教程 | goose | 跑在你自己机器上的开源 AI 智能体

📄️ 构建 MCP 应用

创建在 goose 桌面版内部渲染的交互式 UI 应用

在 CI/CD 流水线中设置 goose 以自动化任务

用 ClawMetry 在本地观察 goose 会话，无需配置

创建你自己的自定义 MCP 服务器，用作 goose 扩展

在 Docker 容器内运行 goose，或在现有容器中运行扩展，以配合 devcontainer 工作流

goose 无头模式

本指南介绍如何使用 Container Use MCP 与 goose 搭建隔离的开发环境。在这种设置下，开发工作会被隔离到 git 分支和容器中，你可以自由试验，而不影响主系统状态。

将 goose 与 Laminar 集成以观察性能

将 goose 与 Langfuse 集成以观察性能

将 goose 与 MLflow 集成，以观察和评估智能体性能

使用 goose 与 Playwright CLI，用自然语言生成自动化测试

让 goose 循环运行，每次迭代使用全新上下文，并进行跨模型审查

通过涵盖提示、参数和 MCP 服务器的完整教程，学习如何创建和使用 goose 配方

使用 goose 与 Remotion agent skills，用 React 生成程序化视频

如何在复杂软件项目上使用 RPI 这种上下文工程技巧

将 Spraay x402 MCP Server 添加为 goose 扩展，用于批量加密货币支付、链上数据和 AI 模型访问

组建一支子智能体团队，构建一个功能完整的应用

并发运行多个子配方实例，并实时跟踪进度