Leros

Leros

让 AI 从聊天工具变成可以长期协同工作的团队成员

给 AI 一个项目、一个角色、一个任务。它独立执行，你验收结果。

为什么需要 Leros

AI 辅助工作越来越普及，但产出收不回来 — 对话结束即清零。你无法把 AI 当成劳动力来管理：没有分工、没有指派、没有交付物、没有追踪。

Leros 做什么

把 AI 变成可管理的生产力。

• 👥 建团队 — 定义角色、绑定技能，创建 AI 队友
• 📋 派任务 — 指定负责人、预期产出、验收标准
• 📦 拿结果 — AI 独立执行，交付可追溯的产物
• 🧠 沉淀资产 — 上下文和产出持续积累，越用越强
• 📊 可管理 — 进度、质量、调用成本，全程可见可控

🧩 一分钟理解 Leros

想象你有一个 AI 团队：

项目：新产品后台系统

  ├── AI 队友·架构师（角色：技术决策，技能：系统设计评审）
  ├── AI 队友·开发者 1（角色：后端开发，技能：Go 编程、API 设计）
  ├── AI 队友·开发者 2（角色：前端开发，技能：React、组件库）
  ├── AI 队友·QA（角色：质量保障，技能：测试用例生成、回归测试）
  └── AI 队友·PM（角色：进度管理，技能：日报生成、风险识别）

  ├── 任务：设计用户权限模型 → 指派给 架构师
  ├── 任务：实现登录接口 → 指派给 开发者 1
  ├── 任务：构建登录页面 → 指派给 开发者 2
  └── 任务：编写集成测试 → 指派给 QA

每个 AI 队友有自己的角色、技能、权限边界和记忆。 你创建任务、分配队友、跟踪进度 — 它们独立执行，产出代码、文档、报告。

执行完成后，产物沉淀进知识库，下次类似任务不需要重新交代上下文。

⚡ 协作流程

  💬 项目会话（讨论需求、对齐方案）
        ↓  方向明确
  📋 创建任务（定义目标、预期输出、指派 AI 队友）
        ↓
  ⚙️ AI 队友自主执行（调用技能、产出中间结果）
        ↓
  ✅ 人工审批 / 接管 / 补充上下文（关键节点）
        ↓
  📦 产出项目资产（文档 / 代码 / 报告 / 结构化数据）
        ↓
  🧠 沉淀知识库（下次不再重复交代）

每一步全程可审计、可回溯、可中断调整。

🧬 核心实体

🔐 企业级治理

• 多租户隔离 — 企业间数据与执行环境完全隔离
• RBAC 访问控制 — 用户、AI 队友、技能三级权限
• 执行审计 — 所有任务执行全链路可追溯、可回放
• 成本追踪 — 模型调用成本按任务、项目、团队维度统计
• 密钥安全 — API 密钥托管与脱敏
• 审批工作流 — 关键操作可配置人工审批节点
• 私有化部署 — 支持企业内部基础设施部署

🛣 路线图

📚 文档

🤝 贡献

欢迎贡献技能插件、模型适配器、工作流模板和安全增强。详见 CONTRIBUTING.md。