Paperclip 实战：一个人搭一个 AI 公司，从安装到跑起来

昨天试了一个叫 Paperclip 的开源项目。一句话总结：它让你用 AI Agent 组建一个"公司"，有 CEO、CTO、工程师，它们自己协调、自己分配任务、自己干活。你是董事会，只管审批。

GitHub 上线一个月，4.7 万 stars。MIT 协议，完全免费，本地部署。

我从安装到跑起来，全程记录如下。

一、为什么需要它

如果你已经在用 Claude Code、Cursor 或者 Codex 写代码，你一定遇到过这个问题：同时开好几个 Agent 干活，它们之间完全不知道对方在做什么。

• 没有共享状态
• 没有任务管理
• 不知道总共花了多少钱
• 出了问题没有审计记录

Paperclip 解决的就是这个问题。它不是又一个 Agent 框架，而是一个组织管理层 —— 组织架构、任务系统、预算控制、审批流程，帮你把一群 Agent 组织成一个能协作的团队。

二、安装：一行命令

前置条件只有一个：Node.js 20 以上。不需要 Docker，不需要装 PostgreSQL。

npx paperclipai onboard --yes

这行命令做了所有事情：

1. 在 ~/.paperclip/instances/default/ 下创建配置
2. 启动一个内嵌的 PostgreSQL 数据库
3. 自动跑完 49 个数据库 migration
4. 启动服务，打开浏览器

大概一分钟，http://localhost:3100 就能看到 Dashboard 了。

三、用 Codex OAuth 登录，$0 费用

这是我最关心的一点：能不能用 ChatGPT 订阅而不是 API 按量付费？

答案是可以。Paperclip 的 codex_local 适配器会启动本地的 Codex CLI 进程，CLI 自己维护 OAuth 认证。只要你之前用 codex login 登录过 ChatGPT 账号，Paperclip 就直接用那个认证，不需要配 API key。

# 确认登录状态
codex login status
# 看到 "Logged in using ChatGPT" 就对了

同理，claude_local 适配器也支持 Claude Pro/Max 的 OAuth 登录。

实测全程跑下来，Dashboard 上显示 $0.00 Month Spend。

四、CEO 自己招了 CTO

创建公司后，我建了第一个 Agent：CEO，适配器选 codex_local。

触发第一次心跳：

npx paperclipai heartbeat run --agent-id <ceo-agent-id>

CEO 醒来后做了几件事：

1. 分析公司使命
2. 创建了 Issue COD-1："Hire your first engineer and create a hiring plan"
3. 主动提交了一个招聘申请：要招一个 CTO

这个招聘申请出现在我的 Inbox 里。我点了 Approve。

CTO 就这样被"录用"了 —— 自动创建了 Agent，配好了 codex_local 适配器，角色是 Chief Technology Officer，汇报给 CEO。

五、16 个 Issue 自动生成

CTO 上线后，CEO 开始给它派活。我触发了 CTO 的心跳，然后就开始围观。

几分钟之内，Issue 列表从 1 个变成了 16 个：

编号	任务	负责人
COD-1	Hire your first engineer and create a hiring plan	CEO
COD-2	Create the engineering hiring plan	CTO
COD-3	Break roadmap into technical execution tasks	CTO
COD-4	Build founding engineer hiring packet	CTO
COD-5	Define initial product scope & success criteria	CEO
COD-6	Define 30/60/90 day engineering execution backlog	CEO
...	...	...
COD-14	Produce 30/60/90 day engineering backlog	CTO
COD-15	Produce engineering operating baseline	CTO
COD-16	Unblock CTO queue deadlock on assigned issues	CEO

注意最后一个：COD-16 —— CEO 发现 CTO 的任务队列卡住了，主动创建了一个 Issue 来解决这个问题。

没有人告诉它要这么做。它自己发现了问题，自己开了一个 ticket。

六、给团队派一个真实任务

围观够了，我创建了一个真实任务：

COD-12: Content enrichment and marketing

Learn from the YouTube video, and see how to enrich the blog content of my website. The web site code base is cloned locally - /Users/wyang14/github/verysmallwoods

分配给 CTO。CTO 立刻开始处理 —— 在 Dashboard 上能看到实时的输出流：

"I'm checking the Paperclip coordination workflow first, then I'll inspect my assigned work and post a task..."

它在读我的代码仓库，分析博客结构，研究怎么做内容优化。

七、心跳系统：Agent 不是一直跑的

Paperclip 最有意思的设计是心跳系统。Agent 不是 24 小时在线的，它是间歇性执行的：

1. 醒来
2. 查看待办
3. 原子性领取任务（防止两个 Agent 抢同一个任务）
4. 干活
5. 存记忆
6. 写评论汇报进度
7. 退出

下次心跳再来，接上上次的上下文继续。

你可以设定间隔（4/8/12 小时），也可以手动触发，或者通过事件触发（新任务分配、被 @）。

这种设计的好处是：Agent 不会无限消耗资源，每次执行都是有边界的。

八、几个值得注意的点

费用控制很重要。 每个 Agent 可以设独立的月度预算，花到 80% 警告，100% 自动暂停。如果用 API 计费（而非订阅），多 Agent 每月估算 $450-$4500。用 ChatGPT 或 Claude 的包月订阅会可控得多。

它不是聊天工具。 Agent 之间不通过对话协作，而是通过任务系统 —— 创建 Issue、领取、评论、关闭。更像 Linear，不像 Slack。

安全没有完全解决。 第三方 skills 有完整的文件系统和网络访问权限，没有沙箱。创始人自己也承认这是开放问题。

规模有上限。 创始人说超过 10-15 个 Agent，prompt 调优就不太 scale 了。现阶段的实际限制。

关闭遥测：

export PAPERCLIP_TELEMETRY_DISABLED=1

九、我的感受

整个过程最震撼的不是技术实现，而是涌现行为。

我只创建了一个 CEO，给了一个使命。CEO 自己决定要招 CTO，自己写了招聘理由，提交审批。CTO 上线后，CEO 自己拆任务、派活、跟进。CTO 队列卡了，CEO 自己开了个 ticket 来 debug。

这些行为没有任何人编程。它们是从"公司使命 + 角色定义 + 任务系统"这套框架里涌现出来的。

当然，现阶段还很粗糙。Agent 的判断力有限，有时候会创建重复的任务，有时候会卡住。但方向已经很清楚了：一个人 + 一群 Agent，真的可以做以前一个小团队才能做的事情。

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相关链接：

• Paperclip GitHub
• Paperclip 官方文档
• Paperclip 官网