launchd
(崩溃自重启)下一轮
简介
Auto
Company
是一个革命性的全自主AI公司运营平台，由nicepkg团队开发。
该项目通过模拟14位世界顶级专家的思维模式，构建了一个能够24/7不间断运行的AI公司系统。
这些AI
Agent自主完成从产品构思、决策制定、代码编写到部署上线和市场营销的全流程，真正实现了"无人类参与"的自动化运营。
基于Claude
Code
Company代表了多智能体系统在商业自动化领域的前沿探索。
核心价值：
全自主运营：AI系统完全自主决策和执行，无需人工干预
专家级思维：每个Agent模拟真实世界顶级专家的思维模式和专业知识
端到端自动化：覆盖从创意到盈利的完整商业闭环
持续进化：通过共识记忆系统实现跨周期知识传递和持续优化
技术定位：Auto
Company填补了传统自动化工具与真正智能商业系统之间的空白。
通过深度模拟人类专家的决策逻辑和协作模式，它为创业者、企业和研究机构提供了一个实验性的全自主商业运营平台，探索AI在商业领域的极限可能性。
主要功能
1.14位专家级AI
Agent团队
系统集成了14个模拟世界顶级专家的AI
Agent，每个Agent都深度模拟了对应专家的思维模式、决策逻辑和专业领域知识。
战略层包括模拟Jeff
Agent和模拟Werner
Cooper等设计专家；工程层涵盖DHH、James
Bach、Kelsey
Hightower等技术专家；商业层包含Seth
Godin、Paul
智能任务分配与协作系统
基于六大标准流程的智能协作机制：新产品评估流程整合调研、CEO决策、逆向思考、产品设计、技术评估和财务分析；功能开发流程串联交互设计、UI设计、全栈开发、质量保证和运维部署；产品发布流程协调测试、部署、营销、销售和运营环节；定价变现流程结合市场调研、财务分析、销售策略和CEO审批；每周复盘流程实现运营、销售、财务、质量和战略的全面回顾；机会发现流程连接情报分析、战略决策和财务评估。
3.
自动收敛决策机制
系统设计了防止无限讨论的自动收敛算法：第一周期进行头脑风暴，每个Agent提出想法并筛选出前三名；第二周期进行深度验证，包括逆向思考专家的Pre-Mortem分析、市场调研专家的市场验证和财务专家的经济核算，最终做出GO/NO-GO决策；第三周期开始执行，GO决策触发实际的产品开发和部署，NO-GGO决策则转向下一个候选想法，严格禁止纯理论讨论。
4.
共识记忆与状态传递
通过memories/consensus.md文件实现跨周期状态传递，类似接力赛中的传棒机制。
每个工作周期都是独立的claude
-p调用，共识记忆文件是唯一的跨周期状态存储。
系统支持共识回滚机制，在出现错误时能够恢复到之前的安全状态。
记忆系统记录了团队的历史决策、执行结果和学习经验，实现持续的知识积累。
5.
安全红线与权限控制
在CLAUDE.md文件中硬编码安全红线，对所有Agent强制执行：禁止删除GitHub仓库和Cloudflare项目；禁止删除系统关键文件如~/.ssh/、~/.config/等；禁止进行任何非法活动；禁止泄露凭证到公开仓库；禁止force
push到main/master分支；所有新项目必须在projects/：cd
auto-company。
确保已安装Claude
Code
login。
验证Claude订阅状态，确保有足够的API额度。
检查系统权限，确保有执行脚本的权限。
防睡眠配置（推荐）：
macOS系统睡眠会导致任务暂停，长时间运行建议配置防睡眠。
使用系统自带的caffeinate工具保持唤醒状态。
可通过make命令自动配置：make
start-awake启动循环并保持系统唤醒。
如果循环已在运行，可使用make
awake为当前进程挂载防睡眠保护。
生产环境部署：
对于需要24/7稳定运行的生产环境，建议安装为launchd守护进程。
使用make
install命令安装系统级守护进程，支持开机自启和崩溃自动重启。
配置日志轮转策略，防止日志文件无限增长。
设置监控告警，及时发现问题并处理。
配置说明
环境变量配置：
通过环境变量覆盖默认参数：MODEL=sonnet
make
start切换AI模型（默认opus）；LOOP_INTERVAL=60
make
start调整循环间隔为60秒（默认30秒）；CYCLE_TIMEOUT_SECONDS=3600
make
start设置单轮超时为1小时（默认1800秒）；MAX_CONSECUTIVE_ERRORS=3
make
start配置熔断阈值为3次错误（默认5次）。
安全策略配置：
仔细审查CLAUDE.md文件中的安全红线，根据实际需求调整。
配置.claude/settings.json中的权限开关，控制各Agent团队的访问权限。
设置凭证管理策略，确保API密钥和其他敏感信息的安全存储。
定义项目边界，明确AI可以操作的范围和限制。
性能优化配置：
根据硬件性能调整并发处理参数。
配置内存使用策略，优化大项目处理效率。
设置网络超时和重试策略，提高服务稳定性。
定义资源使用限额，控制运行成本。
如何使用
快速启动流程
前台观察模式（推荐初次使用）：
在项目下的Agent工作成果，每个Agent有独立的输出下的新建项目，确保符合预期方向。
分析logs/目录下的周期日志，了解系统运行状况。
使用make
cycles查看历史周期摘要，追踪进展轨迹。
通过make
last查看上一轮完整输出，深入分析决策过程。
方向调整策略：
通过修改共识记忆引导长期方向：更新memories/consensus.md中的战略目标和优先级。
利用暂停机制进行深度干预：暂停后通过交互式会话重新设定任务框架。
调整环境变量改变行为模式：更换AI模型影响决策风格，调整循环间隔控制执行节奏。
最佳实践
安全运行准则：
始终在前台模式充分测试后再部署为守护进程。
定期备份关键文件，包括consensus记忆和项目成果。
设置使用限额，防止意外的高额API费用。
建立定期审查机制，确保AI行为符合预期和安全要求。
成本控制方法：
合理配置循环间隔，平衡实时性和成本效率。
选择适当的AI模型，根据任务复杂度匹配计算资源。
监控API使用情况，及时发现异常消耗模式。
利用熔断机制防止错误循环导致的资源浪费。
效能优化技巧：
根据项目复杂度调整团队规模，简单任务使用小型团队。
优化提示词设计，提高AI决策的准确性和效率。
建立技能库的复用机制，减少重复开发工作。
利用历史周期数据进行持续优化，提升系统整体效能。
应用场景实例
实例1：初创企业概念验证实验室
场景描述：风险投资机构需要快速验证多个创业想法的可行性，传统方式需要组建团队、开发原型、市场测试，周期长、成本高。
需要自动化工具加速概念验证过程。
解决方案：部署Auto
Company作为概念验证实验室。
为每个创业想法创建独立运行实例。
AI团队自主完成市场调研、产品设计、原型开发和初步测试。
生成完整的可行性报告，包括市场分析、技术方案、财务预测和风险评估。
基于多个想法的并行验证结果，辅助投资决策。
实施效果：
概念验证周期从数月缩短至数周，决策速度提升5倍以上
验证成本降低80%，每个想法仅需API费用
验证质量标准化，减少人为因素影响
并行处理能力支持同时验证多个想法，提高投资组合效率
实例2：企业内部创新孵化平台
场景描述：大型企业需要持续推动内部创新，但传统创新流程官僚化、速度慢。
员工有好想法但缺乏资源验证，创新提案通过率低。
需要民主化的创新验证平台。
解决方案：在企业内部部署Auto
Company平台。
员工作为"创始人"提交创新想法。
AI团队作为"虚拟创业团队"自主执行验证。
平台自动生成商业计划书、技术原型和推广方案。
设立创新评审委员会定期审查AI产出，决定资源投入。
实施效果：
创新提案处理能力提升10倍，更多想法得到验证机会
验证过程标准化，减少评审主观性
员工参与度提高，创新文化得到加强
成功孵化项目增加，企业竞争力持续提升
实例3：教育机构商业模拟教学平台
场景描述：商学院需要真实的商业模拟教学工具，传统案例教学缺乏动态性和互动性。
学生需要实践创业全过程，但资源有限。
需要可扩展的模拟教学平台。
解决方案：将Auto
Company整合到商业课程中。
学生分组提出商业想法。
AI团队模拟真实市场环境执行商业计划。
系统记录每个决策节点和结果，生成学习报告。
教师基于AI产出进行点评和指导，学生根据反馈迭代优化。
实施效果：
教学实践性显著增强，学生获得接近真实的创业体验
教师工作负担减轻，专注战略指导和个性化教学
教学资源利用率提高，支持大规模班级同时进行
学生学习成果可量化，教学效果评估更加科学
实例4：内容创作工作室自动化生产
场景描述：数字内容工作室需要持续产出高质量内容，传统创作方式依赖个人创意和技能，产出不稳定。
需要自动化内容生产和创意辅助工具。
解决方案：使用Auto
Company作为内容创作引擎。
AI团队自主进行主题研究、内容策划、素材收集和初稿创作。
人类编辑进行质量审核和风格优化。
建立内容模板库，积累成功创作模式。
实现人机协作的内容生产流水线。
实施效果：
内容产出效率提升8倍，实现稳定日更能力
创作质量一致性提高，品牌调性更加统一
创意多样性增强，AI提供新颖的角度和思路
人力成本优化，编辑专注价值提升而非基础创作
实例5：技术研究机构原型开发加速器
场景描述：科研机构需要快速将研究想法转化为可演示的原型，传统开发流程需要协调多个技术团队，沟通成本高、开发周期长。
需要快速原型验证工具。
解决方案：利用Auto
Company加速研究原型开发。
研究人员描述技术概念和功能需求。
AI团队自主完成技术选型、架构设计、代码实现和部署演示。
生成完整的技术文档和演示材料。
支持快速迭代，基于反馈优化原型。
实施效果：
原型开发周期缩短70%，研究转化速度大幅提升
跨领域协作简化，AI理解不同领域的技术需求
演示质量标准化，研究成果展示更加专业
资源利用率优化，研究人员专注核心创新
实例6：咨询公司自动化分析平台
场景描述：管理咨询公司需要为客户提供深度的市场分析和战略建议，传统方式依赖分析师团队，人力成本高、交付周期长。
需要自动化分析工具增强服务能力。
解决方案：集成Auto
Company作为分析辅助平台。
输入客户行业背景和业务问题。
AI团队模拟顶级专家进行多维度分析：市场调研专家分析行业趋势，财务专家评估经济可行性，战略专家制定发展路径。
生成结构化的分析报告和可执行建议。
实施效果：
分析报告产出速度提升6倍，客户响应更加及时
分析深度和广度增强，整合多专家视角
服务成本结构优化，人力投入更加高效
服务质量标准化，减少个体能力差异影响
GitHub地址
项目地址：https://github.com/nicepkg/auto-company
项目信息：
⭐
Stars：46（持续增长中）
📄
许可证：MIT开源许可证
💻
主要语言：Python、Shell、HTML
📅
最新版本：活跃维护中，最新更新2026年2月
资源内容：
完整源码：核心系统实现和Agent定义
详细文档：README、CLAUDE.md公司章程、PROMPT.md工作指令
管理脚本：Makefile统一命令接口、自动化部署脚本
示例配置：Agent技能库、权限设置、安全红线模板
快速开始：
确保macOS环境和Claude
Code
CLI就绪
克隆项目代码到本地
使用make
start在前台启动观察
确认行为符合预期后，使用make
install安装为守护进程
通过make
monitor实时监控运行状态
定期审查docs/产出和projects/新建项目
技术生态：
Auto
Company构建了完整的多智能体商业系统：
专家模拟引擎：深度模拟14位世界顶级专家的思维模式
协作流程框架：六大标准流程支持复杂商业任务
状态管理系统：共识记忆实现跨周期知识传递
安全控制体系：硬编码红线保障系统行为边界
Auto
Company通过其创新的全自主AI公司概念，为商业自动化领域开辟了新的可能性。
其开源特性和模块化设计，使得各种类型的用户都能从中受益。
无论是创业者验证想法、企业推动创新、教育机构增强教学，还是研究机构探索AI极限，这个平台都提供了强大的工具和丰富的想象空间。
项目的实验性质鼓励探索和创新，而其严谨的安全设计确保探索过程的可控性。
随着技术的持续发展和社区的积极参与，Auto
Company有望成为多智能体商业系统的重要参考实现。
下一轮
简介
Auto
Company
是一个革命性的全自主AI公司运营平台，由nicepkg团队开发。
该项目通过模拟14位世界顶级专家的思维模式，构建了一个能够24/7不间断运行的AI公司系统。
这些AI
Agent自主完成从产品构思、决策制定、代码编写到部署上线和市场营销的全流程，真正实现了"无人类参与"的自动化运营。
基于Claude
Code
Company代表了多智能体系统在商业自动化领域的前沿探索。
核心价值：
全自主运营：AI系统完全自主决策和执行，无需人工干预
专家级思维：每个Agent模拟真实世界顶级专家的思维模式和专业知识
端到端自动化：覆盖从创意到盈利的完整商业闭环
持续进化：通过共识记忆系统实现跨周期知识传递和持续优化
技术定位：Auto
Company填补了传统自动化工具与真正智能商业系统之间的空白。
通过深度模拟人类专家的决策逻辑和协作模式，它为创业者、企业和研究机构提供了一个实验性的全自主商业运营平台，探索AI在商业领域的极限可能性。
主要功能
1.14位专家级AI
Agent团队
系统集成了14个模拟世界顶级专家的AI
Agent，每个Agent都深度模拟了对应专家的思维模式、决策逻辑和专业领域知识。
战略层包括模拟Jeff
Agent和模拟Werner
Cooper等设计专家；工程层涵盖DHH、James
Bach、Kelsey
Hightower等技术专家；商业层包含Seth
Godin、Paul
智能任务分配与协作系统
基于六大标准流程的智能协作机制：新产品评估流程整合调研、CEO决策、逆向思考、产品设计、技术评估和财务分析；功能开发流程串联交互设计、UI设计、全栈开发、质量保证和运维部署；产品发布流程协调测试、部署、营销、销售和运营环节；定价变现流程结合市场调研、财务分析、销售策略和CEO审批；每周复盘流程实现运营、销售、财务、质量和战略的全面回顾；机会发现流程连接情报分析、战略决策和财务评估。
3.
自动收敛决策机制
系统设计了防止无限讨论的自动收敛算法：第一周期进行头脑风暴，每个Agent提出想法并筛选出前三名；第二周期进行深度验证，包括逆向思考专家的Pre-Mortem分析、市场调研专家的市场验证和财务专家的经济核算，最终做出GO/NO-GO决策；第三周期开始执行，GO决策触发实际的产品开发和部署，NO-GGO决策则转向下一个候选想法，严格禁止纯理论讨论。
4.
共识记忆与状态传递
通过memories/consensus.md文件实现跨周期状态传递，类似接力赛中的传棒机制。
每个工作周期都是独立的claude
-p调用，共识记忆文件是唯一的跨周期状态存储。
系统支持共识回滚机制，在出现错误时能够恢复到之前的安全状态。
记忆系统记录了团队的历史决策、执行结果和学习经验，实现持续的知识积累。
5.
安全红线与权限控制
在CLAUDE.md文件中硬编码安全红线，对所有Agent强制执行：禁止删除GitHub仓库和Cloudflare项目；禁止删除系统关键文件如~/.ssh/、~/.config/等；禁止进行任何非法活动；禁止泄露凭证到公开仓库；禁止force
push到main/master分支；所有新项目必须在projects/：cd
auto-company。
确保已安装Claude
Code
login。
验证Claude订阅状态，确保有足够的API额度。
检查系统权限，确保有执行脚本的权限。
防睡眠配置（推荐）：
macOS系统睡眠会导致任务暂停，长时间运行建议配置防睡眠。
使用系统自带的caffeinate工具保持唤醒状态。
可通过make命令自动配置：make
start-awake启动循环并保持系统唤醒。
如果循环已在运行，可使用make
awake为当前进程挂载防睡眠保护。
生产环境部署：
对于需要24/7稳定运行的生产环境，建议安装为launchd守护进程。
使用make
install命令安装系统级守护进程，支持开机自启和崩溃自动重启。
配置日志轮转策略，防止日志文件无限增长。
设置监控告警，及时发现问题并处理。
配置说明
环境变量配置：
通过环境变量覆盖默认参数：MODEL=sonnet
make
start切换AI模型（默认opus）；LOOP_INTERVAL=60
make
start调整循环间隔为60秒（默认30秒）；CYCLE_TIMEOUT_SECONDS=3600
make
start设置单轮超时为1小时（默认1800秒）；MAX_CONSECUTIVE_ERRORS=3
make
start配置熔断阈值为3次错误（默认5次）。
安全策略配置：
仔细审查CLAUDE.md文件中的安全红线，根据实际需求调整。
配置.claude/settings.json中的权限开关，控制各Agent团队的访问权限。
设置凭证管理策略，确保API密钥和其他敏感信息的安全存储。
定义项目边界，明确AI可以操作的范围和限制。
性能优化配置：
根据硬件性能调整并发处理参数。
配置内存使用策略，优化大项目处理效率。
设置网络超时和重试策略，提高服务稳定性。
定义资源使用限额，控制运行成本。
如何使用
快速启动流程
前台观察模式（推荐初次使用）：
在项目下的Agent工作成果，每个Agent有独立的输出下的新建项目，确保符合预期方向。
分析logs/目录下的周期日志，了解系统运行状况。
使用make
cycles查看历史周期摘要，追踪进展轨迹。
通过make
last查看上一轮完整输出，深入分析决策过程。
方向调整策略：
通过修改共识记忆引导长期方向：更新memories/consensus.md中的战略目标和优先级。
利用暂停机制进行深度干预：暂停后通过交互式会话重新设定任务框架。
调整环境变量改变行为模式：更换AI模型影响决策风格，调整循环间隔控制执行节奏。
最佳实践
安全运行准则：
始终在前台模式充分测试后再部署为守护进程。
定期备份关键文件，包括consensus记忆和项目成果。
设置使用限额，防止意外的高额API费用。
建立定期审查机制，确保AI行为符合预期和安全要求。
成本控制方法：
合理配置循环间隔，平衡实时性和成本效率。
选择适当的AI模型，根据任务复杂度匹配计算资源。
监控API使用情况，及时发现异常消耗模式。
利用熔断机制防止错误循环导致的资源浪费。
效能优化技巧：
根据项目复杂度调整团队规模，简单任务使用小型团队。
优化提示词设计，提高AI决策的准确性和效率。
建立技能库的复用机制，减少重复开发工作。
利用历史周期数据进行持续优化，提升系统整体效能。
应用场景实例
实例1：初创企业概念验证实验室
场景描述：风险投资机构需要快速验证多个创业想法的可行性，传统方式需要组建团队、开发原型、市场测试，周期长、成本高。
需要自动化工具加速概念验证过程。
解决方案：部署Auto
Company作为概念验证实验室。
为每个创业想法创建独立运行实例。
AI团队自主完成市场调研、产品设计、原型开发和初步测试。
生成完整的可行性报告，包括市场分析、技术方案、财务预测和风险评估。
基于多个想法的并行验证结果，辅助投资决策。
实施效果：
概念验证周期从数月缩短至数周，决策速度提升5倍以上
验证成本降低80%，每个想法仅需API费用
验证质量标准化，减少人为因素影响
并行处理能力支持同时验证多个想法，提高投资组合效率
实例2：企业内部创新孵化平台
场景描述：大型企业需要持续推动内部创新，但传统创新流程官僚化、速度慢。
员工有好想法但缺乏资源验证，创新提案通过率低。
需要民主化的创新验证平台。
解决方案：在企业内部部署Auto
Company平台。
员工作为"创始人"提交创新想法。
AI团队作为"虚拟创业团队"自主执行验证。
平台自动生成商业计划书、技术原型和推广方案。
设立创新评审委员会定期审查AI产出，决定资源投入。
实施效果：
创新提案处理能力提升10倍，更多想法得到验证机会
验证过程标准化，减少评审主观性
员工参与度提高，创新文化得到加强
成功孵化项目增加，企业竞争力持续提升
实例3：教育机构商业模拟教学平台
场景描述：商学院需要真实的商业模拟教学工具，传统案例教学缺乏动态性和互动性。
学生需要实践创业全过程，但资源有限。
需要可扩展的模拟教学平台。
解决方案：将Auto
Company整合到商业课程中。
学生分组提出商业想法。
AI团队模拟真实市场环境执行商业计划。
系统记录每个决策节点和结果，生成学习报告。
教师基于AI产出进行点评和指导，学生根据反馈迭代优化。
实施效果：
教学实践性显著增强，学生获得接近真实的创业体验
教师工作负担减轻，专注战略指导和个性化教学
教学资源利用率提高，支持大规模班级同时进行
学生学习成果可量化，教学效果评估更加科学
实例4：内容创作工作室自动化生产
场景描述：数字内容工作室需要持续产出高质量内容，传统创作方式依赖个人创意和技能，产出不稳定。
需要自动化内容生产和创意辅助工具。
解决方案：使用Auto
Company作为内容创作引擎。
AI团队自主进行主题研究、内容策划、素材收集和初稿创作。
人类编辑进行质量审核和风格优化。
建立内容模板库，积累成功创作模式。
实现人机协作的内容生产流水线。
实施效果：
内容产出效率提升8倍，实现稳定日更能力
创作质量一致性提高，品牌调性更加统一
创意多样性增强，AI提供新颖的角度和思路
人力成本优化，编辑专注价值提升而非基础创作
实例5：技术研究机构原型开发加速器
场景描述：科研机构需要快速将研究想法转化为可演示的原型，传统开发流程需要协调多个技术团队，沟通成本高、开发周期长。
需要快速原型验证工具。
解决方案：利用Auto
Company加速研究原型开发。
研究人员描述技术概念和功能需求。
AI团队自主完成技术选型、架构设计、代码实现和部署演示。
生成完整的技术文档和演示材料。
支持快速迭代，基于反馈优化原型。
实施效果：
原型开发周期缩短70%，研究转化速度大幅提升
跨领域协作简化，AI理解不同领域的技术需求
演示质量标准化，研究成果展示更加专业
资源利用率优化，研究人员专注核心创新
实例6：咨询公司自动化分析平台
场景描述：管理咨询公司需要为客户提供深度的市场分析和战略建议，传统方式依赖分析师团队，人力成本高、交付周期长。
需要自动化分析工具增强服务能力。
解决方案：集成Auto
Company作为分析辅助平台。
输入客户行业背景和业务问题。
AI团队模拟顶级专家进行多维度分析：市场调研专家分析行业趋势，财务专家评估经济可行性，战略专家制定发展路径。
生成结构化的分析报告和可执行建议。
实施效果：
分析报告产出速度提升6倍，客户响应更加及时
分析深度和广度增强，整合多专家视角
服务成本结构优化，人力投入更加高效
服务质量标准化，减少个体能力差异影响
GitHub地址
项目地址：https://github.com/nicepkg/auto-company
项目信息：
⭐
Stars：46（持续增长中）
📄
许可证：MIT开源许可证
💻
主要语言：Python、Shell、HTML
📅
最新版本：活跃维护中，最新更新2026年2月
资源内容：
完整源码：核心系统实现和Agent定义
详细文档：README、CLAUDE.md公司章程、PROMPT.md工作指令
管理脚本：Makefile统一命令接口、自动化部署脚本
示例配置：Agent技能库、权限设置、安全红线模板
快速开始：
确保macOS环境和Claude
Code
CLI就绪
克隆项目代码到本地
使用
makestart在前台启动观察
确认行为符合预期后，使用
makeinstall安装为守护进程
通过
makemonitor实时监控运行状态
定期审查docs/产出和projects/新建项目
技术生态：
Auto
Company构建了完整的多智能体商业系统：
专家模拟引擎：深度模拟14位世界顶级专家的思维模式
协作流程框架：六大标准流程支持复杂商业任务
状态管理系统：共识记忆实现跨周期知识传递
安全控制体系：硬编码红线保障系统行为边界
Auto
Company通过其创新的全自主AI公司概念，为商业自动化领域开辟了新的可能性。
其开源特性和模块化设计，使得各种类型的用户都能从中受益。
无论是创业者验证想法、企业推动创新、教育机构增强教学，还是研究机构探索AI极限，这个平台都提供了强大的工具和丰富的想象空间。
项目的实验性质鼓励探索和创新，而其严谨的安全设计确保探索过程的可控性。
随着技术的持续发展和社区的积极参与，Auto
Company有望成为多智能体商业系统的重要参考实现。
