用 goose 跨多个智能体编排复杂工作流
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很多人一次只给智能体一个任务——“做这个，现在做那个，现在做下一件”。这能用，但很慢。很多人也希望智能体同时做很多事：边写代码边研究，边测试边审阅，边重构边写文档。
这就是编排给你的东西。你不必一次喂给 goose 一个任务然后等待，而可以让它协调多个并行工作的智能体——每个专注拼图的一块，由 goose 让一切保持在轨道上。
越过终端：goose 用 Peekaboo 控制你的桌面
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大多数 AI 智能体住在终端里。它们能读文件、跑命令、写代码——但如果你让它们在网页应用里点一个按钮或填一张表单，它们就卡住了。它们看不见屏幕上有什么，当然也不能与之交互。
在 v1.26，goose 冲出了终端。Computer Controller 扩展用 Peekaboo 从头重建。Peekaboo 是一个用于屏幕捕获和 GUI 自动化的 macOS CLI 工具。这给了 goose 桌面上的眼睛和手——它能看见带标注的截图，识别 UI 元素，点击按钮，输入文字，滚动，拖拽，并在 Mac 上的任何应用里导航菜单。
默认私密：goose 内置的本地推理模型
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你现在可以直接在自己的机器上用 goose 运行本地模型。没有 Ollama，没有 Docker，没有外部服务器——完全在 goose 内部。我们发布了由 llama.cpp 驱动的内置本地推理，今天已经可以在桌面应用里使用。
这是使用 goose 的完全免费、零依赖路径。你的代码永远不会离开你的机器，没有要管理的 API 密钥，而且可以离线工作。下面是这种体验长什么样、该选哪些模型，以及粗糙之处还在哪里。
作为开发者，我用 goose 搭配的 5 个 MCP 服务器
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作为开发者，找到能无缝配合的合适工具，感觉就像发现了一种超能力。而当你已经有一套能用的流程时，有时很难去尝试新工具。
有了 MCP，像 goose 这样的 AI 智能体能够接入我现有的工具，我的工作流唯一的变化就是随之而来、非常受欢迎的自动化。我仍然做同样的事，但有了 AI 的支持，我现在可以做得更快、更有信心。
今天，我很高兴分享的不只是我最喜欢的 MCP 服务器，而是我几乎每天真正在用的那些，以及你大概也能对上号的真实应用。
用 goose 和 Speech MCP 做 vibe coding
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想象只靠大声描述你想要什么来创建一个应用，就像在和朋友说话。这就是 vibe coding 的魔力：在 AI 智能体的帮助下，把自然语言变成能运行的代码。打字输入提示能完成工作，但说出来感觉完全不同 🔥 新的 Speech MCP 服务器简直是走进了聊天。
介绍 codename goose
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我们非常高兴地宣布 codename goose：一个跑在你机器上的开源 AI 智能体，用来自动化你的任务。
它由你选择的大语言模型（LLM）、易用的桌面界面和 CLI，以及能与你现有工具和应用集成的扩展驱动。goose 旨在增强你的生产力和工作流。
预览 goose v1.0 Beta
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我们很高兴分享即将随 goose v1.0 Beta 到来的新更新预览！
这次重大更新带来一批新功能和改进，让 goose 更强大，也更好用。下面是一些关键亮点。