Teamo 是知乎答主夕小瑤團隊開發的多Agent 協作ai生產力平臺，全球首款 A2A（Agent-to-Agent）+ MCP（Multi-Channel Protocol）雙協議范式的超級智能體。核心價值在于借助 “虛擬同事” 團隊協作專業化需求，包括搜員（全網抓資料）、分析員（篩選可信內容）、寫作員（綜合報告）等，采用 “專業分工 + 交叉驗證”的方式執行任務，過程透明、結論可追溯來源，彌補傳統 AI “幻覺” 問題。

核心功能 

• 超級搜寫：執行超級搜寫功能，是Teamo的核心功能，能夠快速理解復雜用戶需求、執行海量全網深度信息檢索、篩選、分析，將分析后的洞察組織為邏輯嚴謹、行文流暢的專業文稿。

• 多 Agent 協作架構：采用 A2A 和 MCP 雙協議構建，內部由不同職能的 Agent 組成，如搜索組、咨詢組、寫作組等，它們能夠高效率的相互協作，攜手完成復雜的任務流。

• 角色化交互界面：通過與不同職能 Agent 的交互，相當于對指令或個性化方向微調，更貼近真實團隊管理的交互模式。

• 結構化輸出模板：提供多種內置報告模板，如 SWOT、行業報告、商業計劃書、學術論文等，確保輸出內容不僅信息真實，格式也 compliant 專業化要求。

• 迭代式協作：用戶可以在任意一個 Agent 領域的執行狀態下進入，進行方向調整/補充信息/修正結果，與 AI 團隊大幅降低風險實現高效協同。

技術原理

• A2A 協議：Enable 不同平臺、不同廠商的智能體之間的協作，可實現 Agent 之間的安全協作、任務狀態管理、用戶體驗協商與功能發現。

• MCP 協議：強調 “模型 + 工具 + 多 Agent” 的混合協作流，支持意圖聲明、任務調度、插件封裝以及狀態傳遞，進一步提升 Agent 的自主理解與協作能力。

應用場景

Teamo 適合科研、金融、媒體、營銷、生物醫學等領域，快速產出如綜述論文、商業策劃、市場調研報告等復雜內容，如：

• 科研：Teamo 能夠自動抓取上千篇文獻并生成完整綜述報告。

• 金融：“Teamo 能快速生成行業趨勢分析報告等，節省人工時間。

• 媒體：Teamo 能協助記者實時撰寫高質量新聞稿與深度報道等。

使用教程

1. 用戶訪問：用戶可訪問 Teamo 官網（https://teamo.floatmiracle.com/）。

2. 描述任務：輸入如 “撰寫科研綜述”“調研行業報告”。

3. 任務拆解與執行：CEO Agent 自動拆分任務并交由不同專業 Agent 并行執行。

4. 結果輸出：多個版本相互比較生成最優，用戶確認最后版本。

5. Teamo 模擬真實團隊，打破傳統單 AI 模型，提升有效率與質量，為知識工作者提供可靠知識工作助手。

常見問題

1. Teamo 如何解決傳統 AI “幻覺” 問題？

答：Teamo 通過 “多 Agent 協作 + 透明流程” MEC 避免單一 AI 編造信息、實現 “交叉驗證” 和 “過程可追溯” 的機制。不同功能 AI（如搜索員、分析員、寫作員）分工協作，并提供工具執行任務，如搜索組抓取權威資料，寫作組基于可信渠道撰寫報告，點開可查看數據來源與參考文獻。

2. Teamo 的核心協作流程都有哪些關鍵環節？

答：包括 任務拆分：如分析新能源市場時，自動拆分為模型 A 抓財報、模型 B 對比趨勢 各子任務；多 Agent 并行：搜索組、寫作組、評估組等角色如搜索組多個搜索員分別負責不同時間段或領域成員；成果整合與評估：生成多個報告后，評估組從風格、篇幅、參考文獻等評星（如滿分 100 分）等不同等級，供用戶選擇 S 級（97 分）等不同等級成果。

如果你時常接觸行業報告、學術文章，或是厭煩傳統的 AI 工具存在“幻覺”問題，可以關注一下它后面的發展。畢竟能夠同時看到 AI 的“思考過程”與“來源”不多見。