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大家好，我是 Morphz 的作者，想自荐一个开源的下一代 Agent。 我们习惯把不同任务交给不同的 Agent，再让它们互相传递消息、同步进度。但如果一个 Agent 本身就能并发工作，为什么要先把它的认知拆开？ Morphz 通过自研的结构化上下文，让同一个 Agent 在同一个上下文内，同时推进多项任务。它可以一边修改代码，一边等待另一台机器上的测试，同时回应你从聊天软件发来的消息。这些工作不是几个互不相识的助手在接力，而是同一…
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大家好，我是 Morphz 的作者，想自荐一个开源的下一代 Agent。 我们习惯把不同任务交给不同的 Agent，再让它们互相传递消息、同步进度。但如果一个 Agent 本身就能并发工作，为什么要先把它的认知拆开？ Morphz 通过自研的结构化上下文，让同一个 Agent 在同一个上下文内，同时推进多项任务。它可以一边修改代码，一边等待另一台机器上的测试，同时回应你从聊天软件发来的消息。这些工作不是几个互不相识的助手在接力，而是同一个 Agent 在处理。 它有三个主要特点： 并发工作，共享认知。 不同工作线程可以独立推进，一个任务等待工具结果时，其他任务照常进行。多个会话共享同一份认知，不必在几个独立上下文之间反复交代背景。 LLM 自己维护上下文。 在同一次响应里，模型既安排任务，也通过上下文事务形成新的认知、修订已有判断、建立关系，并将已经吸收的资料移出当前上下文。维护记忆是工作的一部分，而不是等上下文塞满后再做一次压缩。 一个 Agent，连接多台设备。 Agent 的决策与工具执行相互独立，可以部署在服务器上，调用已连接电脑上的工具；也可以部署在本地，使用远程执行环境。接入新设备，不必再部署一个独立的 Agent。 这些能力已经实现，并用于 Morphz 自身的开发和日常工作。官网有一段实机视频，展示它构建微缩北京场景时，如何并发推进工作。 One Agent for All — not an agent for every task. GitHub
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