你的 AI 编程工具里，缺一个“专家团队“，一人公司必备的Agents合集

268 个 AI 专家角色，即插即用。从写代码到做小红书，一句话召唤。

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老板在大群里@了老张，把他用 AI 做的竞品分析发了进去，配了一句："都学学。"

同一时刻，小李盯着对话框里那句"重写"，想不明白：自己明明用的也是那款 AI。

同一款 AI，凭什么差距这么大？

小李说的是"帮我写个活动方案"。老张说的是："你现在是一个资深市场策略师，先分析竞品格局，再给可执行的投放建议，输出成表格。"

一句话，多了 20 个字。出来的是被 VP 转发的命，和重写的命。

今天介绍两个 GitHub 开源项目——它们做的事情很简单：给 AI 装上专业人设。

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一、什么是 agency-agents？

agency-agents，GitHub 13.6 万星。作者起的名字很贴切：一家完整的 AI 公司，随时待命。

它不是"又一个提示词合集"。它给每个角色定义了三个东西：独特的人设、专业的工作流程、可交付的成果标准。

说白了，你以前跟 AI 说"帮我写代码"，现在你说"激活高级前端开发工程师，帮我写这个 React 组件"。后者的输出质量，完全不在一个级别。

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二、中文版，多了什么？

英文版 13.6 万星很牛，但有两个硬伤：全英文界面，没有中国本土场景。

agency-agents-zh 解决了这两件事：

对比项	英文版	中文版
GitHub 星数	136,645	18,314
智能体数量	215	268（翻译 215 + 原创 53）
支持工具	Claude Code 等	18 种，含 Cursor / Copilot / Codex
中国市场原创	0	53 个
在线浏览	--	ao.aiolaola.com/experts

多出来的 53 个智能体，全是中文互联网生态专属。

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三、安装：30 秒搞定

方式一：桌面 App（推荐）

不用装 Node，下载即用。支持 macOS / Linux / Windows：

• 英文版：brew install --cask msitarzewski/agency-agents/agency-agents

• 中文版：GitHub Releases 页面 下载

方式二：命令行一键安装

 git clone https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh.git ./agency-agents-zh/scripts/install.sh --tool claude-code 

装完后，在 AI 编程工具里说"激活小红书运营专家"，它就来了。

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四、20 个部门，268 个专家

中文版覆盖 20 个部门。挑几个最实用的说：

营销运营部（30+ 个）

专家	擅长做什么
小红书运营专家	种草策略、达人合作、爆款标题
抖音策略师	算法分析、爆款策划、直播带货
微信视频号运营专家	社交推荐、朋友圈联动、私域引流
B站内容策略师	UP主运营、弹幕文化、品牌合作
知乎策略师	问答运营、专栏品牌、思想领袖建设

中国市场专属（53 个，中文版独有）

领域	专属专家
电商	淘宝 / 天猫 / 拼多多 / 京东运营、跨境电商
内容	知识付费策划师、微信朋友圈运营、直播主播教练
企业	政务售前顾问、企业风险评估师、制度文件撰写专家
财务	发票管理专家、金融风控分析师
制造	服装工厂规划工程师、供应链采购策略师
法律	法律文书审查专家、合同审查专家、法务合规员

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五、实战：把四个专家串成流水线

假设你要在小红书推广一个 AI 写作工具。

以前的做法：自己写 prompt，"你是一个小红书营销专家，帮我写推广文案……"，然后得到一篇"在当今时代，从多个维度深入分析"的 AI 味文案。

现在用 agency-agents，四步走：

1. 激活小红书运营专家 — 先分析目标人群，输出种草策略
2. 激活小红书专家 — 按策略写种草笔记，要求真实感
3. 激活去 AI 味工具 — 把残余的 AI 套话洗掉
4. 激活数据分析师 — 预估投放效果，给优化建议

四个专家串成一条流水线。每一步都专业，最终产出跟"你是一个专家"不在一个档次。

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六、让专家自动协作

如果需要多个专家按顺序配合，中文版还提供了 Agency Orchestrator 桌面编排器：

• 拖拽式工作流编排

• 一个任务自动分发给多位专家按顺序执行

• 结果自动汇总输出

  

一句话，多位专家自动协作，不用你手动切换。

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小结

agency-agents 不是"又一个提示词合集"。它是一个角色操作系统。

你以前跟 AI 说"帮我写代码"，现在说"激活高级前端开发工程师"。

你以前跟 AI 说"帮我做小红书"，现在说"激活小红书运营专家，给我一份完整策略"。

英文版 13.6 万星，中文版 1.8 万星。这数字不是没有原因的。

GitHub 搜索 "agency-agents-zh"，268 个专家等你召唤。