原创 WaytoAGI小谷 2025-06-23 16:01 浙江
一人发任务，全组来响应：这款 Teamo Agent 把协作玩明白了
最近几天，一款叫 Teamo Agent 的 AI 工具在朋友圈刷屏，它主打“多 Agent 协作”，号称是全球首个落地 A2A（Agent to Agent）范式的超级 Agent，来自科技大V @夕小瑶 团队。
玩过《英雄联盟》的朋友可能已经发现，Teamo 这个名字是不是和 Teemo（提莫队长）很像？
没错！Teemo（提莫）+Team（团队）=Teamo。
他们认为，比起单个 Agent 作战，团队的力量当然更加可靠。
那么，A2A 是什么？
简单来说，A2A（Agent to Agent）是让多个智能体能像公司成员一样协作的“沟通协议”，不是你一句我一句地回答问题，而是他们可以分工、反馈、汇报、协调，真正“组团干活”。
你只要输入一个任务，「Teamo 队长」就会召集各部门负责人开工：
搜索组、写作组、咨询组，每个组长再带着自家的组员们分头推进工作，干完了还得写汇报、比稿打分……
从目前已上线的下属角色也能看出，目前它还是一个专注于 AI 写作的智能体团队，十分适合经常搜索资料+写作的文字创作者。
另外，组长还可以指派多个组员执行不同任务（比如查论文的、找通用资料的、搜金融数据的），每个组员有自己擅长的部分，这就要依靠不同的 MCP（Model-Controller-Plugin）工具了。
例如下图中搜索组的科技搜索员，就配备上了 Github 搜索、ArXiv 论文搜索、Tavily 新闻搜索等 MCP。
有意思的是，这些智能体之间还能上演“赛马机制”——多个模型写同一份稿子，由组长选出优胜者。
所以 Teamo 真正厉害的地方，不在于“哪个模型最强”，而在于它重新定义了“AI 怎么干活”：
从单打独斗 → 团队协作，从顺序流程 → 并行调度，彻底打开了多 Agent 协作的想象空间。🔎 案例实测接下来，我们就通过实测案例，看看 Teamo Agent 到底有多能打！
回放链接：https://i.askurl.cn/D7aIvIrhPrompt：我在做AI视频生成工具的选题，请帮我调研当前市面上的主流产品（如Runway、Pika、Vidu、Sora），对比它们在功能、生成质量、是否支持真人、定价与使用门槛上的异同，并输出一份结构化的调研报告。
执行过程如下：
1、Teamo 队长拆解任务只需在对话框中输入你的需求，Teamo 队长马上开始拆解并分配工作。这里还支持上传图片或 pdf、docx 等其他 10 种格式的附件。
比如这个问题，Teamo 队长就派给了搜索组组长来搜集最新信息：
2、搜索组开干组长调配通用型搜索员、科技搜索员，调取的都是 Claude-4-Sonnet 模型：
3、工作汇报搜索完成后，每个组员都要交工作报告，里面有自评、重要发现，以及所有重要的参考文献，十分全面。
我们可以在这里反向核查内容准确性，点开链接就能直接追溯到原文。
4、写作组上线汇报完成后，Teamo 队长再将任务交给写作组组长。组里的 Gemini-2.5-Pro 和 DeepSeek-V3 两个写手同时上线写稿。
5、绩效评估这还没完，组长还要给俩 AI 的报告打分，结果是 Gemini 拿到了 93 分，DeepSeek 拿到了 90 分。
这个操作对 AI 很严格，但对我们太友好了，省去了来回对比的步骤，组长直接帮忙搞定！
如需查看任务回放，可直接复制链接到浏览器：https://i.askurl.cn/D7aIvIrh🌟 它的优势在哪？过程清晰透明：Teamo 的每一步都能看到，谁干了什么，资料是哪来的，都能点进去查。
多线程提速显著：不是“一个人”慢慢排队跑任务，而是多组多员一起上。
赛马机制选最优：无需纠结用哪个模型，而是多个模型上阵，组长帮你挑出最好的结果。
可控可调：每组都能自选 MCP 工具、模型组合，保留一定调度自由。就目前体验来说，它已经是我用过最像“真的有团队在干活”的 AI 工具了。
你不需要再亲自教学、亲自安排、亲自捋流程，你是那个布置任务的人，而 Teamo Agent 能帮你把整个流程都搞定。
它还在内测阶段，但无论你是做内容创作、知识研究，还是 AI 工具爱好者，都值得试一试。
有时候，把“所有事都要自己干”的执念交出去，效率才会发生质的飞跃。
不是因为你找到了一个更强的模型，而是你找到了可以协作的一整支队伍。
邀请码申请地址/阅读原文：https://teamo.floatmiracle.com