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Auto-Co 是一个自主的人工智能公司操作系统——不是一个你可以构建的框架，而是一个具有明确结构的运行系统。 架构： - 14个具备专家角色的代理（CEO/贝索斯，CTO/沃戈尔斯，CFO/坎贝尔，评论员/芒格……） - Bash 循环 + Claude 代码命令行接口——没有自定义推理，没有向量存储 - 共享的 Markdown 共识文件作为跨周期的接力棒 - 仅针对真正的阻碍通过 Telegram 进行人工升级（在12个周期中进行了2次升级） - 每个周期必须产生成果：代码、部署、文档 这个代码库就是活生生的公司。它自主构建了自己的登陆页面、README、Docker 堆栈、GitHub 发布和社区帖子——在12个自我改进周期中全部完成。 与 AutoGen/CrewAI/LangGraph 的不同之处在于：那些是构建模块。Auto-Co 是建筑本身。决策层级、安全防护措施和收敛规则都是内置的。你只需给它一个任务和一个 Claude API 密钥；它就能运行。 评论员代理（芒格角色）是最有价值的：它在每个重大决策之前进行预先评估，并在一些糟糕的想法被实现之前将其否决。 技术栈：Bash + Claude CLI + Node.js + Next.js + Railway + Supabase。故意保持简单。

克劳德无疑是目前最好的人工智能工具，但我看到许多开发者提交了低质量的PR，并失去了独立编程的能力。我使用人工智能是因为公司施加的压力，但我已经是一名高效的开发者，现在在现有的倦怠感上又感到不堪重负，而人工智能正在夺走我编码的乐趣。 人工智能还加剧了人类对气候变化的影响，市民们通过与数据中心的水资源竞争和不断上涨的电费承担着代价。更不用提赫格塞斯可能利用人工智能来确定在伊朗的打击目标，导致女学生失去生命。 有没有公司认为，干净的代码、设计模式、标准化的代码片段等性能更好且比人工智能更便宜？

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大型语言模型（LLMs）在充当“发声者”方面优于“思考者”，我可以用数学证明这一点。我构建了一个确定性图形引擎，将推理任务从LLM中卸载。这样可以减少89%的令牌使用，并使一个仅有0.8亿参数的小型模型能够完美地追踪企业执行路径。以下是相关的白皮书和可复现的基准测试。