★ FEATURED ARTICLE 什么是Autensa Mission Control全球首个自托管AI自主产品引擎深度解析让你的产品24/7自动进化【免费下载链接】mission-controlThe worlds first Autonomous Product Engine (APE): AI agents research your market, generate features, and ship code as PRs. Convoy mode, crash recovery, cost tracking, 80 API endpoints. Self-hosted via OpenClaw Gateway.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mission/mission-controlAutensa Mission Control是一款自托管的 AI 自主产品引擎Autonomous Product Engine简称 APE。它的核心承诺只有一句话让你的产品 24/7 自动进化——AI Agent 团队自动研究你的市场、生成并评分功能点子、按你的决策自动编码、测试、评审最后以 Pull Request 的形式把代码交付给你。基于 Next.js TypeScript SQLite 构建通过 OpenClaw Gateway 连接 AI Agent 运行时支持 Docker 一键部署内置 135 个 API 端点与完整的成本追踪、崩溃恢复能力。数据全部存放在你自己的服务器上无广告追踪、无中心化采集。一、它解决什么问题产品改进不再是全职工作改进一个产品意味着一个永动的循环研究竞品、头脑风暴、排优先级、写方案、编码、测试、评审、部署然后再来一轮。对大多数个人开发者和小团队来说这个循环根本跑不完——功能积压列表越积越长却没有任何一个变成收入。Autensa Mission Control 的思路是把循环中除决策外的所有环节交给 AI Agent并且让它在你睡觉时继续运行。传统流程Autensa Mission Control手动调研竞品和市场AI 自动研究竞品、SEO 缺口、用户意图、技术短板文档里堆积的点子AI 生成带影响力/可行性评分的功能点子排期、分配、跟进任务滑卡决策后自动进入构建队列人工编码、测试、评审Builder → Tester → Reviewer 流水线自动执行手动合并代码自动生成带完整上下文的 Pull Request一句话总结你唯一的工作就是滑卡其他全部自动。二、7 步自动流水线从市场研究到 PR 交付Autopilot 管线是整个引擎的心脏完整流程如下详见 docs/HOW-THE-PIPELINE-WORKS.md研究 → 创意 → 滑卡 → 计划 → 构建 → 测试 → 评审 → PR (AI) (AI) (你) (AI) (Agent) (Agent) (Agent) (自动)研究Research指向你的产品代码仓库 线上 URLAI 自动分析竞品、转化模式、SEO 缺口、技术机会可按日/周/自定义 cron 定期运行。创意生成Ideation研究结果直接喂给创意 Agent产出具体、可执行的功能点子。每个点子都有影响力评分、可行性评分、工作量估计和技术方案且直接链接回启发它的原始研究——一切基于证据不靠猜测。滑卡决策Swipe唯一的人工环节下一节细说。计划PlanAI 主动提出澄清性问题根据你的回答生成详细规格说明写代码前有审批门槛。构建Build构建 Agent 克隆仓库、建分支、实现功能同时注入历史任务学到的经验教训。测试Test测试 Agent 启动真实浏览器Playwright校验 JS 错误、CSS 语法、资源加载、HTTP 状态并截图留证失败自动带具体错误打回修复。评审Review评审 Agent 检查代码质量、架构决策、安全隐患而不仅是能不能跑。PR 交付全流程上下文自动写入 Pull Request等待你合并。一个关键设计任何环节失败都会带着具体原因打回给 Builder且系统会跟踪重试次数、指数退避5 次失败后标记人工介入避免死循环。流水线还配备了一个Learner学习者——它在每次阶段转换时记录哪里出错、什么模式导致、下次如何避免存入知识库并注入后续任务。每一次失败都会让下一次构建更聪明。核心实现位于 src/lib/autopilot/研究、创意、滑卡、排期测试 Agent 的浏览器校验上下文见 src/lib/browser-test-context.ts。三、滑卡式决策Tinder 式界面决定产品方向创意会以卡片形式出现你只需四选一组件实现src/components/autopilot/SwipeDeck.tsx手势含义系统行为Pass拒绝偏好模型从中学习Maybe犹豫进入暂缓池1 周后带着新市场情报自动重新浮出Yes批准立即创建任务构建 Agent 开始编码Now!加急进入优先队列立即执行这套机制背后有两项越用越懂你的能力偏好学习每次滑卡都会训练每个产品独立的偏好模型自动调整增长/SEO/UX 等类别权重和复杂度偏好点子一轮比一轮更贴合你的品味。暂缓池Maybe Pool不确定的点子不会消失可配置周期后带着新上下文重新浮出支持批量重评src/lib/autopilot/maybe-pool.ts。四、多 Agent 协同流水线、护航模式与依赖图除了 Autopilot 管线Mission Control 还内置了完整的多 Agent 编排层核心设计包括Builder → Tester → Reviewer → Verifier 角色流水线每个阶段由专职 Agent 负责任何失败都回环给 Builder且回环携带精确的错误信息而非从头盲目重试。护航模式Convoy Mode大型功能自动拆分为子任务3–5 个 Agent 并行执行配合依赖感知调度和可视化 DAG 依赖图编排核心src/lib/convoy.ts依赖图组件src/components/DependencyGraph.tsx。Operator Chat构建进行中可以给 Agent 发消息——排队备注会在下一个检查点送达直发消息则实时进入 Agent 活跃会话实现中途纠偏全程聊天记录按任务归档。实时活动流基于 SSE 的实时事件流src/app/api/events/stream/route.ts研究进度、构建进度、测试结果、成本变化、PR 创建全部秒级推送可按产品/Agent/事件类型过滤。五、可靠性设计崩溃恢复、健康监控与预算管控自托管引擎要 7×24 跑可靠性是底线。Mission Control 在这方面做了系统性设计可靠性规范见 docs/symphony-reliability-spec.md能力说明检查点与崩溃恢复Agent 进度按可配置检查点保存会话崩溃后从最后一个检查点续跑而非从头开始src/lib/checkpoint.tsAgent 健康监控自动检测卡死、停滞、僵尸Agent并自动 nudge 或重新分配src/lib/agent-health.ts成本追踪与预算上限按任务/按产品聚合的精细成本视图设置日/月上限后超支自动暂停派发防止 AI 烧钱失控src/lib/costs/工作区隔离每个构建任务独立隔离Git worktrees 隔离分支、任务沙箱目录、4200–4299 端口分配、串行合并队列——并行构建互不干扰src/lib/workspace-isolation.ts自动化分级按产品选择信任等级详见下表三档自动化等级按舒适区选择等级行为适合场景Supervised监督自动建 PR人工评审合并生产应用Semi-Auto半自动CI 通过 评审 Agent 批准后自动合并Staging 与受信仓库Full Auto全自动点子 → 上线功能端到端全自动副业项目与 MVP六、Docker 自托管快速上手三步跑起来部署是整个项目最轻量的部分生产加固指南见 PRODUCTION_SETUP.md# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mission/mission-control cd mission-control cp .env.example .env # 2. 配置 OpenClaw 网关地址与 Token两个必填项 # 3. 构建并启动 docker compose up -d --build打开http://localhost:4000即可使用 。容器配置Dockerfile 与 docker-compose.yml数据通过命名卷持久化SQLite 数据库 工作区文件。前提条件Docker、一个运行中的 OpenClaw GatewayAI Agent 运行时、以及任一主流 AI 服务商的 API KeyAnthropic 推荐。也支持多机部署Autensa 和 OpenClaw 可以分处两台机器通过 Tailscale 组建安全内网互联。数据库为 SQLite启动时自动迁移21 个迁移迁移前自动创建带时间戳的备份并内置备份/恢复 API。七、项目结构导读核心代码在哪里路径内容src/app/api/135 个 API 端点任务、产品、Agent、成本、护航、Webhook 全覆盖src/lib/autopilot/自主产品引擎核心研究、创意、滑卡、暂缓池、偏好学习、A/B 测试src/lib/编排与可靠性convoy.ts、checkpoint.ts、agent-health.ts、workspace-isolation.tssrc/lib/db/SQLite 数据层与 21 个自动迁移schema.tssrc/components/界面层看板、滑卡牌堆、依赖图、实时流、成本面板specs/功能设计规格书护航模式、自动恢复、Agent 技能学习闭环等docs/架构与实时通信文档REALTIME_SPEC.md、ORCHESTRATION_WORKFLOW.mdCHANGELOG.mdv2.0 → v2.5.1 完整版本演进史八、谁适合用 Autensa Mission Control个人开发者 / 副业项目开 Full Auto让点子到上线全自动闭环你只负责滑卡。小团队用 Semi-Auto 把重复的功能迭代交给引擎人聚焦架构与高价值决策。生产环境团队选 Supervised 等级把 Mission Control 当作自动 PR 生产线保留人工合并的最后一道闸。重视数据主权的用户完全自托管任务数据、研究结果、滑卡历史全部留在你自己的 SQLite 中连接外部 AI 服务时也只发送你明确发送的数据。总结Autensa Mission Control 把研究市场 → 想点子 → 写代码 → 测试评审 → 交付 PR这条产品改进主链路做成了可 7×24 小时自动运转的引擎。它不只是又一个 AI 编程工具而是一个会研究市场、会学习你的品味、会从失败中变聪明、且烧钱有上限的自主产品进化系统。如果你厌倦了手动管理功能积压列表这套系统值得亲自部署体验——毕竟你的产品可以从今晚开始自己进化了 【免费下载链接】mission-controlThe worlds first Autonomous Product Engine (APE): AI agents research your market, generate features, and ship code as PRs. Convoy mode, crash recovery, cost tracking, 80 API endpoints. Self-hosted via OpenClaw Gateway.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mission/mission-control创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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