让一支 AI 智能体团队替你完成

在我们上一场直播中，Cash App 基础设施运维工程师 Aaron Goldsmith 展示了一支 goose AI 智能体团队实时协作，共同创建一个网站。社区非常喜欢这个演示，Cliff Hall 因此受到启发，在这个想法上继续迭代，做出了 gooseTeam MCP 服务器。

最初的协议

Aaron Goldsmith 用他轻量的 Agent Communication Protocol 把由多个 goose 实例组成的 AI 智能体团队变成了现实。借助它，每个 goose 智能体进入聊天，被分配一个角色（例如项目协调员、研究员、Web 开发者），并完成给定任务中属于自己的部分。协议规定了智能体应当如何交谈和行为，从而让多个 goose 智能体能够协作。它还规定智能体之间的通信通过基于 Python 的 websocket 服务器以 text/markdown 进行。

gooseTeam MCP 服务器

介绍 gooseTeam。它由软件架构师、社区成员 Cliff Hall 创建。gooseTeam 在 Aaron 的协议基础上迭代，做成了面向 goose 智能体的 MCP 服务器和协作协议。借助任务管理、消息存储和智能体等待等功能，你可以让一整支 goose 智能体团队一起为你完成一项任务或一个项目。

担任项目协调员角色的 goose 智能体会给其他智能体分配角色，已连接的智能体会发送可以随时取回的消息，你的智能体团队会连接到同一台 MCP 服务器上一起协作。

使用 goose 的新方式

让一支 AI 智能体团队一起做任务，会彻底改变工作方式。你不必自己纠结如何改进提示词工程，也不必手动跨会话操作。像 Cliff 的 gooseTeam 或 Aaron 的 Agent Communication Protocol 这样的工具，能帮助我们确保像 goose 这样的 AI 智能体尽可能高效地替我们干活。可能性感觉没有尽头！

让你的贡献被介绍

希望这份贡献激励了你，就像它激励了我们的社区一样。如果你有想和社区分享的 goose 贡献或项目，加入我们的 Discord，在 #share-your-work 频道分享你的作品。你可能会出现在我们的直播里，或拿到一份不错的奖品。👀 你也可以在 GitHub 上给 goose 加星，或在社交媒体上关注我们，这样就不会错过我们的更新。下次见！