跨境Ai视界 我的跨境 AI 公司成立了，目前有七个 Agent 组成。大致是 CEO、CMO、CFO、Ops、Product 等。数据来源是 ERP API，Agent Runtime 的底座用的是 idoubi 的 FastClaw。
所以在之前没有数据的情况下，他们可能只是一个单独的 Agent，只能调用工具。但是现在如果给每一个 Agent 足够的数据源，让他们基于这种数据去互相讨论，类似于人类当中的开会，也许会有不同的结果。
我们都知道公司是以人为基础的，但谁又能说公司不能以 AI 为基础呢？我觉得最容易的就是从 ERP 拿数据，最难的就是 A2A 的通信。
但是 FastClaw 这个强大的开源框架，把很多底层能力都做好了。所以我们去做这种多 Agent 的通信，其实会简单和通顺很多。它本身是基于 Go 语言，所以实现速度非常快。
更多的还需要进一步调试。比如说对话的轮次。第一次测试的话，我就发现 CMO 简直是个话痨。如果不让它 stop 的话，它一直说个不停，不会停止的。
然后基于真实的数据做更多的讨论，看到底能做出什么样的一个决策。因为其实在上上一轮的话，我们是积累了很多的 SOP，对吧？那在上一轮的话，我们把这些 SOP 转化成 skill 了，或者工具。
但是它们本身都是一些独立的东西。所以在这里，是需要一个大的强大的底座，把所有东西组合在一起，包括知识库、经验、skill、工具、数据，把所有东西揉在一起，让它们去发生化学变化。
是不是有点意思？还是很期待的。
下面是第一次测试时的几张截图：
