Yuu💖 (@QuantumTransf)

现在的 AI agent 单兵很能打，可一旦想让团队用起来就散了：强 agent 困在某个人终端里别人看不见，换个 runtime 上下文从头重建，凭据/工具调用/对外动作没地方审，跨天任务没人接力。港大 HKUDS 刚开源的 AgentSpace 给的解法是别把 agent 当工具，当「数字员工」来管。 它是一套「飞书式」的人机协同工作空间，每个 agent 都有 role、owner、技能和权限边界；人类管方向和授权，agent 管协调和执行。四块拼到一起看： 调度靠 AgentRouter，把 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 这些 CLI 的事件、session、工具审批、诊断归一成一套执行契约，同一个 agent 不重建，自动给每个任务挑最合适的 runtime（Gemini/OpenCode/NanoBot 走 legacy 模式兜底）。 能力上有「数字员工看板」，把藏在私人账号里的 agent 变成组织资产，role/skills/knowledge/runtime 绑定全可见，能借用、能申请，owner 和 admin 双重审批。协作上 agent 跨 channel、私聊、inbox、文档、任务板干活，高风险动作进 TabTabTab 式人工审批门，人审批的同时 agent 继续推进。治理上有一整套权限控制平面，成员、channel、runtime grant、daemon token、文档、Google Workspace OAuth 委派统一治理，还能诊断「权限漂移」。 工程也很扎实：独立打包的 remote daemon 默认给 12 小时 task timeout 专门扛跨天任务，托管和自托管两种部署零功能差，TypeScript monorepo 约 15.5 万行，Apache 2.0。 说到底它解决的不是「让 agent 更聪明」，而是让一群 agent 在有边界、有记录、有 owner 的操作面上，跟人一起把真实工作做完。

obelisk 这个项目进行到现在，觉得该休整一段时间了（虽然也有我个人时间安排上的问题） 假期这几天想整理一下整个开发周期中遇到的问题，每个点为什么会这么设计，相当于会是一篇技术复盘 让 codex 用 obelisk 给我整理了一下这方面可能会提到的内容，感觉文档的体量完全不输那些 wiki based 的 memory，还是很惊讶的

正式发布 obelisk v0.1.0 你的 Claude Code session 不该躺在文件夹里睡觉，它们很有价值，现在你的 agent 可以通过 obelisk 搭建的检索层快速追溯历史，你也可以在 app 里以各种方式看见它们 Obelisk app 同样使你可以看见 agent 为了减少重复检索的推理而储存的 markdown 格式的记忆，它们存储在什么位置，又是哪些消息产生了它们，并且你可以选择 archive 掉过时的记忆 Obelisk 还提供了一个很有趣的 recap 功能，在你的 agent 里使用 /obelisk recap this week，就可以获得一份 agent 视角为你这周 coding experience 而生成的卡片（图片里展示啦，为了省钱建议使用空对话尝试这个功能！） 你还可以选择将 obelisk app 作为你的 companion，通过 claude code 确定进度，通过 obelisk app 来阅读 cc 的消息，视频里有展示，我认为这会比在 cc 上的体验好上不少！ 相较于初版，我们使用 skillOpt 优化了 agent 的检索表现，在 token efficiency 和检索质量上都有了不小的提升 一切 session 数据都储存在本地的 sqlite 当中，我们相信你的数据应当属于你自己——我们也想让它能更好服务于你 repo: