多 Agent 团队自动晨报邮件
脚本汇总多 Agent 与机器状态 → 模型生成邮件 → 定时发送
- 给谁
- 管理多个 AI Agent 和机器的运行者、团队负责人
- 你会得到
- 每天早上 7 点收到结构化邮件，替代手动查询各 Agent 状态
硬约束
需要：能访问各 Agent 状态与代码仓库的脚本环境、邮件发送能力、至少一个 LLM API（Claude/Codex/Gemini）。作者使用 4 个 Agent（Claude、Codex、Z.ai、Gemini）和 3 台机器。具体脚本语言、调度工具、邮件服务未说明。
他们做了什么
Chris Pirillo 以前每天早上打开聊天窗口问「昨晚发生了什么」。现在他搭建了一套多 Agent 自动晨报系统：脚本收集 Claude、Codex、Z.ai、Gemini 四个 Agent 和三台机器的状态数据，由模型生成结构化邮件，每天早上 7 点发送。邮件包含五部分：三行摘要、实时状态、完成项及质量、阻塞项与修复进展、下一步计划。运行规则要求脚本与模型职责分离、失败状态精确追踪、空闲 Agent 自动启动、bullet 单事实格式。
效果如何
首日邮件报告了 46 次代码提交、91 个 issue 关闭、四个 Agent 和三台机器的状态。作者表示现在可以在喝咖啡时扫读邮件，无需手动查询。（来源：作者自述）
值得知道
作者未披露脚本语言、调度工具、邮件服务、API 配置或成本细节。Z.ai 使用 GLM-5.3-Flash 模型。来源为经验报告，非搭建教程，需自行实现数据拉取与邮件发送。本站未实测，复现需补充技术栈选型。
步骤
脚本收集事实
用脚本自动拉取各 Agent 和机器的状态数据：代码提交数、issue 关闭数、各 Agent 当前运行任务、失败/阻塞项及其修复状态。无事实则不生成邮件。
模型撰写邮件
将收集到的事实交给模型，按固定结构生成邮件正文：1) 三行摘要；2) 各 Agent 与机器实时状态；3) 睡前至今完成项及质量（已合并/搁置/回滚）；4) 阻塞项及修复进展与负责人；5) 下一步计划。每条规则：模型只负责撰写，不编造事实；失败只计未修复的；Agent 空闲须说明原因（预算耗尽除外）；每条 bullet 只含一个事实。
定时发送
配置每天早上 7 点自动发送邮件。作者首日邮件包含：46 次提交、91 个 issue 关闭、4 个 Agent 和 3 台机器的状态汇总。
运行规则治理
持续执行四条防误报规则：① 脚本收集事实，模型只撰写，无事实不发邮件；② 失败只保留最新未修复结果，已修复的说明修复方式；③ Agent 显示「无任务」视为异常，须先启动空闲 Agent 再生成报告（预算耗尽除外）；④ 每条 bullet 一个事实，便于快速扫读。
可复制提示词
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无提示词，按步骤操作即可。
按步骤配置脚本收集、模型调用、邮件发送即可，无需固定提示词模板。
来源
不再每天早上问「昨晚发生了什么」：多 Agent 团队 7 点发晨报邮件——脚本收集事实、模型只负责写，附 4 条防胡写规则 · ChrisPirillo · X · 2026-10-16T21:11:25.000Z
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