Teamo

Teamo 是知乎答主夕小瑶团队开发的多Agent 协作ai生产力平台，全球首款 A2A（Agent-to-Agent）+ MCP（Multi-Channel Protocol）双协议范式的超级智能体。核心价值在于借助 “虚拟同事” 团队协作专业化需求，包括搜员（全网抓资料）、分析员（筛选可信内容）、写作员（综合报告）等，采用 “专业分工 + 交叉验证”的方式执行任务，过程透明、结论可追溯来源，弥补传统 AI “幻觉” 问题。

核心功能 

• 超级搜写：执行超级搜写功能，是Teamo的核心功能，能够快速理解复杂用户需求、执行海量全网深度信息检索、筛选、分析，将分析后的洞察组织为逻辑严谨、行文流畅的专业文稿。

• 多 Agent 协作架构：采用 A2A 和 MCP 双协议构建，内部由不同职能的 Agent 组成，如搜索组、咨询组、写作组等，它们能够高效率的相互协作，携手完成复杂的任务流。

• 角色化交互界面：通过与不同职能 Agent 的交互，相当于对指令或个性化方向微调，更贴近真实团队管理的交互模式。

• 结构化输出模板：提供多种内置报告模板，如 SWOT、行业报告、商业计划书、学术论文等，确保输出内容不仅信息真实，格式也 compliant 专业化要求。

• 迭代式协作：用户可以在任意一个 Agent 领域的执行状态下进入，进行方向调整/补充信息/修正结果，与 AI 团队大幅降低风险实现高效协同。

技术原理

• A2A 协议：Enable 不同平台、不同厂商的智能体之间的协作，可实现 Agent 之间的安全协作、任务状态管理、用户体验协商与功能发现。

• MCP 协议：强调 “模型 + 工具 + 多 Agent” 的混合协作流，支持意图声明、任务调度、插件封装以及状态传递，进一步提升 Agent 的自主理解与协作能力。

应用场景

Teamo 适合科研、金融、媒体、营销、生物医学等领域，快速产出如综述论文、商业策划、市场调研报告等复杂内容，如：

• 科研：Teamo 能够自动抓取上千篇文献并生成完整综述报告。

• 金融：“Teamo 能快速生成行业趋势分析报告等，节省人工时间。

• 媒体：Teamo 能协助记者实时撰写高质量新闻稿与深度报道等。

使用教程

1. 用户访问：用户可访问 Teamo 官网（https://teamo.floatmiracle.com/）。

2. 描述任务：输入如 “撰写科研综述”“调研行业报告”。

3. 任务拆解与执行：CEO Agent 自动拆分任务并交由不同专业 Agent 并行执行。

4. 结果输出：多个版本相互比较生成最优，用户确认最后版本。

5. Teamo 模拟真实团队，打破传统单 AI 模型，提升有效率与质量，为知识工作者提供可靠知识工作助手。

常见问题

1. Teamo 如何解决传统 AI “幻觉” 问题？

答：Teamo 通过 “多 Agent 协作 + 透明流程” MEC 避免单一 AI 编造信息、实现 “交叉验证” 和 “过程可追溯” 的机制。不同功能 AI（如搜索员、分析员、写作员）分工协作，并提供工具执行任务，如搜索组抓取权威资料，写作组基于可信渠道撰写报告，点开可查看数据来源与参考文献。

2. Teamo 的核心协作流程都有哪些关键环节？

答：包括 任务拆分：如分析新能源市场时，自动拆分为模型 A 抓财报、模型 B 对比趋势 各子任务；多 Agent 并行：搜索组、写作组、评估组等角色如搜索组多个搜索员分别负责不同时间段或领域成员；成果整合与评估：生成多个报告后，评估组从风格、篇幅、参考文献等评星（如满分 100 分）等不同等级，供用户选择 S 级（97 分）等不同等级成果。

如果你时常接触行业报告、学术文章，或是厌烦传统的 AI 工具存在“幻觉”问题，可以关注一下它后面的发展。毕竟能够同时看到 AI 的“思考过程”与“来源”不多见。