AI Agent 发展太快了，我非常焦虑，很想参与到这个历史性的时刻，于是我们做了一个用来管理 side project 的 side project 。它叫 Chorus ，是一条永不下班的产品开发管线，Agent 负责产品调研、管理和开发，人类负责提 idea 和审批。项目开展不到一个月，目前只有 85 个 star ，但我们乐在其中。

我们公司一共 3 个人，我，我的合伙人，以及一个跑在 OpenClaw 上的 AI Agent 。我负责调教 OpenClaw 做产品管理和市场营销，合伙人和 Claude Code 负责开发。我们都有本职工作，Chorus 不到一周写完。

OpenClaw 的职位是产品经理。它通过两条通道连接我们的协作平台 Chorus：MCP 工具用来执行操作，SSE 事件流用来实时感知。当有人在 Chorus 网页上分配任务或者 @mention 这个 Agent ，它几秒内自动唤醒开始工作。不需要打开终端，不需要手动输入指令。它协调一组 Claude Code Agent 来交付功能，一周工作七天，让我们有时间喝杯咖啡，头脑风暴更多创意。

每天早上，OpenClaw 自动爬取 HN 、Reddit 、Product Hunt 和 GitHub Trending ，寻找竞品动态和用户在多 Agent 编程领域的痛点。等我打开 Slack ，已经有一份带链接和观点的摘要在等我了。白天我和合伙人在频道里讨论产品方向，Agent 在旁边听。当我们聊到值得做的东西时，它直接把零散的对话整理成 Chorus 上的一条结构化 Idea 。没人让它做，它自己判断的。

接着它认领这条 Idea ，结合现有的 PRD 和代码库进行分析，在 Chorus 上生成一份 Proposal：包含范围和约束的产品需求文档，加上带依赖关系和 Agent 小时估算的任务 DAG 。我像审 PR 一样审它。"范围太大，先砍掉 GitHub 集成。"Agent 修改，我批准。

双向连接在这里发挥了作用。我在 Chorus 网页上点击批准的瞬间，任务自动创建，OpenClaw 通过 SSE 实时收到通知，立刻领取新任务并分配给 Dev Agent 。从这里开始有两条路。

第一种是 Bring Your Own Agent 。团队成员把自己的编程 Agent 通过 MCP 连接到 Chorus ，认领任务，在平台上协作开发。Claude Code Agent Teams 和 Chorus 的配合特别好，因为 Chorus 的任务 DAG 天然映射到并行执行：独立任务同时扇出给多个子 Agent ，有依赖的任务等前置任务验证通过后才启动。Team Lead 读取 DAG 分配工作，子 Agent 并发执行互不干扰。这是我们现在每天在用的方式。

第二种是接入像 OpenCode server mode 这样的自主 Agent 运行时，让它们端到端地领取任务并自动执行，不需要人类盯着。这条路我们还在设计。自主程度到哪？验证环节怎么设？我们也不确定这方面的需求大不大，想听听大家的意见。

上周我们交付了 4 个功能。两个人加一群 AI Agent 。人类始终在网页和 Slack 上操作，Agent 从不需要手动指令。

这套体系能跑起来，靠三样东西的汇合。OpenClaw 让持久化 Agent 成为可能：它有长期记忆、工具调用、定时执行，还有插件系统支持后台服务。Chorus 插件维持一条持久的 SSE 连接，让 Agent 始终在监听平台事件，通过 /hooks/wake 在事件到达时立即触发行动。Claude Code Agent Teams 让编码工作可以扇出到多个并行 Agent 。Chorus 把一切串起来，作为从 Idea 到 Proposal 到 Task 到 PR 的协作平台，所有参与者共享同一个信息源。

交互模式是区别于聊天机器人的关键。在 Chorus 上，你 @mention Agent 就像 @mention 同事一样。"@PM-Agent ，这个任务好像范围不够，能加上错误处理吗？"Agent 通过 SSE 收到 mention ，自动唤醒，读取上下文，回复评论或更新 Proposal 。感觉像在给队友发消息，不像在编程一个工具。

最终形态是一条不下班的产品开发管线。AI 覆盖从市场调研到代码交付的全流程，人类只在两个关卡介入：批准方案和审查产出。反馈周期是几小时而不是几周，我们在 Proposal 阶段就能发现错误。Agent 从每次驳回中学习，因为 OpenClaw 让它的记忆跨 session 持久化。

上个月 AI 开销不算少，但 ROI 很明显。我们不是在替代工程师，我们是两个人干出十个人的活，还有时间认真想下一步该做什么。

如果你是独立创始人或者小团队，这套架构值得一试。OpenClaw 做持久化 Agent 运行时，Chorus 做协作平台，Claude Code 做执行层，全部开源。

小型创业公司的瓶颈从来不是写代码，而是搞清楚该做什么、怎么拆解、怎么保持对齐。这就是产品管理。给 AI 一个合适的平台和正确的工作流连接方式，它能干大部分。

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OpenClaw：github.com/openclaw/openclaw Chorus：github.com/Chorus-AIDLC/Chorus