年初的时候 openclaw 刚火起来，我们惊讶于 Peter Steinberger 每天的开发效率，OpenClaw 峰值有 1 天 merge 600 commits 。我们便开始重新回顾和研究，开始一步步的向更高效率靠拢。
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：
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
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。
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：
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。
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。
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
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