最近发现一个很有意思的开源玩法。

通过 MCP 把 ChatGPT 和本地 PC 打通后，它就不再只是坐在聊天框里回答问题，而是真的可以开始操作你的电脑完成任务。

比如：
- 读取、修改本地文件
- 执行终端命令
- 创建和重构代码
- 启动应用、查看运行结果
- 获取屏幕截图
- 操作鼠标和键盘
- 持续运行长任务
- 同时调度多个 Worker

真正有意思的地方，是它可以把 ChatGPT 变成一个任务调度中心。

一个复杂需求进来后，不再由单个 Agent 从头做到尾，而是：

ChatGPT 负责拆解任务 → 分发给多个 Worker → Worker 分头执行 → 汇总结果 → 最终统一决策。

比如一个 Worker 查代码，一个负责定位 Bug，另一个直接修改和测试。

最后再把结果交回主 Agent 整合。

这种玩法已经不是简单的“给 ChatGPT 加个 MCP”了。

更像是直接在 ChatGPT 里面搭了一套多 Agent 编程团队。

尤其对于 Codex 重度用户来说，这个思路挺有意思：

把 ChatGPT 当大脑，把 PC 当执行环境，再让多个 Worker 同时干活。

原本只能一问一答的 ChatGPT，直接升级成了一个可以长期运行、调用工具、操作电脑、持续推进任务的 Coding Agent。

而且项目本身还是开源的。

如果你不满足于只把 ChatGPT 当聊天工具，这个玩法确实值得折腾一下。

#ai #AI工具 #大模型 #AI人工智能 #AI搞事业howto #codex #AI学习 #小红书科技AMA #howto用好AI