一个人管一队AI员工?这个9.8万星的工具给Agent开了家公司

用 Agent 干活的人，工具越用越多，管理先崩了：这个窗口在改代码，那个窗口在写文案，还有一个不知道循环了多久、Token 还在往外烧。每个 Agent 都是单打独斗，没有分工、没有汇报，你反而成了全职监工。

Paperclip 就是来管这件事的。它在 GitHub 上已有 98,843 个 Star、16,692 个 Fork，MIT 协议，今年 3 月才创建，已经是近一周涨星最猛的项目之一。

Paperclip 的组织架构视图：每个 Agent 有职位、汇报关系和预算

▍它不干活，它管干活的

打个比方：如果单个 Agent 是一个员工，Paperclip 就是这家公司本身。你先定一个公司目标，再按角色把 Agent「招」进来——谁负责开发、谁负责设计、谁负责运营，各有职位、汇报关系和权限。然后把任务派下去，在一个看板上看它们推进、卡住还是跑偏。你管的是目标和结果，不再是一个个终端窗口。

▍哪家的 Agent 都能招

它不绑定某一家模型：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等主流 Agent 都能接入，同一个项目里可以混着用。每个 Agent 还能单独选模型和运行方式，谁擅长什么就派什么活，不用为了统一管理迁就同一种工具。

▍最实在的一条：预算到顶自动停

多 Agent 24 小时跑起来，最怕的是失控烧钱。它可以按公司、项目、单个 Agent 分别设预算上限，实时统计已花的费用，快到线了提醒，到了线自动暂停。对靠订阅和 API 额度干活的人来说，这一条可能比什么花哨功能都值钱。

▍放手之前，先把审批关留好

它还带一套治理机制：重要动作可以设审批环节，谁能动哪些账号、哪些数据，都能按权限划清；每次运行都有记录，出问题能回溯、能回滚。手机上也能看进度、处理审批，不用守在电脑前。

▍最后提醒三点：

一是它本身不送算力：Agent 的订阅、API Key、模型费用还是你自己的，预算功能管的是「别超支」，不是「不用花」；

二是它是一套需要部署和配置的系统，Node 服务、组织架构、权限都要先搭一遍，只偶尔用单个 Agent 的人用不上这么重的家伙，先想清楚自己是不是真的到了「多 Agent 协作」这一步；

三是让 Agent 自主跑之前，权限宁可先给小：涉及付款、删数据、对外发内容的动作，都先留在审批里，别一上来就全放开。

项目地址：https://github.com/paperclipai/paperclip

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