❤️ 2
🧠 工程化工作流: 内置完整软件开发流程(需求 → 设计 → 计划 → TDD → 实现 → 审查)
⚡️ 技能(Skills)驱动: 通过明确规则约束 AI 行为,而不是自由发挥写代码
🧪 测试优先: 强制测试驱动开发(TDD),先写失败测试再实现功能
🤖 子 Agent 协作: 任务可拆分给多个子代理并行执行,并统一审查
📈 提升代码质量: 减少“能跑但不可维护”的 AI 代码
🔓 MIT 开源: 适合开发者学习、改造和集成到自己的 AI 编码体系中
🤖 多智能体协作: 多个 AI Agent 并行工作,像一个小型团队一样完成复杂任务
⚡️ 工作流驱动: 面向真实办公与研发流程,而不是单纯对话式 AI
🧠 任务自动执行: 覆盖搜索、写作、开发、文档、文件管理等场景
🔒 本地运行: 支持本地与私有化部署,数据安全可控
🛠 高度可定制: 自定义 Agent、模型与工作流逻辑
🔓 完全开源: Apache-2.0 协议,适合二次开发与企业使用
✓ 接入 OpenAI 的 GPT-4
✓ 接入 Anthropic 的 Claude 2
✓ AI 引导式搜索,适合深度研究
✓ 支持语音 / 文字提问,实时获取最新答案
✓ 每条回答均提供可引用来源
✓ 支持连续追问,形成完整对话链
✓ 支持中文回答
✓ 更多高级功能
✅ 核心模型: 🚀 GLM-4.6V 是一个强大且开源的多模态模型。
✅ 惊人能力: 📝 单次处理能力惊人,可一次处理约 150 页文档或一小时视频。
✅ 开发团队: 🧠 来自于知名的 Zhipu AI (智谱 AI),技术实力雄厚。
✅ 应用前景: 🌐 适用于复杂的数据分析、多媒体内容理解和大规模文档处理。