频道：Greg Isenberg · 时长：46:42
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 频道 | Greg Isenberg |
| 视频ID | C3-4llQYT8o |
| 时长 | 46:42 |
| 发布日期 | 2026-03-26 |
| 主题 | Paperclip：开源 AI Agent 编排工具实操演示 |
| 嘉宾 | Duda（Paperclip 创始人） |
| 关键词 | Paperclip、AI Agent、零人类公司、Agent 编排、Claude Code、OpenRouter、Remotion、开源 |
| 链接 | https://www.youtube.com/watch?v=C3-4llQYT8o |
How do you turn a group of AI agents into a company that actually runs itself? You know, with org charts, roles, goals, budgets, and agents working around the clock 24/7.
如果你正在用 Claude Code 或 Cursor 写代码，有没有遇到过这种情况——同时开了 20、30 个 AI 编码窗口，周末跑了一通，回来完全不记得哪个 Agent 干了什么，预算也炸了，成果也不清楚？Paperclip 就是为解决这个痛点而生的。
Paperclip 是一个开源的 AI Agent 编排工具，上线仅三周就拿下了 GitHub 30,000 颗星。它的创始人 Duda 在本期节目中首次公开演示了如何使用 Paperclip 从零搭建一家”AI 公司”——从设定公司目标、雇佣 CEO Agent、招聘工程师和 QA，到配置 Agent 记忆系统、安装技能（Skills）、设置日常 Routine，甚至用 Paperclip 来管理 Paperclip 自身的开发。
这不是 PPT 层面的概念演示，而是一次真刀真枪的实操 walkthrough。
It’s an agent orchestrator for zero-human companies. So, it’s a tool that you can use to put in your ideas and manage a company of agents.
Duda 把 Paperclip 的定位放在了两个极端之间：
Paperclip 的设计理念是：你管理的是业务目标（business goals），而不是代码细节。你设定目标，雇一个团队，审批他们的工作，然后让他们去执行。
With Paperclip, you’re able to bring your own bot. If you use Cursor, Claude, if you use OpenCode… all of the entrepreneurs that I know are using lots of different models because they all have such a different personality.
Paperclip 不绑定任何单一 AI 模型，这是它和 OpenAI Symphony、Anthropic 原生项目管理工具的关键区别。你可以接入：
Duda 的建议是：CEO Agent 用前沿模型（Frontier Model），其他任务可以用更便宜的模型。他还透露了一个省钱窍门——OpenRouter 经常有免费模型可用（比如 Hunter Alpha、StepFlash Free）。
Greg 和 Duda 从 Greg 的”Idea Browser”中选了一个创业点子——Moola，一款帮助用户每天用 3 分钟养成理财习惯的金融 App。
操作流程： 1. 给公司命名（Moola） 2. 填写公司使命（从 Idea Browser 直接复制描述） 3. 创建第一个 Agent——CEO
Hire your first engineer and create a hiring plan. So, you are the CEO, you set the direction for the company, hire founding engineer, write a hiring plan, break the roadmap into concrete tasks, and start delegating work.
CEO 是你的第一个 Agent，它的职责是：
关键细节：Paperclip 目前在本地运行效果最佳，尤其是当你已经安装了 Claude Code 或 Codex 的时候。云端部署正在开发中。
I built Paperclip because I was using Claude Code to build my companies, and I would have 20 or 30 Claude Code windows open all at once, and I couldn’t remember what any of them were working on.
Duda 展示了 Paperclip 的核心 Dashboard：
Paperclip orchestrates this idea that each agent, each task can only be handled by one agent at a time. So, you’re not going to get this kind of conflict of agents stepping on top of each other.
CEO 被激活后，迅速生成了多个 Issue：搭建脚手架、CI 持续集成、进度追踪、用户注册登录、核心日循环功能等。每个任务在同一时间只能由一个 Agent 处理，避免冲突。
如果你觉得执行速度太慢，可以进入高级设置调整并发数——比如同时运行 4 个工程师实例。
As you get more comfortable with Paperclip and how your agents are acting, you can turn this off and let your agents hire agents automatically.
默认情况下，Agent 要雇新人时需要你手动审批（收件箱会出现通知）。这是为新用户设计的安全机制。随着你对系统的信任增加，可以关闭审批，让 Agent 自主招聘。
Have you ever seen the movie Memento? Your AI agents are Memento man. They wake up, they know how to fight, they know how to drive… but they don’t know who they are, they don’t know where they are, they don’t know what they’re supposed to be doing.
这是整期节目中最精彩的一个比喻。Duda 把 AI Agent 比作电影《记忆碎片》（Memento）里的主角：
解决方案：Heartbeat 心跳检查清单。每当 Agent
“醒来”时，它会： 1. 确认自己的身份（fetch agents me） 2.
读取今日计划 3. 检查分配给自己的任务 4. 查看工作进展 5.
把任务拆解成子任务 6. 提取记忆 7. 开始工作
Paperclip 使用的是基于文件的 PARA 记忆系统（来自 Tiago Forte 的方法论，经由 Nat Eliason 的 Felix Bot 改良）。
One of the key things that you want to be able to do with your agents is you need to configure them with a bit of persona.
每个 Agent 都可以设置：
实战技巧：当你发现 Agent 反复犯同一个错误时，直接在 Persona 配置里加一条规则。比如：
Like, make sure you set success condition for every task and ask the developer to have QA review it.
The best way to find skills would be skills.sh.
Paperclip 的技能系统让你可以给 Agent 安装”能力插件”。比如：
技能来源：skills.sh 是目前最流行的技能市场。它提供： - 安全审计徽章 - GitHub 星标数据（可作为可信度参考） - 远程引用（支持自动更新）
安全警告：Greg 直接追问了安全问题——“怎么确保安装的技能里没有恶意代码？”Duda 坦言：
It’s a problem. It’s a real problem and it’s something you have to be careful with. I don’t think anyone solved that.
Duda 演示了完整的流程： 1. 让 CEO 雇佣一个视频编辑 Agent 2. 给这个 Agent 安装 Remotion 技能 3. 创建 Issue：制作一个 60 秒的 Moolah 产品宣传动画视频 4. 指定需要品牌指南（Brand Guide）作为上下文
关于如何让 Agent 产出高质量工作，Duda 的回答很务实：
You can never get around the idea that you have to provide that context. Ultimately, Paperclip is not going to on its own write that context for you.
So, we’ve got the CEO, reporting to him would be a CMO, a UX designer, and a CTO.
Duda 展示了他管理 Paperclip 项目本身的 Agent 团队：
| 角色 | Agent 类型 | 职责 |
|---|---|---|
| CEO | Claude Opus | 整体战略、任务分配 |
| CTO | - | 技术决策 |
| CMO | - | 市场营销 |
| UX Designer | - | 设计审查 |
| Cursor Coder | Cursor（前沿模型） | 核心编码（工作马） |
| Claude Coder | Claude Code（前沿模型） | 核心编码（工作马） |
| QA Engineer | Claude Browser + Agent Browser | 网页测试截图验证 |
| Evals Engineer | - | Agent 绩效评估 |
| Blogger | - | 内容创作 |
| Content Strategist | - | 内容策略 |
A really basic one would just be like having a process within your organization where after the engineer creates something, he asks QA to QA it.
Duda 展示了一个具体案例：Paperclip 界面上”@mention“标签的高度不一致。他的做法是： 1. 截图粘贴到 Issue 2. 分配给 Claude Coder 3. 明确要求：”修完之后交给 QA，让 QA 截图验证”
这就是最基本的 Agent 协作设计模式——工程师完成 → QA 验证 → 反馈循环。
AI can do everything except know your values. And so, you actually have to become more aware of your values and find out how to communicate them.
Duda 指出，即便是最新的 GPT 5.4 或 Opus 4.6，在设计品味上仍然”差点意思”。这正是需要你自己写 Skills、自己调教 Agent 的原因——你需要把自己的审美和价值观系统化地传达给 AI。
这跟传统管理学完全一致：
The concept of a good leader, of a good CEO, of a good founder is very much someone who can clearly communicate their values and taste. Not much has changed except the vehicle. Instead of hiring employees, you’re hiring agents.
Duda 现场演示了如何设置一个每日 Routine：
任务描述：
Every day we put work into Paperclip. We’re merging pull requests from the community and adding features. We want to have a Discord channel where we post the updates in a community-formatted form. We especially want to celebrate our community members who contribute.
配置步骤： 1. 创建 Routine，写好任务说明 2. 设置触发器：每天上午 10:00 执行 3. 指定 Agent：内容策略师 4. 设定数据源：读取 GitHub 过去 24 小时的变更
Routine 的本质：就是一个会反复执行的 Issue 模板。每次执行都会生成独立的追踪记录——消耗了多少 Token、Agent 做了什么、结果如何——全部可以回溯和优化。
We have a tool which you can actually install his company into your Paperclip, or like a form of his company, which will have all of the agents, all of the skills that you need.
Paperclip 即将（截至录制时）上线公司导入/导出功能。这意味着：
关键机制：导入不是复制技能文件，而是引用远程仓库，所以可以自动获取更新。
The obvious question is like, yeah, but does it work? Right? Does this structure actually work? And I would say that it’s just completely unproven at this point.
Duda 非常坦诚：这些拥有数十万星标、数百个 Agent 的仓库，没有任何 eval（评估体系）来验证它们是否真的有效。Paperclip 是第一个能让你把这些 Agent 实际放进组织、跑起来测试的运行时。
We’re finding that a lot of folks that are having success with Paperclip are using it to help manage AI in their existing businesses.
不只是科技创业者在用 Paperclip：
Paperclip 团队并非无名之辈： - Duda：创始人（此前做 NFT 项目） - Devin Foley：联合创始人，早期在 Slack 和 Figma 任职 - Scott Tong：联合创始人，曾任 Pinterest 产品设计负责人
In maximizer mode, you basically don’t really care that much about token spending. You’re saying, I want to make sure someone is working all the time. You do whatever it takes to make sure that you have all the team that you need and that you’re pressing on making it until that game is playable and you say it’s completely done.
I think that Paperclip will have a bit of staying power because it’s not fixed to one agent. It’s actually operating at this higher level of just what do you want to do. And I don’t know that ‘what do you want to do’ will really change.
Duda 的论点是：即便底层模型越来越强，你仍然需要一个软件来管理规模化的 Agent 团队——管理品味、管理组织、管理问责。Paperclip 不绑定任何单一模型，它运作在更高的抽象层。
| 概念 | 解释 |
|---|---|
| Zero-Human Company | 零人类公司——全部由 AI Agent 运营的公司形态 |
| Agent Orchestrator | Agent 编排器——管理多个 AI Agent 协作的中间层软件 |
| Bring Your Own Bot | 自带 Bot——Paperclip 不绑定模型，你可以接入任何 AI Agent |
| Heartbeat | 心跳机制——Agent 每次”醒来”时执行的自我检查清单 |
| PARA Memory | 基于文件的记忆系统，源自 Tiago Forte 的知识管理方法论 |
| Memento Man | Duda 用来类比 AI Agent 的比喻——能力强但无记忆，需要外部提示 |
| Persona | Agent 人格配置——角色描述、行为规范、安全约束等 |
| Skills | 技能插件——给 Agent 安装的额外能力（如 Remotion、Agent Browser） |
| Routine | 例行任务——每天/定时自动执行的 Issue 模板 |
| Maximizer Mode | 最大化模式——不计成本让 Agent 持续工作直到任务完成 |
| Evals | 评估体系——对 Agent 工作质量的绩效考核机制 |
| Shareable Company | 可共享公司——可以导入/导出的完整 Agent 团队配置 |
| Harness Engineering | OpenAI 提出的概念——设计 Agent 之间的交互模式以获得更好结果 |
| Concurrency | 并发——同时运行多个 Agent 实例处理不同任务 |
CEO Agent 用前沿模型，其他 Agent 可以用便宜模型。Duda 明确建议在 CEO 上使用 Claude Opus 或 GPT 最新版，而工程、QA 等任务可以用 OpenRouter 上的免费或低价模型，大幅降低成本。
利用 OpenRouter 的免费模型窗口。很多新模型上线时会提供免费试用期（如 Hunter Alpha、StepFlash Free），适合做不那么关键的辅助任务。
不要从零开始配置——用 Idea Browser 快速启动。Greg 和 Duda 直接从 Idea Browser 复制项目描述，省去了从零写公司使命的时间。
给 Agent 写”纹身”而不是口头指令。Agent 是”Memento Man”，不能依赖口头记忆。所有重要指令都要写进 Heartbeat 清单和 Persona 配置中，确保每次唤醒都能恢复上下文。
发现重复错误就立刻加规则。当 Agent 反复忘记设置成功条件或跳过 QA 审核时，直接在 Persona 配置里加一行规则。这比每次手动提醒高效得多。
不要事事创建 Issue——直接让 CEO 处理。CEO Agent 深度了解 Paperclip 的运作方式，无论是雇新人、改组织、做计划还是要建议，都可以直接交给 CEO。
用 Routine 取代手动重复工作。任何需要每天执行的任务（如生成 Discord 日报、检查 PR 合并情况）都应该设置为 Routine，配合触发器自动执行。
先用模板团队验证，再自建。与其从零搭建 Agent 团队，不如先导入一个经过验证的公司模板（如 Gary Tan 的 G Stack 或 Agency Agents），在此基础上调整。
误区：Paperclip 是另一个全自动 AI 创业工具 → 错。Paperclip 明确定位在”全自动”和”纯手动”之间。你仍然是决策者，只是管理粒度从代码细节提升到了业务目标层面。
误区：需要用特定的 AI 模型才能跑 Paperclip → 错。Paperclip 的核心特性是”Bring Your Own Bot”，你可以接入 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 或任何 OpenRouter 上的模型。
误区：开多少 Agent 就好 → 错。Duda 自己管理 Paperclip 这个项目，Agent 数量也不算多（CEO + CTO + CMO + UX Designer + 2 Coder + QA + Evals + 2 Marketing）。关键不在数量，在于每个 Agent 有明确的职责和正确的技能配置。
误区：Agent 会自动记住之前的上下文 → 错。这是最致命的误解。Agent 是”Memento Man”——每次唤醒都是从零开始。必须通过 Heartbeat 清单、PARA 记忆系统和文件化的指令来保持连续性。
误区：skills.sh 上的技能都是安全的 → 错。连 Duda 自己都承认安全验证是一个”尚未解决的问题”。GitHub 星标数和安全审计徽章只是参考，不是保证。使用第三方技能前要自己审查。
误区：一次性生成（One-shot）就能做出完整产品 → 错。Duda 明确说过：“Everybody who’s tried to one-shot a new startup with AI, you realize it’s super fun for the first half an hour and then it just kind of falls apart.” 真正有效的是迭代式的 Agent 协作。
误区：AI 能自动理解你的审美和价值观 → 错。即便是 GPT 5.4 和 Opus 4.6，在”品味”方面仍然不到位。你需要主动把自己的品味和价值观编码成 Skills 和 Brand Guide，显式传达给 Agent。
误区：Paperclip 只适合技术团队 → 错。牙医管理基金会、屋顶公司找销售线索、安全审计公司自动化评审——真实用例远超纯技术场景。
误区：Agent 可以无监管地自由招人和花钱 → 错。Paperclip 默认需要手动审批 Agent 的雇佣请求，同时追踪月度 Token 开销。自动化程度可以逐步提升，但起步阶段一定要保持监管。
误区：导入一个 100+ Agent 的公司模板就万事大吉 → 错。Duda 坦言这些大型 Agent 仓库”完全未经验证”。导入只是起点，你需要自己测试、评估、调整，才能让它真正为你的场景工作。
Paperclip 是 AI Agent 的编排层（Orchestration Layer），解决的核心问题是：当你同时运行大量 AI Agent 时，如何追踪它们的工作、控制预算、保证质量。
“Bring Your Own Bot”是 Paperclip 区别于其他 Agent 平台的关键特性。不绑定模型意味着你可以根据任务特性灵活选择最合适（或最便宜）的 AI。
AI Agent 的最大弱点是记忆缺失。Duda 的”Memento Man”比喻精准地说明了为什么 Heartbeat 机制和文件化记忆系统如此重要——Agent 每次醒来都要从头认识自己。
Paperclip 三周内获得 30,000 GitHub 星标，证明了市场对 Agent 编排工具的强烈需求。但 Duda 也坦言产品仍有大量粗糙之处。
组织架构比 Agent 数量更重要。核心模式是：CEO 制定战略 → 工程师执行 → QA 验证 → 反馈循环。这和真实公司管理并无本质区别。
Routine 功能让 Agent 能执行周期性任务——从每日 Discord 更新到定期代码审查，任何重复性工作都可以自动化。
可共享公司模板是 Paperclip 的杀手级功能方向。你可以导入 Gary Tan 的 G Stack、60,000 星标的 Agency Agents 仓库，甚至一个完整的游戏工作室，然后在此基础上运行。
真实用户案例覆盖了意想不到的领域：安全审计、牙医、屋顶翻修公司——Paperclip 的价值不局限于技术创业。
“品味不可外包”是整期节目最深刻的洞见。AI 可以做一切事情，唯独不知道你的价值观。成为好的 AI 管理者，和成为好的人类管理者，核心能力是一样的——清晰地传达你的审美和价值观。
Maximizer Mode 代表了未来方向——不计成本让 Agent 持续工作直到任务 100% 完成。这将把 Paperclip 从”辅助工具”推向”全自动执行引擎”。
安全性是当前整个 Agent 生态的未解难题。无论是第三方技能的恶意代码风险，还是 Agent 自主行为的边界控制，目前没有人给出完美答案。
Paperclip 的持久价值在于它运作在”你想做什么”这个抽象层。即使底层模型不断进化，你仍然需要一个系统来管理规模化 Agent 团队的品味、组织和问责——这个需求不会消失。
I think that Paperclip will have a bit of staying power because it’s not fixed to one agent. It’s actually operating at this higher level of just what do you want to do.
Paperclip 的出现标志着 AI 工具正在经历一次层级跃迁：从”AI 能说话”（ChatGPT），到”AI 能行动”（OpenCode / Claude Code），再到”AI 能组织性地工作”（Paperclip）。
但 Duda 在节目中最让人印象深刻的，不是技术演示，而是一个管理学洞察——AI 可以替代员工，但不能替代领导力。你的 Agent 团队有多强，取决于你能多清晰地定义目标、传达品味、设计流程。这和管理真人团队没有本质区别。
如果你已经在用 Claude Code 或 Cursor 做开发，Paperclip 值得一试。不是因为它今天就能帮你跑出一家零人类公司，而是因为学会管理 AI Agent 团队——设定目标、配置记忆、设计协作流程、评估产出质量——这可能是未来几年最重要的职业技能。
GitHub 仓库是开源的，30,000 颗星标已经说明了社区的兴趣。剩下的问题只有一个：你准备好当一个”Agent 公司”的 CEO 了吗？