AWS 开源开发者多智能体 Kiro Crew

AWS 出人意料地将 Kiro 旗下最新的效率与开发者工作流解决方案 Kiro Crew 开源了。你可以把它理解为类似 OpenClaw 的工具，不过 OpenClaw 与 Kiro Crew 之间仍有一些区别，我稍后会进行说明。在这篇文章中，我们将介绍如何开始使用 Kiro Crew、如何完成配置、如何运行简单的开发者工作流，当然也会比较 OpenClaw 与 Kiro Crew 的不同之处。

Kiro Crew 是 AWS 推出的一款开源个人 AI Agent，既可以在本地运行，也可以远程运行，并支持持久化、自学习的工作流。你可以通过 Mac 桌面应用、Web 控制台、CLI，以及 Slack、Teams 等消息平台使用它。安装只需执行一条 curl 命令，同时需要一个免费的 Kiro 账号。

它的核心功能包括：用于索引文件和文件夹的本地 Knowledge base、定时任务，以及由多个 Agent 并行执行的研究任务。与 OpenClaw 相比，Kiro Crew 更专注于软件开发工作流，而 OpenClaw 面向的是通用型个人自动化。这个项目刚刚开源，目前仍存在一些不够完善的地方。

官方文档中的介绍如下：

Crew 是一款开源个人 AI Agent，可以在你的硬件上本地或远程运行。它具备持久化、自学习和自我演进能力。你可以通过 Mac 应用、Web 控制台和 CLI 与它协作，也可以通过 Slack、Discord、Telegram、Teams、Webex、WeCom 和 WeChat（微信）等其他渠道使用它。多步骤任务可以在无人值守的情况下运行，周期性任务会按照你的日程执行，而心跳机制则会持续监控系统，直到出现需要关注的情况。

Kiro Crew 提供了 Mac 桌面应用；Windows 和 Linux 版本可能也已经在开发计划中。不过，我个人更喜欢 CLI，因为它可以安装在所有平台上。Windows 用户可以通过 WSL 使用，但可能会遇到 llama cpp 相关的障碍，这个问题应该很快就会得到解决。

curl -fsSL https://download.crew.kiro.dev/cli.sh | sh

运行上面的 curl 命令。安装完成后，依次执行以下命令：

kirocrew setup
kirocrew doctor
kirocrew gateway

本地 URL 可以访问后，剩下的流程就很直观了。按照后续页面中的提示完成操作即可。顺便说一句，你需要有效的 Kiro 凭证来完成身份认证并开始使用。Kiro 提供免费套餐。太棒了！

配置完成后，你可以通过多种方式进行体验。你可以与它聊天、运行任务、安排定时作业、配置个人偏好等。

我最喜欢的是 Knowledge 部分，你可以在这里添加本地文件夹。它相当于一个知识中心，会对内容进行分块、索引并生成 embedding。这个过程并不是自动完成的，你需要手动选择文件或文件夹。你可以把它理解为一种 Memory，但它不会自动学习。

为了使用本地知识，我必须明确要求它调用本地知识搜索——这可能是一个 bug。

除了 Knowledge，另一个对所有人都很有帮助的功能是 Parallel Work。你可以让多个 Agent 以异步方式并行开展研究。

我会在另一篇专门的文章中体验其他功能。不过现在，我们先来比较一下 OpenClaw 与 Kiro Crew。

OpenClaw 与 Kiro Crew 对比

Kiro Crew 绝对值得持续关注，尤其是当你想要一个能够贯穿整个开发环境持续工作、而不只是待在聊天窗口里回答 prompt 的 AI Agent 时。它的本地知识能力、定时任务、并行研究以及 CLI 优先的工作流，使其尤其适合那些希望尝试长时间运行、更具自主性的工作流的开发者。

这个项目目前仍处于早期阶段，我在使用过程中也遇到了一些不够完善的地方。不过，对于一个刚刚开源的项目来说，这在预料之中。令人振奋的是，AWS 正在将这个项目开放给社区，让大家能够探索并共同改进它。

如果你已经在使用 Kiro，或者对 Agent 式开发工具感兴趣，不妨试试 Kiro Crew。如果你和我一样喜欢在终端中工作，我更推荐通过 CLI 使用它。我会继续测试它的知识、任务调度和多 Agent 能力，并在未来的文章中分享更深入的使用指南。

如需采取进一步措施，你可以考虑屏蔽此人和/或举报滥用行为。