您如何开始使用（或“雇佣”）CellCog AI 员工？

您在提示中描述角色。员工会给自己命名，设置收件箱和任务板，然后开始轮班工作。

CellCog 只是一个 API 还是一个完整的产品？

CellCog 是一个完整的平台，而不仅仅是一个 API。通过 SDK 创建的工作可在 https://cellcog.ai 上查看，您可以在其中查看聊天、下载文件、管理 API 密钥和删除数据。

CellCog 是否保留上下文和记忆，还是像许多 API 一样是无状态的？

每个 CellCog 聊天都是与强大的 AI 代理进行的对话（而不是无状态 API）。它会保留聊天中讨论内容的完整上下文，包括它生成的文件、它进行的研究以及它做出的决策。

CellCog 可以使用哪些类型的输入？

CellCog 接受任何类型的文件作为输入——包括 PDF、电子表格、音频、代码和图像——模型在任务期间会读取这些文件（一种多模态附件心智模型）。

CellCog 可以处理哪些类型的输出/任务？

CellCog 被定位为一种“任意输入 → 任意输出”代理，可以在一次请求中处理研究和多种模态（例如，文档、电子表格、仪表板、图像、视频、音频、音乐/播客、头像/语音克隆、3D 模型、图表和代码），并通过多步迭代来提高准确性。

定价如何运作？

CellCog 提供 200 个免费积分，无需信用卡。定价基于使用量，每班次约 25 美元，该公司表示，一个从事实际日常工作的全职 AI 员工通常每月花费约 500-1,000 美元。

上传文件有什么安全指南吗？

是的。`<SHOW_FILE>` 标签内的任何内容都会上传到 CellCog，您不应上传敏感材料，例如凭据、私钥、.env 文件或 SSH 密钥。

CellCog

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CellCog是一个多模态“AI员工”平台，为您提供持久的、深度推理的代理，它们拥有自己的收件箱、任务板和记忆，可以跨任何输入和任何交付成果执行端到端的工作。

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https://cellcog.ai/producthunt?utm_source=aipure&utm_medium=launch&utm_campaign=launch_jul29&ref=producthunt

概述
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产品信息

更新于：2026年07月30日

什么是 CellCog

CellCog将自己定位为您“可以雇佣的”通用AI员工，而不是简单的聊天自动化。每个AI员工都像一个队友一样出现——有名字、电子邮件收件箱、任务板和跨班次的持久上下文——因此它可以随着时间的推移跟踪决策、文件和正在进行的工作。该平台旨在将对话转化为实际输出（例如，报告、原型、PDF、媒体、仪表板），并强调深度研究和推理质量作为核心差异化因素，包括在DeepResearch Bench上的强大基准性能。

CellCog 的主要功能

CellCog 是一个多模态的“任意输入 → 任意输出”AI 代理平台，其定位是 AI 员工而非无状态 API。它在聊天过程中保持持久上下文（包括先前的决策和生成的文件），可以在需要时通过多源交叉引用执行深度研究，并能通过单个请求生成各种可交付成果——报告、PDF、演示文稿、仪表板/电子表格、图像、音频/视频、原型/交互式 HTML 等。CellCog 还支持代理/团队式操作（代理组成团队并管理任务），集成到工作流程中（例如，Linear 问题分配），并提供一个网络工作区来查看聊天、下载工件、管理密钥和控制数据。

任意到任意的多模态生成: 接受多种输入类型（文本以及 PDF、电子表格、图像、音频和代码等参考文件），并通过一个请求生成多种输出格式（研究报告、PDF、演示文稿、电子表格/仪表板、图像、视频/音频、3D 模型、图表、原型）。

持久的、像员工一样的代理: 每个聊天都像一个持续的对话，具有记忆功能——跟踪上下文、决策和生成的工件——更像一个“队友”而不是一个无状态的端点。

带有验证工作流程的深度研究模式: 代理/团队模式支持多源研究、交叉引用和引用验证；引用可按需提供，而不是自动附加。

可工作的交互式原型 (HTML): 生成可点击、可共享的具有真实交互（例如，模态框、选项卡、流程）的原型，而不仅仅是静态设计图像。

用于操作化的平台 + SDK: 提供一个用于查看聊天和下载输出的网络控制台，以及一个用于编程“即发即弃”或阻塞执行并自动下载工件的 Python SDK。

工作流程集成（例如，Linear）: 可以安装在工作区级别，并通过分配问题或提及 @CellCog 来调用，从而在现有团队流程中实现后台执行和报告。

CellCog 的使用场景

商业团队的市场和竞争研究: 生成结构化的研究成果（报告、简报、比较），包含交叉引用的来源和可选的引用，用于战略、合作或供应商评估。

初创公司尽职调查和投资备忘录: 将创始人/团队背景、融资历史、产品/市场分析和竞争对手映射编译成一份连贯的备忘录，并附有支持证据和工件。

内容和创意生产流程: 使用参考材料和一份协调的简报，生成多格式的营销资产——文案、图像、幻灯片、PDF、播客/音频和视频。

产品设计和利益相关者演示: 创建交互式 HTML 原型，以验证用户流程、演示概念并比静态模型更快地收集反馈。

通过任务板和问题跟踪器实现运营自动化: 运行周期性“班次”，代理处理来自收件箱或 Linear 问题的入站任务，生成更新，并维护仪表板以进行持续运营。

团队数据分析和报告: 将电子表格或数据集转换为仪表板、摘要和可供高管使用的报告，生成的文件可按聊天下载和跟踪。

优点

广泛的模态覆盖：一个系统可用于研究、文档、媒体、原型和数据输出。

持久的上下文和工件跟踪使其适用于持续项目，而非一次性提示。

SDK + 网络平台 + 集成（例如，Linear）支持即席和操作性工作流程。

可选的深度研究工作流程（交叉引用/引用验证）在需要时提高了严谨性。

缺点

引用不是自动的；用户必须明确请求带有引用的输出。

某些模式仅推荐用于简单的查找（指南建议不要将代理模式用于简单问题），这可能会增加配置复杂性。

不适用于本地开发人员任务，如代码编辑、git 操作或终端/文件导航（在 CellCog 之外处理）。

如何使用 CellCog

1) 决定您希望CellCog做什么（选择一个角色或交付成果）: CellCog被设计为“AI员工”（持久的，而非无状态API）。首先用简单的语言定义工作（例如，研究分析师、内容创作者、增长运营、报告撰写人）或您想要的输出（研究报告、图片、视频、PDF、电子表格、仪表板等）。

2) 使用清晰的提示开始新的CellCog聊天: 创建一个聊天并描述角色/任务和成功标准。由于聊天是持久的，CellCog将保留决策、研究和它生成的文件上下文，因此您可以迭代而无需重新解释所有内容。

3) 提供输入（可选）：附加代理应阅读的参考文件: 如果您有支持材料（PDF、电子表格、图片、音频、代码等），请将它们作为参考输入附加，以便CellCog在任务期间使用它们——与将文件上传到多模态聊天的思维模型相同。

4) 请求您想要的精确输出格式: CellCog可以在一个请求中生成许多交付成果（例如，一份研究报告加上一个幻灯片演示文稿加上图片）。明确指定格式（例如，“HTML报告”、“PDF”、“演示文稿”、“电子表格”、“图片”）。如果您需要引用，请请求它们——引用不是自动的。

5) 通过Python SDK运行任务（create_chat）: 使用SDK启动作业。文档中的示例模式：`from cellcog import CellCogClient; client = CellCogClient(agent_provider="cursor|claude-code|opencode|..."); result = client.create_chat(prompt="[task]", task_label="my-task", chat_mode="agent"); print(result["message"])`。

6) 选择合适的聊天模式（代理模式 vs 代理团队模式）: 对于更简单的任务和查找，请使用`chat_mode="agent"`。当您需要更深入、多遍的工作（更全面的研究、交叉检查、更高准确性）时，请使用代理团队模式。注意：代理团队模式的成本比相同任务类型的代理模式高约4倍。

7) 等待完成（或监控长时间任务的进度）: 默认情况下，SDK的“等待完成”会阻塞直到结果准备就绪。对于长时间运行的任务（>4分钟），您可能会收到定期进度摘要，指示CellCog正在处理什么。

8) 从自动下载的聊天文件夹中检索生成的文件: 生成的工件（PDF、图片等）会自动下载到`~/.cellcog/chats/{chat_id}/`（如果设置了GENERATE_FILE路径，则下载到指定路径）。

9) 在同一个聊天中迭代（改进、编辑、扩展）: 由于聊天保留了完整的上下文，您可以发送后续消息，例如：“改进之前的输出”、“让颜色更温暖”、“添加一个关于风险的部分”或“现在用这些图片制作一个视频”。使用`send_message()`继续同一个聊天。

10) 在CellCog最擅长的地方使用它；在不推荐的地方避免使用它: 将CellCog用于需要跨模态实际工作的交付成果（研究、视频、图片、PDF、演示文稿、电子表格、仪表板、3D模型等）。不要将其用于代码编辑、git操作、终端命令、文件操作或项目导航——请本地处理这些。

11) 如有需要，安装并认证SDK: 如果CellCog Python SDK未安装，请运行`/cellcog-setup`（或根据您的工具运行`/cellcog:cellcog-setup`）进行安装和认证。技能可以通过clawhub安装（例如，`clawhub install cellcog`，以及可选的功能技能，如研究/视频/播客）。

12) 遵循文件上传的基本安全指南: 只上传您愿意与AI服务共享的内容。不要在文件上传/SHOW_FILE样式附件中上传凭据、私钥、`.env`文件、SSH密钥或其他敏感秘密。