OpenCode 和 Cursor。 你甚至可以在 Workspace 放进你喜欢的 skills。因为这是原装的 CLI。平时怎么用，现在就怎么用。 「超级先进」 使用原装的 CC/Codex，你可以最大程度享受到官方 shipping 的所有特性，而无需等待开发者（我）对其进行适配和抽象。 Boris 今天写的特性，Alice 今天就能用上。 「超级省钱」 此前，OpenAlice 依赖于对 Claude Code/CodeX 的输出进行解析和抽象运行。这种使用方法无法妥善利用 cache，导致 token usage 极高。同时存在潜在的 abuse（封号）风险。 现在，Trading 任务被等效为 Coding 任务，甚至有原装的文件夹和 git 系统，而你也可以直接在 Shell 上运行原装的 Claude Code/CodeX。 再也不需要担心 OpenAlice 产生额外的 Token 损耗。 「如何使用」 进入左侧按钮的第二个，选择需要创建的 Workspace 类型，填入名称，点击创建即可。 详情可观看视频前一分钟。 「哪里获取这么先进的 Agent」 Repo 地址： 感谢喜欢

给Auto-Quant装发射器里面了，效果好的离谱，点两下就能创建一个自动迭代量化策略的Workspace，还能并发跑一大堆。 去他妈的 multi agent。天天搞一堆噱头。 更进一步推广到OpenAlice上，连OpenAlice的Chat页面都可以换成Claude Code或者CodeX，直接无缝享受。这还要啥自行车。

Claude Code 不开源有个很难绷的问题就是他的 cache 机制变得特别不透明。 加上这玩意本身会偷偷注入修改 prompt，导致使用第三方模型的时候雌雄莫辨，更猜不透 cache 的情况了。 不止一个用户跟我反馈过 OpenAlice 跑起来烧 usage 烧的巨快，我能怎么办我也很绝望啊。可能要探索些新路子了。

昨天春晚实在太无聊，扒拉了一会儿 OpenClaw 代码，吐槽了几句。今天有时间了，简单说一些发现吧 1. OpenClaw 内置的 Agent Loop 简单到令人发指，是用了一个叫 pi-ai 的SDK，也就是最基础的连续工具调用。 2. OpenClaw 的异步性本质还是个定时任务，也就是 30 分钟扫一次状态，并不是 event driven 之类的异步设计。可以说实际上是比较偷懒的。 3. OpenClaw 调度上的创新是 gateway 内部引入了一个主调度线程，但这个线程并没有作用在 Agent Loop 上，更多是用来给不同模块通讯用的。 4. OpenClaw 的工具看起来多，实际上核心就三个部分：浏览器操作，文件操作，cmd 操作。没了。跟 Claude Code 基本一样。 5. OpenClaw 的创新之处是他大量引入了 file 的特性在架构里，比如文件下载、截图等，这部分确实很有意思。但很多人宣称的 file driven Agent，实际看了就是个 等效产物，反而很无聊。 综上所述，OpenClaw 是个架构上远远没有那么“OS 级别”的 Agent，甚至最核心的 Agent Tool Loop 部分也没什么特别的。 当然，OpenClaw 的主要创新点是把一系列平时想不到的组件全都通过 gateway 连接到一起， 反而产生了奇妙的化学作用，一定程度上产生了 OS Agent 级别的“效果”，因此仍然非常有学习价值。