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当 AI Agent 的数量从一个、两个，逐渐增长到十个、二十个，真正令人头疼的事情，往往不再是“它能不能完成任务”。

而是：

谁正在做什么？

谁应该向谁汇报？

这项工作服务于哪个目标？

多个 Agent 会不会重复执行同一件事？

成本会不会在无人察觉时不断攀升？

一个 Agent 做出的判断、调用过的工具、留下的成果，能否被完整追溯？

Paperclip 给出的答案很直接：不要只把 AI Agent 当作一个个独立的聊天窗口、命令行终端或自动化脚本，而要把它们组织成一家公司。

它是一套开源的 AI Agent 团队编排系统，由 Node.js 服务端与 React 界面构成。用户可以接入自己的 Agent，为它们分配目标、任务、职责与预算，并在统一面板中追踪工作进展、成本、审批、活动与交付结果。

如果说一个 Agent 像员工，那么 Paperclip 想成为管理这些员工的公司本身。

## 从管理任务，走向管理业务目标

许多协作系统从任务开始：创建一张卡片、分配一个负责人、记录进度、等待完成。

Paperclip 的起点更靠上游。

它强调管理的是业务目标，而不只是某一条待办事项。

一个组织可以先定义目标，再组建由 CEO、CTO、工程师、设计师、营销人员等角色构成的 Agent 团队。每个 Agent 都可以承担不同职责，并在组织结构、权限边界、预算限制与治理规则之下工作。

任务不再是一张孤立的工单，而能够沿着项目、目标与公司使命向上回溯。

于是，Agent 不只知道“做什么”，还能够获得“为什么做”的上下文。

这种目标对齐机制，让工作不只是从任务列表中被取走，而是被放进一条具有方向感的业务链路里。

## 一个看起来像任务管理器的 Agent 公司控制台

Paperclip 的界面看起来像任务管理工具，但其底层并不止于工单。

它涵盖组织架构、Agent 协调、预算、治理、工作区、例行任务、密钥存储、插件、活动记录与公司迁移等系统。

从结构上看，Paperclip Server 是一个控制平面，围绕多项核心能力展开：

```text
PAPERCLIP SERVER

Identity & Access
Work & Tasks
Heartbeat Execution
Governance & Approvals

Org Chart & Agents
Workspaces & Runtime
Plugins
Budget & Costs

Routines & Schedules
Secrets & Storage
Activity & Events
Company Portability
```

在这个控制平面之下，Claude Code、Codex、命令行 Agent、HTTP 或 Web Agent 等不同执行方式，都可以接入同一个组织体系。

Paperclip 并不要求所有 Agent 使用同一种模型、同一种运行时或同一种交互方式。

只要一个 Agent 能够接收心跳信号，它就可以被纳入团队。

## 自带 Agent，而不是被单一运行时绑定

Paperclip 的一个关键思路，是让组织层与 Agent 实现层分离。

它不是一个要求你按照固定模式构建 Agent 的框架，也不是要求所有 Agent 使用相同模型的运行平台。

相反，它允许用户带入自己的 Agent。

Claude Code、Codex、Cursor、Bash、HTTP Agent，以及其他可接收心跳信号的运行时，都可以成为组织里的成员。

这意味着 Paperclip 更关注的是：

- Agent 在组织中承担什么角色
- Agent 可以访问什么资源
- Agent 被分配什么工作
- Agent 的任务如何与目标关联
- Agent 的成本如何被约束
- Agent 的工作如何被审批和审计

它不替用户规定 Agent 的内部实现，而是管理 Agent 所在的组织与工作环境。

## 四根支柱，搭起一支 Agent 团队

Paperclip 将 AI Agent 组织的运转归纳为四个支柱。

| 支柱 | 面向对象 | 覆盖内容 |
| --- | --- | --- |
| Agentic Task Manager | 日常协作中的所有参与者 | 任务、审批、审核关卡、主动工作的 Agent 同事、可审计例行流程与工作流 |
| Org Chart for Agents | 管理者 | 人类与 Agent 混合组织架构、职责、委派、专业分工、角色与权限边界 |
| Agent Employee Training | 能力建设者 | Skill Studio、共享组织技能、评估、测试运行、主动学习循环与质量指标 |
| Agentic OS | IT 与平台团队 | 跨提供商运行时、沙箱、集成、MCP 服务、单点登录、治理、基于角色的访问控制与成本控制 |

这四部分并非彼此独立。

任务需要执行者，执行者需要角色与权限，角色需要技能与评估，所有工作又需要运行基础设施、预算控制与治理体系托底。

Paperclip 试图把这些层面放到同一个系统中，让 Agent 团队不只是“同时运行很多机器人”，而是具备组织、协调与监督能力。

## 组织架构，让每个 Agent 有岗位、有汇报线、有边界

当 Agent 数量较少时，人们或许还能通过窗口标题、终端标签或笔记记住每个 Agent 在做什么。

但随着任务增多，这种方式会迅速变得混乱。

Paperclip 提供组织架构能力，让 Agent 拥有角色、职位、汇报关系、权限与预算。

在这里，Agent 不再只是一个临时启动的执行进程。

它可以是一名工程师、一名设计师、一名市场人员，也可以承担特定项目中的管理职责。它知道自己的工作边界，也可以在组织层级中接收或发起委派。

组织架构不只是为了让界面看起来像一家公司。

它承担着责任划分、权限控制、任务委派与治理边界等实际作用。

当多个 Agent 同时参与同一项业务时，谁负责执行、谁负责审核、谁能够批准、谁拥有预算，都会成为系统中的明确结构。

## 心跳机制，让 Agent 在合适的时候醒来工作

Paperclip 通过 Heartbeats 让 Agent 按计划唤醒、检查任务并执行行动。

这种机制让 Agent 不必始终处于人工盯守状态。

当任务被分配、有人提及 Agent、例行工作到达执行时间，或者系统满足特定触发条件时，Agent 可以被唤醒并进入工作流程。

README 中描述的心跳执行系统包括数据库支持的唤醒队列、任务合并、预算检查、工作区解析、密钥注入、技能加载与适配器调用。

每一次运行都会形成结构化日志、成本记录与工作输出。

对于例行任务，Paperclip 支持基于 cron、Webhook 与 API 的触发方式。

每次例行任务执行时，系统会创建可追踪的工单，并唤醒被分配的 Agent。

这意味着客户支持、社交内容、报告生成等重复性工作，可以被组织为持续运行的业务节奏，而不是依赖人工记忆去逐项触发。

## 任务系统，不只是待办清单

Paperclip 的任务系统以工单为核心。

工单可以关联公司、项目、目标和父级任务，也可以记录阻塞依赖、评论、文档、附件与工作产物。

任务领取与预算限制采用原子执行方式。

这意味着任务的领取与预算约束能够在同一个受控过程内完成，避免多个 Agent 重复处理同一任务，也避免工作在预算已被耗尽时继续失控执行。

对于多 Agent 协作而言，这种细节非常重要。

当多个 Agent 都具备处理同类任务的能力时，系统需要清楚地知道任务是否已经被领取、是否存在阻塞、是否需要审批、是否已经完成，以及下一步应该由谁接手。

Paperclip 将这些状态放进正式的工作系统里，而不是散落在各个 Agent 的上下文中。

## 上下文不会在下一次心跳时消失

Agent 在重复唤醒时，一个常见问题是上下文断裂。

它可能记得上一次的任务标题，却忘记已经完成了哪些部分、为什么采取了某种方案、接下来该处理什么阻塞。

Paperclip 强调持久化 Agent 状态。

Agent 可以跨越多次心跳恢复同一项任务上下文，而不是每次启动都从零开始重新理解工作。

这使得工作过程更接近持续推进，而不是一连串互不相连的短暂执行。

任务上下文还可以从任务一路向上关联到项目与目标。

对于 Agent 而言，获得的不是一句孤立的指令，而是带着目标祖先关系的工作背景。

## 成本控制，为 Agent 团队装上刹车

多个 Agent 并行运行时，成本管理往往不是锦上添花，而是基础设施的一部分。

Paperclip 提供按公司、Agent、项目、目标、工单、提供商与模型维度追踪 Token 与成本的能力。

它支持作用域化预算策略、预警阈值与硬性停止机制。

每个 Agent 可以拥有月度预算。当预算达到限制时，Agent 会停止继续执行。

这让成本不再只是事后汇总的统计数字，而能够在运行过程中参与控制。

对于可能存在循环执行、重复调用或大规模并行的 Agent 环境而言，预算硬停止机制让系统具备明确的边界。

Paperclip 不只是告诉用户“花了多少钱”，也尝试在成本不断扩大之前阻止失控。

## 治理不是附加功能，而是运行的一部分

当 Agent 开始承担持续性工作，治理问题会自然浮现。

谁能批准新的 Agent 加入组织？

谁能修改策略？

谁能暂停某个 Agent？

哪些工作必须经过审核？

哪些操作需要进入审批流程？

Paperclip 提供审批工作流、执行策略、审核与批准阶段、决策追踪、预算硬停止、Agent 暂停、恢复与终止，以及完整审计日志。

治理配置本身也具备版本化与回滚能力。

当某项变更不符合预期时，系统可以回退到此前的配置状态。

这使得治理不只是口头上的规范，而成为可以在系统中实际执行的约束。

对于需要让 Agent 自主工作，同时又希望保留人工控制点的团队而言，这种设计提供了一种折中：让 Agent 推进工作，但不让重要边界脱离管理。

## 每一次对话、决定与工具调用，都可以留下痕迹

Paperclip 的 Ticket System 强调对话追踪、决策解释、工具调用追踪与不可变审计日志。

活动与事件系统会记录会改变状态的操作、心跳状态变化、成本事件、审批、评论与工作产物。

这些记录不是为了制造更多日志，而是为了让运营者能够回看：

- 哪个 Agent 在什么时间执行了什么工作
- 任务如何被领取、推进与完成
- 某项审批为何被通过或拒绝
- 成本在何处产生
- 哪个工具调用参与了某次执行
- 某项工作成果由谁产生
- 某个 Agent 为什么被暂停或恢复

当 AI Agent 参与实际业务时，可追溯性会成为组织能力的一部分。

Paperclip 将活动记录设计成持久化的运行历史，让团队能够理解已经发生的事情，而不是只看到当前状态。

## 多公司隔离，一套部署可以管理多个组织

Paperclip 支持多公司模式。

单个部署可以运行多个公司，并且每个实体都以公司为作用域，从而实现独立的数据与审计记录。

这意味着一个控制平面可以服务多个彼此隔离的组织。

不同公司可以拥有自己的 Agent、项目、目标、工单、预算、活动和审计轨迹。

README 中还提到公司可移植性能力，可以导出和导入完整组织结构，包括 Agent、技能、项目、例行任务与工单。

导出与导入过程会进行密钥清理与冲突处理。

```bash
paperclipai company export <company-id> --out ./my-export
paperclipai company import ./my-export --dry-run
paperclipai company import org/repo --target new
```

组织不再只是某个部署内部不可移动的一组数据，也可以被打包、迁移与重建。

## 工作区与运行时，让 Agent 在正确的位置工作

Agent 要完成工作，不只需要任务描述，还需要合适的执行环境。

Paperclip 提供项目工作区、隔离执行工作区与运行时服务。

隔离工作区包含 Git worktrees 与操作员分支等形式，运行时服务则覆盖开发服务器与预览地址等能力。

这意味着 Agent 不只是被告知“请完成这项工作”，还能够在对应的目录、分支与运行环境中开展执行。

任务、执行环境、Agent 身份与成本记录之间，被组织在同一套控制平面中。

对于代码、文档、内容、运营等不同类型的工作，这种工作区概念让 Agent 的执行过程更接近实际团队协作，而不只是一次脱离环境的模型调用。

## 技能注入，让 Agent 在运行时获得组织能力

Paperclip 提供技能管理、Skill Studio 与组织共享技能能力。

README 中将其描述为运行时技能注入：Agent 可以在不重新训练的前提下，于运行时学习 Paperclip 工作流与项目上下文。

这意味着技能可以作为组织资产被管理和复用。

一个团队不必让每个 Agent 都从头理解相同的工作流程。组织可以形成共享技能，让不同 Agent 在执行时获得一致的操作方法、项目背景与质量要求。

与此同时，Paperclip 也提供 Agent 评估与已保存测试运行能力。

评估框架覆盖任务领取、进度更新、阻塞报告、审批请求、公司边界、MCP 网关调用、限流处理、缺失凭据处理、会话撤销、记忆提供方绑定与记忆溯源审计等行为。

这让 Agent 的可靠性不只依赖主观感受，也可以通过行为测试被持续观察。

## 插件与 MCP 网关，让系统可以继续延伸

Paperclip 提供实例级插件系统。

插件通过进程外 Worker 运行，并通过能力控制的宿主服务、任务调度、工具暴露与界面扩展机制参与系统。

这种设计让系统能够在不直接修改核心代码的情况下扩展能力。

README 中还列出 MCP Tool Gateway 与 Apps，用于受治理的工具访问。

在多 Agent 环境中，工具调用并不仅仅是“能不能调用”的问题。

它还涉及权限、审批、凭据、审计记录、访问范围与行为边界。

Paperclip 通过治理与网关能力，将工具使用纳入组织运行规则之中。

## 密钥不该无意间进入提示词

AI Agent 在处理实际工作时，常常需要访问令牌、密钥、服务配置与其他敏感信息。

Paperclip 提供实例级与公司级密钥管理，支持加密本地存储、提供商支持的对象存储、附件与工作产物管理。

敏感值不会在没有适当范围的情况下进入提示词。

这一点与工作流、预算和审批一样，都属于 Agent 组织化运行的基础条件。

当多个 Agent 同时使用不同服务时，密钥如何存储、向谁暴露、在何时注入，都会直接影响系统边界。

## 它不是什么

Paperclip 的定位同样清晰。

它不是聊天机器人。

Agent 在这里拥有工作岗位，而不是只存在于聊天窗口中。

它不是 Agent 框架。

它不规定用户该如何构建 Agent，而是用于组织和运行由 Agent 构成的团队。

它不是拖拽式工作流构建器。

它用组织架构、目标、预算与治理来建模公司，而不是用可视化连线来描述流水线。

它不是提示词管理器。

Agent 可以携带自己的提示词、模型与运行时，Paperclip 管理的是这些 Agent 所属的组织。

它也不是面向单个 Agent 的工具。

如果只有一个 Agent，Paperclip 未必是必须的；但当 Agent 数量开始增长，协调、追踪、预算、审批与上下文管理就会变成真实的管理问题。

## 快速启动

Paperclip 支持开源、自托管运行，不需要 Paperclip 账号。

可以通过命令启动引导流程：

```bash
npx paperclipai onboard --yes
```

默认快速启动路径使用受信任的本地回环模式。

如果需要使用局域网绑定或 Tailnet 绑定，可以在初始化时明确选择绑定方式。

```bash
paperclipai onboard --yes --bind lan
```

```bash
paperclipai onboard --yes --bind tailnet
```

也可以从源码启动开发环境。

```bash
git clone <repository-url>
cd paperclip
pnpm install
pnpm dev
```

启动后，API 服务运行在本地 3100 端口，并会自动创建嵌入式 PostgreSQL 数据库。

开发环境需要 Node.js 20 或更高版本，以及 pnpm 9.15 或更高版本。

## 面向移动端的管理体验

Paperclip 强调可以从手机管理自主运行的业务。

这一点背后并不是简单地把桌面页面缩小到移动设备，而是承认 Agent 团队的运行不一定发生在电脑前。

任务是否积压、某个 Agent 是否卡住、预算是否接近阈值、审批是否等待处理、例行任务是否已经执行，这些运营信息需要被随时掌握。

Paperclip 提供移动端开发命令，用于在手机和平板设备上提供预构建界面，并将 API 请求代理到服务端。

```bash
pnpm dev:mobile
```

如果需要同时运行完整开发环境与移动端界面，可以使用：

```bash
pnpm dev:both
```

## Paperclip 试图解决的，不只是 Agent 调用问题

一个人同时打开许多 Claude Code 终端时，最先失去的可能不是计算资源，而是可见性。

不知道哪个终端在处理哪个任务，不知道哪个 Agent 已经卡住，也不知道系统重启后上下文还能否延续。

当工作需要跨项目、跨角色、跨工具推进时，靠人工在不同窗口之间收集上下文会越来越吃力。

当 Agent 运行成本开始累积，缺乏预算限制可能让问题在被注意到之前扩大。

当日常工作需要反复触发时，依靠手动提醒又会让自动化失去意义。

Paperclip 的目标，就是把这些分散问题放进一个组织级系统中。

它把任务管理、组织架构、运行时、预算、心跳、审批、审计、技能、插件、密钥和可移植性连接起来，让 AI Agent 不再只是若干彼此独立的自动化工具。

## 从“盯着 Agent 工作”，到“运营一支 Agent 团队”

AI Agent 的价值并不只在于单次完成某个任务。

当它们能够持续承担工作、协同处理事务、沿着目标推进、接受预算限制、经过审批流程并留下完整活动轨迹时，Agent 才开始具备组织成员的形态。

Paperclip 想构建的，正是这样一个运行环境。

它让 Agent 有岗位、有目标、有权限、有预算、有上下文、有工作区，也有需要遵循的治理边界。

在这里，用户不必只是在多个终端之间来回巡视。

用户可以开始像经营一个团队那样，定义方向、配置组织、分配责任、设置限制、审查结果，并持续观察一群 AI Agent 如何把工作向前推进。

当 AI Agent 的数量从一个、两个，逐渐增长到十个、二十个，真正令人头疼的事情，往往不再是 “它能不能完成任务”。

Paperclip：当 AI Agent 不再只是工具，而是成为一支可以被管理的团队

技术副总监/联合创始人

人工智能

Paperclip是开源AI Agent团队编排系统，将多个Agent组织成公司架构，支持目标管理、任务分配、预算控制、审批治理与审计追踪。通过心跳机制、持久化上下文、技能注入和MCP网关，实现跨运行时协作，让Agent团队高效、可控、可追溯。

聊天机器人

SQL数据库

密钥管理

对象存储

代码解释

单点登录

PostgreSQL

服务器

数据库

Agent

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