这小半年来我们从每天个位数的提交提升到数十次,巅峰期某天达到上百次,效率明显提升,所以我们把一点点的经验和使用的工具 Agentflow 和 it-runner分享给大家。
(如下是 Agentflow 项目的最近提交截图)

先聊开发过程中的几个问题:
1 、手动操作和记忆消耗
AI 写代码的能力越来越强,但真正落到具体业务开发时,很多事情还是停留在“人肉调度”的阶段。
这些事情单独看都不复杂,但每天重复很多次,就会非常消耗精力和考验记忆力
2 、并行开发和团队协作
我们经常同时跑多个项目、多个任务、多个 Agent 。以前用 tmux 、Cursor 、VSCode 也能跑,但时间一长会遇到几个问题:
这一点在多人协作时尤其明显。
以前一个任务如果是多个人一起参与,很多上下文其实散落在微信群、飞书、终端记录、Git commit 、PR 描述里。别人要接手时,往往只能看到最终代码,很难知道前面是怎么思考的、试过哪些方案、为什么这么改。
在 AgentFlow 里,同一个任务可以由团队成员共享同一个面板。大家可以直接看到任务进度、Agent 的执行过程、其他成员写过的提示词、运行结果和后续处理思路。
这个体验对团队内部协作非常有帮助:新接手项目成员可以更快理解老成员是怎么拆解问题、怎么给 AI 下指令的;多人协作时,不需要反复同步“现在做到哪一步了”;接手任务的人也可以直接沿着前面的上下文继续推进。
成果分享
可以说 AgentFlow 不只是一个 AI 开发工具,也像是一个团队共同沉淀开发过程和业务理解的地方。
最终我们基于一些 kanban 类产品的使用体验,再结合内部孵化的 it-runner ,做出了 AgentFlow 。
官网地址:
https://agentflow.geili.ai/
简单来说,AgentFlow 想解决的是:
在浏览器里 ALL in One, 管理多个 AI 开发任务,让每个任务都可以独立运行、查看历史、执行固定流程,并且内置的 it-runner 完成测试、构建、部署、看日志、重启服务等动作。让开发者尽可能少的频繁切换终端或者 IDE.
以前很多任务需要人盯着终端一步一步操作,现在可以把流程固定下来,让 AI 改代码、跑命令、看结果、再继续修。我们团队现在每天 git commit 的次数明显变多,需求和修复都能更快推进,确实有点找到了点龙虾作者的感觉,当然还有非常大的距离。
我们也把 AgentFlow 推荐给了一些合作伙伴试用,反馈还不错。
当然,用下来也发现了一些问题。
在 AI 并行开发场景里,代码隔离非常重要。我们的体感是:一旦同时跑 2 ~ 3 个以上任务,git worktree 的收益就会非常明显。每个任务有独立目录,互相不影响,Agent 改坏了也比较好处理。
很多 kanban 类 AI 开发工具会强制使用 worktree 。
但我们发现,一部分开发者刚开始并不太习惯 worktree ,所以 AgentFlow 目前同时支持两种方式:
这样新手上手会更容易一些。等任务数量变多后,再逐步切换到 worktree 模式也可以。
免费及开源
目前 AgentFlow 还没有收费计划,先开放给大家体验,收集更多真实反馈。
https://agentflow.geili.ai/
it-runner 接下来也有开源的计划,可以先查看 https://agentflow.geili.ai/docs/it-runner/ 了解
我们也建了一个早期用户交流群,原因大家反馈问题、交流使用方式。后续如果有收费计划,早期用户会优先获得兑换码、优惠资格或较长时间的免费额度。
愿意支持顶贴的朋友,也可以留下邮箱,后续我们如上线兑换码时会统一发送

以下是 AgentFlow 的一些截图:
每个分支都可以单独运行相关 it-runner 任务

任务出错时,可以一键 ai 修复,并重启

每个分支独立的 git 、终端、文件等操作,不再需要打开 IDE

增加了新手引导,让上手更简单


