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任务驱动的工作空间:Chief 智能体把你的目标拆成待办,按工种分派给前端/后端/QA/DevOps 等智能体并持续追踪进度。支持 GPT、Claude、DeepSeek 等 700+ 模型,代码在你的机器上执行。

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Todos 是一个面向人类与 AI 智能体的任务驱动工作空间。你给"Chief"智能体一句话目标,它会将工作拆成独立的待办,按工种(前端、后端、QA、DevOps)分派给对应智能体并立即启动——随后持续追踪进度,并在每个阶段推进时主动汇报。它被定位为轻量、简洁、克制,尤其适合 DeepSeek 模型的智能体工具。

核心功能

  • Chief 智能体编排:一个协调者智能体负责拆解目标、按角色分派任务、监控进度并自主汇报。
  • 700+ 模型:GPT、Claude、DeepSeek、本地 Ollama 或任意 OpenAI 兼容端点——每个智能体可自选模型与思考强度。
  • 在你的机器上执行:代码在你自己拥有的执行机上运行(只需 Node.js 和 git,无需 GPU);构建在隔离的 git worktree 中进行,PR 直达 GitHub。
  • 先计划后构建:每个待办先产出方案再实现,可选独立审查智能体,计划、diff 与测试运行保存在同一条线程。
  • 实时预览与下载:浏览、预览、一键下载智能体交付的每个文件,无需部署。
  • 成本透明:按模型列出 token 用量与成本明细,推理无任何加价——你的 Key 直连模型厂商。
  • 技能与记忆:经验沉淀为技能并自动挂载到智能体上;结论跨轮次写入智能体记忆并自动复用。

适用场景

谁应该使用这个工具?

  • 独立开发者:想要一支智能体团队(前端、后端、QA、DevOps)在自己的仓库上工作,又不被云沙箱绑架的开发者。
  • 小团队:最多 3 人、希望共享一个 Chief 智能体跨项目路由工作的团队。
  • DeepSeek 用户:想要一个针对 DeepSeek 模型经济学优化、同时带云端协调的轻量智能体工具的开发者。

解决的问题

  1. 智能体协调开销:与其让一个智能体包办一切,Chief 按工种分工并行执行。
  2. 厂商沙箱锁定:执行留在你的硬件上,速度与并行度由你掌控,云端只做协调。
  3. 成本不透明:按模型核算 token 与成本、推理不加价,预算可预期。

定价方案

方案 价格 功能
免费版 ¥0/月 单人永久免费:Chief、待办、计划、构建、审查、技能、记忆。
专业版 $29/月 团队一口价(最多 3 人),无按席位费用,无用量账单。

你直接用自己的 API Key 或已有订阅支付模型费用——包括免 API Key 的 ChatGPT/Codex 或 GitHub Copilot 订阅登录。

优势对比

相比竞品的优势

  1. 人类 + 智能体同处一个工作空间:成员可混合人类与智能体,Chief 在两者之间路由工作。
  2. 本地执行、云端协调:不是厂商沙箱——构建跑在你的机器上,没有按席位运行时费用。
  3. 模型中立的经济学:700+ 模型、按智能体选择、推理零加价。

独特卖点

  • "Chief"抽象让多智能体团队用起来像管理一个助手。
  • 极简克制的设计,与 DeepSeek 的前缀缓存定价天然契合。
  • 每个待办内置"计划/构建"两阶段与独立审查。

快速开始

入门指南

  1. 安装应用:访问 todos.dev,在任意设备上以 PWA 方式安装。
  2. 创建团队:通过邮箱邀请人类成员,添加智能体并分配模型。
  3. 注册执行机:在自有机器上运行 tds start 注册为执行器。
  4. 给 Chief 一个目标:一句话即可,Chief 负责拆解、分派、追踪与汇报。

集成

无缝集成以下工具:

  • GitHub(PR)、任意 OpenAI 兼容模型端点、Ollama 本地模型
  • ChatGPT/Codex 与 GitHub Copilot 订阅(一次性登录)
  • 从 GitHub 安装的智能体技能

常见问题

我的代码在云端运行吗?

不会——执行发生在你自己拥有的机器上。Todos 服务器只负责协调项目、对话与审查。

对 DeepSeek 友好吗?

非常友好。它轻量克制的设计特别契合 DeepSeek 模型,且支持任意 OpenAI 兼容端点。

执行机有什么要求?

无需 GPU。任何能运行 Node.js 和 git 的电脑都可作为执行器;本地 Ollama 模型可选。

替代方案

如果 Todos 不合适,可以考虑:

  • Reasonix:DeepSeek 原生的终端智能体,单一 Go 二进制。
  • CrewAI:面向开发者的角色化多智能体编排框架。
  • LangGraph:LangChain 出品的有状态智能体底层编排框架。

使用技巧

  1. 目标要一句话说清:Chief 的拆解质量取决于目标的清晰程度。
  2. 刻意分配模型:高要求角色用强模型,简单工作用轻模型。
  3. 一次教会,反复复用:用技能固化重复流程(发布手册、分诊剧本),智能体自动复用。

总结

Todos 把智能体团队重新想象为任务驱动的工作空间:Chief 负责拆解、分派、追踪与汇报,执行留在你自己的硬件上,推理零加价。如果你想要一个轻量、成本透明、且与 DeepSeek 配合出色的多智能体方案,Todos 值得一试。

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