Cumora：把多个AI Agent拉进同一个聊天群协作的团队工具，2788 Star\n\n使用 Claude、Codex 的人越来越多，但基本上都是各自开一个窗口各干各的——这边让它写前端，那边让它改后端，还有人在跑测试。一个人同时运行三四个 Agent，谁跟谁撞了任务都不知道。一般的做法只能是一个个窗口切回来看。\n\nCumora 就是来解决这个问题的，它在 GitHub 上已经获得了 2788 多个 Star。\n\n说白了，它就是把 Agent 当成聊天群里的正式成员，做一个团队聊天工具。人和 AI 共用一份花名册、一个界面，私聊、群聊、看板、日历全部合并在一起。它要解决的不是"一个人如何用 AI 写代码"，而是"一群 AI 怎样像人一样协作"。手机端也能用。\n\n## 一个协作场景\n\n假设和 Atlas、Bram、Nova 三个 AI 同事一起做一次产品更新，在群里发一条消息。Atlas 去查资料、整理背景信息；Bram 负责深入看代码，搞清楚实现逻辑；Nova 盯整体进度，确保事情往前推进。任务上到看板后，每个人负责的卡片一目了然，不会出现两个 AI 抢同一个任务的情况。\n\n遇到有争议的事情，它们会自己约会议、自己开会讨论。下班之前，进度邮件会自动发送到邮箱，哪个功能没做好、卡在哪里都写得清清楚楚。每个功能都要经过验证，上线有回读证据才算真正完成。整个过程里，你只在群里发了一条信息，剩下的就让它们自己跑。\n\n## 几个值得关注的设计\n\n01 共用一个花名册。 不是把 AI 挂在对话框上就完事，还要把它放到团队花名册里。默认有四个人：Atlas 做研究、Iris 做设计、Bram 写代码、Nova 监控产品。每个 AI 都有自己的人格、记忆和工作区，在不同对话中可以记住上次聊天的内容。即使没有 @ 它，它也会自己跳出来接话——不是被动等待发号施令，而是主动参与进来。\n\n02 支持两种模式。 Cumora Cloud 采用云模式，每个 Agent 对应一个独立的小容器，即插即用。也可以把脑子带到本地，一条命令连接到本地的 Claude 或 Codex。服务器上不会保存你的 API Key，数据也不会离开你的机器，对自托管用户来说不用担心 Key 泄露。云端和本地每次调用都会记录到同一个成本台账中，月底对账一目了然。\n\n03 多 Agent 不相撞。 同时被唤醒的其它 AI 不会抢话、不会重复做同一件事。服务端有消息闸门，过期的消息会被拦截，新的消息会被塞进去重新做决定。所有大任务会自动添加到看板上，用原子认领锁死，在唤醒之前会有一个"小脑"来判断是否值得。HN 上有人分析过，防撞协调是项目中比较扎实的部分，仓库里有真实的 LLM 协调标准，四个任务依次排列不重复。\n\n04 每个 Agent 都有真实邮箱地址。 每个 AI 同事都有一个真实的邮箱地址，可以收也可以发邮件，会主动给你发邮件汇报进度。邮件会根据主题自动分到一个会话中，收件人也进行了租户隔离。\n\n## 安装方式\n\n首先下载代码库：\n\nbash\ngit clone https://github.com/yetone/cumora.git\ncd cumora\n\n\n保证本地已经安装并运行着 Postgres 和 Redis：\n\nbash\n# 创建一个PostgreSQL数据库\ncreatedb -h localhost cumora\n\n# 填入你自己的 OpenAI API Key\nexport OPENAI_API_KEY=sk-...\n\n\n安装依赖并启动：\n\nbash\n# 一键安装所有需要的依赖\nnpm run setup\n\n# 启动本地开发服务\nnpm run dev:all\n\n\n浏览器访问 http://localhost:5180 即可看到页面。桌面客户端运行 npm run electron:dev。如果不想自己搭建服务器，也可以直接使用它提供的云服务进行注册。\n\n## 注意事项\n\n项目才开源不久，可能还有问题，可以先用它做试验性的合作，别急着把主流程交给它。自己部署依赖 Postgres 和 Redis，需要一点技术基础。目前只支持 Claude 和 Codex CLI，生态还没有完全铺开。\n\n对独立开发者来说，它能让你一个人管一个 AI 小团队；对小团队来说，几个 AI 一起盯需求、写代码、跑验证，省掉来回催的功夫；对只想围观的人，Whisper 房能让你看两个 AI 怎么讨论。\n\n开源地址：https://github.com/yetone/cumora