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056 · 工廠養出的記憶大腦

印度百人工廠沒有資料科學團隊，用 36 個分工明確的 agent 與夜間記憶整理，把三代人的經驗變成可傳承的系統。

2026-07-119:58Rushabh Doshi（Machinecraft）Agent開發工具開源產業觀察看原片

原標題：The Factory That Dreams: 39 AI Agents, No Framework - Rushabh Doshi, Machinecraft

重點摘要

  • 知識只長在三顆腦袋裡Machinecraft 是講者家族在印度經營三代的真空成型機工廠，客戶資料、報價與客製細節全靠祖父、父親與講者自己記住，員工一離職，那塊知識就跟著流失。
  • 不訓練模型，直接餵歷史資料沒有動用任何 GPU 或微調，而是把多年的報價、圖面、付款紀錄等幾百 GB 的內部歷史資料，餵給現成模型抽取事實與關聯，組成一張關係圖譜。
  • 36 個各司其職的 agent，不是一個萬能提示把系統設計成像一個內閣，Athena 負責統籌、Prometheus 跟進銷售、Plutus 算報價等，各自只做一件事，遇到分歧就開會辯論再給出答案。
  • 分層記憶加上每晚的作夢週期短期工作記憶、釘住的事實、隨信任成長的關係，加上一道判斷什麼值得記住的關卡；系統每晚會重播當天內容、鎖定有用資訊、揪出矛盾、悄悄忘掉雜訊，隔天早上生出一份記憶整理報告。
  • 一份專屬信念取代通用的「有幫助、無害」原則以家族三代做生意的五個信念寫成規則——沒有單一來源掌握全部真相、絕不把話說死、一定引用文件與日期、做好自己的事、誠實面對難堪的真相。
  • 把整套架構開源，取名 BrainOS外部代理商開價 23 萬美元做同樣的系統，講者的版本一個月只要幾千美元；後來把系統包成一副空白的骨架，開放其他公司灌入自己的知識。

時間軸

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時碼段落重點
00:00開場Rushabh Doshi 自我介紹，說明自己經營印度一間百人的真空成型機工廠 Machinecraft，沒有資料科學團隊，卻做出一套跑全公司業務開發的多 agent 系統。
00:32三代人的知識危機公司真正的資產不是機器，是客戶是誰、當年怎麼報價這類知識；三代下來全靠祖孫三人記住，人一走，那塊記憶就跟著不見。
01:37決定養一個大腦與其把知識寫成沒人看的文件，不如養出一個記住這一切的大腦，不是給人戳一下的聊天機器人，而是公司的分身。
02:25把所有歷史資料餵進去第一步是把多年的報價、圖面、付款紀錄等幾百 GB 的內部歷史資料全部餵給系統，用的是自家歷史，不是公開網路資料。
02:58不訓練模型，抽出知識圖譜全程沒有訓練任何模型，而是讓現成模型讀過這些資料、抽出事實與關聯組成關係圖譜，本質上是一套整理得很好的記憶。
03:13用生物設計取代純軟體團隊不把這套系統當軟體看，而是當成正在養的東西，仿照生物給它感官、直覺、記憶、作夢週期，以及對抗錯誤資訊的免疫系統。
03:5236 個各司其職的 agent與其靠一個萬能提示做完所有事，不如讓 36 個 agent 各自只負責一件事，例如統籌協調、跟進銷售、報價、查核事實。
04:36開會辯論出答案這些 agent 會互相開會、引入專家、彼此辯論，最後才給出一個答案，像一間不打烊、沒有自我的董事會。
04:52每天跑的九項工作系統撐起整條業務開發流程，每天執行九項具體工作，從開發信、會前簡報、報價，到喚醒沉睡名單與回覆客戶。
06:06技術棧與 213 個工具背後是正式的架構：向量與關係圖譜資料庫、CRM，三家不同的模型供應商各司其職，所有能力共暴露成 213 個工具。
06:36分層記憶機制一般語言模型記性只有幾十秒，講者說團隊為此刻意設計分層記憶：短期工作記憶、釘住的事實、隨信任成長的關係。
07:12每晚的作夢週期一道判斷什麼值得記住的關卡把關之後，系統每晚還會跑一次睡眠週期：重播當天內容、鎖定有用資訊、揪出矛盾、忘掉雜訊。
07:55專屬信念的五個原則系統的行為準則不是套用「有幫助、無害」這種通用原則，而是把家族三代做生意的信念寫成一份專屬規則。
08:47成本對比與開源成 BrainOS訓練費用是零，真正貴的是教會公司記住自己；外部代理商開價 23 萬美元，講者的版本一個月只要幾千美元，後來把整套架構開源成 BrainOS。

值得記的話

名詞與人物

Machinecraft講者家族在印度經營的真空成型機工廠，傳到他手上已是第三代，員工約百人。
Era講者與團隊對這套多 agent 系統的稱呼，被當成正在養的東西看待，而不是一般軟體。
AthenaEra 裡負責統籌、召集其他 agent 開會討論的角色。
PrometheusEra 裡負責跟進銷售的 agent。
PlutusEra 裡負責報價與定價的 agent。
VeraEra 裡負責查核事實、把關資訊正確性的 agent。
BrainOS講者把整套 agent 架構抽出來做成的開源版本，提供空白的系統骨架讓其他公司灌入自己的知識。

延伸

  • 講者提到系統整合了 Google 相關工具、文件讀取工具與各種溝通管道的工具，但沒有細說個別工具是什麼。
  • 講者提到有一套對抗錯誤資訊的「免疫系統」機制，但沒有進一步說明它實際如何運作。
  • 講者提到三家不同的模型供應商各自被挑來做最適合的工作，但沒有點名是哪些供應商。