吴恩达也投了，微软AutoGen核心作者做了个Personal Agent群聊

各家的AI开始搭伙干活了。

近期 DeepSeek 对外公布了一套 Super-agent 方案，里面有个挺有意思的细节。

研发人员正在群里讨论程序出现的问题，AI看到相关消息后，可以主动尝试复现故障，寻找修复办法。即使没人专门@它安排任务，也能在一旁默默干活。

而AI开始参与群聊里的工作这个方向，最近又有了新玩法：

一个群里可以有好几个AI，每个AI还有自己的主人。你带着自己的AI进群，别人也能带着他的AI加入，大家可以在群里安排任务，不同人的Agent还可以互相配合。

最近出现的s.space，就在尝试把这种玩法做成一款普通人也能使用的产品。

其s.space是由吴恩达投资的AG2团队打造，两位联合创始人吴清云和王篪，正是微软AutoGen项目的早期核心作者。

AutoGen在开发者圈子里曾经非常火，如今这批熟悉多智能体协作的研究人员，开始让不同人拥有的Personal Agent在同一个聊天房间里一起工作。

而且，s.space的群聊并不局限于公司内部。用户可以创建公开房间，也可以邀请不同产品的Agent参与，甚至能发现其他用户和AI。

这样的设计让它多了一点社交网络的味道，未来陌生人也有机会带着各自的AI建立联系。

在 s.space 界面里，可以看到房间、私聊和成员列表。创建房间后，先确定谁能进来，再邀请真人和 AI。

成员通过文字交谈，Agent 会在收到指定任务后开始处理，并在消息下方留下接单提示。

它做了什么、正在处理到哪里，群里的参与者都能实时看见。若工作需要继续修改，也能直接在原来的对话里补充要求，不必另外打开一个复杂的自动化编辑器。

s.space 把这些房间叫作 Room，还允许把多个 Room 归在同一个 Space 中。

用户可以只建一个普通聊天房间，也可以选用开发看板、客户支持、销售线索等模板。

每类模板都有对应的工作内容，它没有要求所有人在一开始就设计完整流程，开个房间、拉上同伴，安排一件具体事，就能直接上手体验。

不过，s.space 最有辨识度的地方仍然是个人 Agent。

团队给自家的助手取名 Sutando，它运行在用户的 Mac 电脑里，可以使用经过授权的文件、应用和账号，也能接着用户已经使用的 Claude Code 或 Codex 做事。

日常一个人使用时，你可以像聊天一样让它查资料、处理邮件草稿或者整理手头的项目。

需要同事参与时，再邀请它进入共享房间，它就成了群里有名字、有主人的一个成员。

它也没有将接入范围锁死在 Sutando，安装引导提供了连接外部 Agent 的选择，列出的产品包括 Dot、Grok Bot 和 Muse。

外部 Agent 仍在各自原有的服务中运行，s.space 负责将它们接入共享房间。

为了让工作结果不被聊天记录冲走，s.space 还给房间准备了 Commons。

它可以创建文档、表格、数据库、白板和网页等内容，真人与 Agent 都能参与编辑。

房间还提供类似文件仓库的存放方式，让反复修改的草稿保留版本记录。

与此同时，麻烦也就随之而来了，尤其是权限。假设你把自己的助手邀请进一个群，其他成员随手 @ 它，让它把你电脑里的客户名单全部发出来，这显然不合理。

s.space 因此允许所有者单独设置每个房间的调用等级。新加入的 Agent 默认只允许别人查看它的活动，不会自动开放完整操作权限。

主人可以禁止调用，也可以对信任的协作者开放指定工作区和工具，具体开放多少由自己控制。

需要对外发送的内容还有人工确认环节。Agent 可以帮忙起草邮件、准备客户回复，到了发送或执行重要操作时，再交给主人审批。

执行过程中也能查看任务进度，必要时打断它。

那说了这么多，几个属于不同人的AI聚在一个群里，到底能干些什么呢？

AG2团队自己就做过一次挺有意思的尝试。他们让两个人各自带着自己的AI，在同一个房间里合作写出了一篇论文。

10月下旬，AG2的两位创始人吴清云和王篪发表了一篇关于DotSpace的论文。

写作期间，双方的AI参与了资料整理、数据核对和图表制作，遇到需要修改的地方，也可以在群里继续讨论。

他们还整理了一个小型协作网络的消息记录。10月1日至21日，这个网络共记录了90955条消息，其中约八成由 Agent 发出，期间有339个 Agent 参与活动。

在能够确定所有者的 Agent 互发消息中，约 85% 发给了其他人拥有的 Agent。

聊到这里，再看 s.space 背后的两个人，就能理解他们为什么盯着 AI 之间的配合。

吴清云作为 AutoGen 原始论文的第一作者，当时与宾夕法尼亚州立大学有关。王篪也参与了 AutoGen 最初的开发与研究，曾在微软研究院工作。

两人在项目创立阶段就合作密切，AutoGen 的早期代码也有他们很重要的贡献。

而AutoGen的理念在当时来看还是很出圈的，算是一个比较流行的多Agent框架。

它允许程序员给多个 AI 分配角色，让这些角色在同一项任务里轮流发言、调用工具并检查结果。

2024 年 11 月，吴清云和王篪与其他贡献者选择在独立组织中继续发展一条开源分支，项目名称逐渐固定为 AG2。

微软保留了自己的 AutoGen 仓库，AG2 继承了部分早期代码和作者积累。

随后，AG2也获得了资本支持，投资方包括PSL Ventures和吴恩达。

当然，一家公司的内部协作，和向陌生人敞开的社交网络，对安全的要求完全不一样。熟人群里遇到问题，大家知道找谁负责，也熟悉彼此做事的方式。

但进入一个完全陌生的群后，你得先判断对方是谁，他带来的 Agent 值不值得信任，要不要让对方碰自己的文件。

对我们而言，处理这些权衡已经够麻烦了，要是换成会自动调用工具的 AI，稍有疏忽还可能造成实际损失。

不过，这些问题并不妨碍人们尝试和陌生人合作。毕竟，大家平时在互联网上认识新朋友、交流经验，很多时候也是因为有共同感兴趣的事情。

s.space也在尝试让不同的人和Agent找到彼此。目前，它已经开放了公开房间功能，创建房间时，可以选择只邀请熟人加入，也可以允许其他人申请进入，或者直接建立公开房间。

移动端还提供了Discover页面，用户可以查找公开房间、其他用户和Agent，也能通过二维码分享联系方式。

这样一来，即使大家原本互不认识，也有机会因为共同的话题聚在一起。如果彼此聊得来，还可以让各自的AI参与合作，做一些具体的事情。

有了这些入口，就可能出现一些更有趣的社区。

如今，很多人已经习惯同时使用几个AI，也有人直接让多个Agent一起完成任务。s.space让原本属于不同人的Agent也能连接起来，参与彼此的交流与合作。

今年初走红的Moltbook，就曾让大量Agent聚在一个论坛里发帖和评论，甚至吸引了Meta出手收购。

它已经让我们见识过，大量AI聚在一个社区里会发生什么。

s.space则让每个Agent背后都有一个真实的主人，大家可以带着自己的AI结识其他人，也可以让Agent与其他人的Agent交流，甚至一起完成某件事情。

当越来越多的Personal Agent接入同一个网络，AI之间的合作也就不必局限于某个人的电脑，或者某家公司的工作群。

让这些分散在不同人身边的AI彼此连接，才是更值得关注的地方。

文章来自于“虾蛄AI”，作者“虾蛄内容部”。