千问3.7max帮我做成了AI Native公司

千问3.7max帮我做成了AI Native公司 千问3.7max帮我做成了AI Native公司 Modified May 20 Gateway 整体架构 员工在 Open WebUI 看到的是 8 个助手： Code block Plain Text ngs text → 日常对话/写文案，走 Sub2API 跑 Copilot 算力 ngs reddit research → Reddit 深度调研，走 Codex + computer use + chrome ngs file assistant → 读写 NAS 文件，走 Codex ngs feishu → 飞书协作，走 Codex 调飞书 OpenAPI ngs image → 生图，走 Codex 内置 imagegen skill ngs seedance video → 视频生成，走 Seedance ngs sub2api → 直连订阅池，给开发者用 ngs knowledge → 公司知识库问答，走本地 RAG 员工不知道下面哪个走 Codex 哪个走 Sub2API，也不用知道。他只需要在 Open WebUI 下拉选模型，发消息，等结果。 下面这张图是员工实际看到的界面： 员工端 Open WebUI 助手列表 下面这张图是 Gateway Admin 后台，能看到当前所有助手的调用次数、平均耗时、token 消耗： Gateway Admin 后台监控 下面把 Gateway 的三层能力拆开讲。这三层不是平行的功能模块，是一条递进链：先把分散的算力收口、再让算力能真正做事、最后让做完的事变成公司资产。 Gateway 三层能力的认知递进 04 第一层：我订一份 Copilot，让全家都用上了Claude 先解决最便宜的问题：算力。 有个工具叫sub2api，能把订阅服务（GitHub Copilot、Antigravity、Cursor）的客户端调用，伪装成标准 OpenAI API 协议，让你能在任何支持 OpenAI 接口的地方调用。 我订一份 GitHub Copilot，原本只能在 VSCode 里用。接上 sub2api，团队所有人都能在 Open WebUI 里调到这份 Copilot 算力，背后跑的是Claude 在 Gateway 的 docker compose 里 sub2api 这一段长这样： Code block Plain Text sub2api: image: your sub2api image ports: "8088:8080" environment: COPILOT TOKEN=${COPILOT TOKEN} ANTIGRAVITY TOKEN=${ANTIGRAVITY TOKEN} volumes: ./storage/sub2api:/data 环境变量在 .env 里： Code block Plain Text SUB2API BASE URL=http://sub2api:8080 SUB2API API KEY=Sub2API管理端生成的key SUB2API DEFAULT MODEL=gpt 4o COPILOT TOKEN=xxxx Gateway 的路由层判断：如果员工选的是 ngs text 助手，请求直接打到 sub2api。结果就是公司日常文本任务的算力成本接近零——本来就订了的服务，多几 个人用而已。 省下来的钱不少。假设8 个人各订 ChatGPT Pro 一个月 1600 块，现在合并成一份 Copilot 订阅 + Sub2API，月成本压到 200 以内。 划重点：Codex、GitHub Copilot、Antigravity 现在都支持第三方登录，也可以直接登录到 Gateway 端，统一调度。不一定要走 sub2api 这条路。 但光省钱不够。员工要的不是「能问 AI 问题」，是「AI 能真的帮我把活干完」。这就要进入第二层。 05 第二层：让 AI 真的去打开 Chrome 抓 Reddit，而不是用过时数据糊弄我 这一层是整个 Gateway 里技术含量最高的部分，也是千问 3.7 帮我顶下来的部分。 需求是这样的：员工选「NGS Reddit调研助手」，发一句「帮我看 r/dropshipping 这周最热的 5 个帖子，把用户痛点提炼成飞书文档」。 普通模型做不了这事。它要么用过时的训练数据回答，要么连不上 Reddit。我需要的是：模型真的去打开 Reddit 浏览器，真的抓页面，真的看实时数据。 这就要用到 Codex app server 的 computer use + chrome 能力。Codex CLI 内置一个本地 Chrome 控制器，模型可以发指令让 Chrome 打开页面、滚动、点击、截图、读 DOM。 问题是 Open WebUI 只懂 OpenAI 协议，Codex app server 走的是自己的 Thread 协议。中间需要一个 Adapter 做协议翻译。 Adapter 大概结构是这样： Code block Python adapters/codex adapter.py class CodexAdapter: def init (self, codex server url: str): self.codex url = codex server url async def chat completion(self, request: ChatRequest): 1. 把 OpenAI 的 messages 转成 Codex Thread thread = await self.create thread( system=request.system prompt, workspace="/Volumes/home/AI Center/reddit research", tools=["computer use", "chrome", "feishu api"], ) 2. 把用户最后一条消息作为任务下发 task id = await self.submit task( thread id=thread.id, instruction=request.messages[ 1].content, max steps=50, ) 3. 流式读取 Codex 的执行日志，转成 SSE 给 Open WebUI async for event in self.stream events(task id): yield self.codex event to openai chunk(event) 关键的难点在 codex event to openai chunk 这一步。Codex 的事件类型有 20 多种：tool call started、tool call finished、screenshot taken、file written、thread completed……每一种都要映射到 OpenAI 的 delta 结构里，否则 Open WebUI 会卡住或乱码。 我让千问 3.7 一次性把这张映射表写完了。Claude Code 的提示词大概是： Code block Plain Text 任务：实现 Codex app server 事件到 OpenAI chat completions SSE chunk 的双向转换器。 要求： 1. 处理所有 Codex 事件类型（参考 codex app server v0.4 SDK） 2. tool call 转成 OpenAI 的 function call delta 3. 浏览器截图转成 markdown image link，路径写到 NAS 4. 长任务（30分钟+）保持 SSE 心跳，避免 Open WebUI 断连 5. 错误事件转成 OpenAI 的 error chunk，包含 error.code 和 error.message 输入：codex app server 的 event stream（参考 codex events.proto） 输出：SSE 格式的 OpenAI chunk stream 要求一次性产出完整代码，不要伪代码。 千问 3.7 一次返回了 800 多行可跑通的转换器。中间有一处对 streaming tool call 的处理我修了一下（它默认把 partial arguments 合并到最后一条 chunk，但 Open WebUI 需要 partial delta），其它全过。 跑通后的效果是：员工在 Open WebUI 输入「调研 r/dropshipping」，几秒钟后看到 Chrome 自动打开了，截图实时显示在对话窗口里，模型一边滚动一边总结。10 分钟后给一份完整的 Markdown 报告，自动存到 NAS 并生成飞书文档链接。 同样的链路可以做亚马逊选品调研、Shopee 竞品分析、TikTok 热门视频抓取。只要换 prompt 里的目标站点，Codex 就会用 computer use 真的去那个站点抓。 但 Codex 跑完一次就走了。员工下周问同一个 subreddit，Codex 还是从零开始抓、从零开始想。这就要进入第三层。 06 第三层：每条对话进 Postgres，第八周 AI 就能看懂 NGS 在干什么 这一步是整个 AI Native 闭环里最关键的一环，但也是最容易被忽略的。 Gateway 中间件层加了一个 logger，在每个请求进来和返回时都拦截一次： Code block Plain Text gateway/logger.py @app.middleware("http") async def log ai interactions(request: Request, call next): if not request.url.path.startswith("/v1/chat"): return await call next(request) req body = await request.body() req id = str(uuid.uuid4()) 异步写入，不阻塞主流程 asyncio.create task( Gateway 整体架构 员工在 Open WebUI 看到的是 8 个助手： 员工不知道下面哪个走 Codex 哪个走 Sub2API，也不用知道。他只需要在 Open WebUI 下拉选模型，发消息，等结果。 下面这张图是员工实际看到的界面： 员工端 Open WebUI 助手列表 下面这张图是 Gateway Admin 后台，能看到当前所有助手的调用次数、平均耗时、token 消耗： Gateway Admin 后台监控 下面把 Gateway 的三层能力拆开讲。这三层不是平行的功能模块，是一条递进链：先把分散的算力收口、再让算力能真正做事、最后让做完的事变成公司资产。 Gateway 三层能力的认知递进 04 第一层：我订一份 Copilot，让全家都用上了Claude 先解决最便宜的问题：算力。 有个工具叫sub2api，能把订阅服务（GitHub Copilot、Antigravity、Cursor）的客户端调用，伪装成标准 OpenAI API 协议，让你能在任何支持 OpenAI 接口的地方调用。 我订一份 GitHub Copilot，原本只能在 VSCode 里用。接上 sub2api，团队所有人都能在 Open WebUI 里调到这份 Copilot 算力，背后跑的是Claude 在 Gateway 的 docker compose 里 sub2api 这一段长这样： 环境变量在 .env 里： Gateway 的路由层判断：如果员工选的是 ngs text 助手，请求直接打到 sub2api。结果就是公司日常文本任务的算力成本接近零——本来就订了的服务，多几 个人用而已。 省下来的钱不少。假设8 个人各订 ChatGPT Pro 一个月 1600 块，现在合并成一份 Copilot 订阅 + Sub2API，月成本压到 200 以内。 划重点：Codex、GitHub Copilot、Antigravity 现在都支持第三方登录，也可以直接登录到 Gateway 端，统一调度。不一定要走 sub2api 这条路。 但光省钱不够。员工要的不是「能问 AI 问题」，是「AI 能真的帮我把活干完」。这就要进入第二层。 05 第二层：让 AI 真的去打开 Chrome 抓 Reddit，而不是用过时数据糊弄我 这一层是整个 Gateway 里技术含量最高的部分，也是千问 3.7 帮我顶下来的部分。 需求是这样的：员工选「NGS Reddit调研助手」，发一句「帮我看 r/dropshipping 这周最热的 5 个帖子，把用户痛点提炼成飞书文档」。 普通模型做不了这事。它要么用过时的训练数据回答，要么连不上 Reddit。我需要的是：模型真的去打开 Reddit 浏览器，真的抓页面，真的看实时数据。 这就要用到 Codex app server 的 computer use + chrome 能力。Codex CLI 内置一个本地 Chrome 控制器，模型可以发指令让 Chrome 打开页面、滚动、点击、截图、读 DOM。 问题是 Open WebUI 只懂 OpenAI 协议，Codex app server 走的是自己的 Thread 协议。中间需要一个 Adapter 做协议翻译。 Adapter 大概结构是这样： 关键的难点在 codex event to openai chunk 这一步。Codex 的事件类型有 20 多种：tool call started、tool call finished、screenshot taken、file written、thread completed……每一种都要映射到 OpenAI 的 delta 结构里，否则 Open WebUI 会卡住或乱码。 我让千问 3.7 一次性把这张映射表写完了。Claude Code 的提示词大概是： 千问 3.7 一次返回了 800 多行可跑通的转换器。中间有一处对 streaming tool call 的处理我修了一下（它默认把 partial arguments 合并到最后一条 chunk，但 Open WebUI 需要 partial delta），其它全过。 跑通后的效果是：员工在 Open WebUI 输入「调研 r/dropshipping」，几秒钟后看到 Chrome 自动打开了，截图实时显示在对话窗口里，模型一边滚动一边总结。10 分钟后给一份完整的 Markdown 报告，自动存到 NAS 并生成飞书文档链接。 同样的链路可以做亚马逊选品调研、Shopee 竞品分析、TikTok 热门视频抓取。只要换 prompt 里的目标站点，Codex 就会用 computer use 真的去那个站点抓。 但 Codex 跑完一次就走了。员工下周问同一个 subreddit，Codex 还是从零开始抓、从零开始想。这就要进入第三层。 06 第三层：每条对话进 Postgres，第八周 AI 就能看懂 NGS 在干什么 这一步是整个 AI Native 闭环里最关键的一环，但也是最容易被忽略的。 Gateway 中间件层加了一个 logger，在每个请求进来和返回时都拦截一次： 每条对话都会落到 Postgres 的 ai interactions 表，字段包括用户 ID、用的哪个助手、完整 Prompt、完整返回、调用的工具、消耗的 token、执行时间。 这些数据本身没价值。有价值的是每周一跑的清洗任务： 下一周员工再用 AI，RAG 会先检索一次本地知识库，命中的内容拼到 system prompt 里。这就是「越用越好用」的真实闭环。 第一周可能 RAG 命中率 5%，第四周到 30%，第八周到 60%。员工感觉到的变化是：以前问 AI 一个项目，AI 说「请提供更多上下文」；现在问同样的问题，AI 直接说「这个项目是 3 月启动的 Cecilia 出海项目，DRI 是 X，上次 SOP 提到的禁用表达包括 A、B、C」。 没有回流的 AI 是高级一次性筷子，有回流的 AI 才是公司资产。 这是 Gateway 三层里最不显眼但最关键的一层。 NGS 数据飞轮：越用越好用 07 这才刚开始 Gateway 跑通只是把员工的 AI 交互收口了。未来衡量公司效率的指标会从「人数」变成「token 使用量」。 这句话的真正意思不是疯狂烧 API。是：公司产能不再只来自员工人数，而来自员工背后能调动多少智能资源。 Gateway解决了「员工 → AI」 接下来重头戏在： 公司核心信息 → AI 。 飞轮一旦转起来，就停不下来了。 这才是 AI Native 公司真正的开始。 如果你想复现的话，直接把我这边文章扔给Claude Code+Qwen3.7 就好了！！ 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/EL8PfFC7... https://mp.weixin.qq.com/s/EL8PfFC7... 原创 饼干哥哥 饼干哥哥 饼干哥哥AGI2026年5月20日 20:10 广东 我终于把上周说的AI Native团队跑通了。。 创业复盘：2026 年怎么做 AI Na... 创业复盘：2026 年怎么做 AI Na... 现在团队所有人进到一个入口用AI，里面内置的多个助手 背后都统一在我Gateway上运行，可能调用Codex的 $computer use 和 @chrome去抓reddit和亚马逊数据；可能通过sub2api用我的GitHub Copilot，里面有Claude Opus4.7；可能通过飞书cli处理文档。。。 并且，所有跟AI的对话过程，全部写进一个 Postgres，加上飞书里的工作讨论内容，每周清洗一次进知识库。下一周再问 AI，AI 是基于公司自己的最新经验回答的。 这套系统叫 NGS AI Center Gateway ，从架构设计到能跑通，我用了 6 天，全部 Claude Code 写。中间替我顶住最长那一段架构推演和 8 小时长程任务调度逻辑的，是刚发的千问 3.7 Max。 千问3.7 Max发布，位列国产模型第一 接下来完整给大家复盘一下： 第一，为什么我非要自己造一个 Gateway，不直接用现成的 第二，完整架构、docker compose、Codex Adapter 代码、提示词模板，开箱即用！ 第三，千问 3.7 在这次开发里到底干了什么活，凭什么我说它现在是国内做 Agent 项目的首选底座。 01 先说为什么这事卡在 AI 层 我之前在公司分享过一个观点：AI Native 公司不是工具多，而是工具之间能互相递话。 我们之前是典型的 AI enabled——只是传统公司很会用AI 导致有三个问题，每个都让我难受很久： 第一，公司在烧钱给 OpenAI、Anthropic、Google，但没有任何东西留下来。 员工昨天跟 ChatGPT 聊了 2 万字想清楚一个营销策略，今天另一个员工接手这个项目，得从零开始问。所有交互都是一次性的，用完就扔。 第二，AI 看不到公司的真实上下文。 我让 AI 帮我判断「这个 Reddit 帖子值不值得回复」，它不知道我们之前在哪些 subreddit 被删过、哪些回复带来过转化、哪些表达被认定为广告味。它的判断只能基于通用知识，不基于 NGS 的经验。 第三，订阅成本失控。 我个人订了 Claude Max、ChatGPT Pro、GitHub Copilot、Antigravity，公司账号还订了 Cursor、Codex、Gemini。员工想用，要么共享账号容易封号，要么各自再订一份。一个月光 AI 订阅就 1 万多。 这三个问题指向同一件事： 公司缺一个 AI 层的统一入口。 不是缺工具，是缺一个把所有 AI 能力收口、把所有员工 Prompt 留存、把所有订阅账号复用、把所有数据回流到本地知识库的中间层。 这就是 NGS AI Center Gateway 要解决的事。 02 千问3.7：为什么这次我没用Claude Opus做主力 进入教程之前要先声明一下，这个项目我是用 Claude Code 写的，但 Claude Code 背后接的模型是阿里刚发的千问 3.7 Max。 为什么？ 第一，千问 3.7 在 Terminal Bench 2.0 Terminus 上拿到 69.7 分，超过了 Claude Opus 4.6。这个 benchmark 测的是模型在终端环境里独立完成多轮工具调用任务的能力。 而我这次的活儿——Gateway 的 docker compose 编排涉及 7 个容器、4 组相互依赖、macOS 下的 NAS 卷权限处理， 千问 3.7 直接把 healthcheck、depends on、condition、volume permission 全配对了，没让我查任何官方文档。 第二，千问 3.7 跑了一个让我有点震撼的实验：在平头哥真武 M890 这块全新芯片上，没有任何性能分析数据、硬件文档或示例代码，只给一个任务描述和评测脚本，模型自己持续编程 35 小时，独立进行了超过 1000 次工具调用，最后写出来的内核比 SGLang Triton 官方参考实现快 10 倍。运行到 30 小时还能发现新的优化点，甚至主动重设计架构。 千问3.7 Max可独立执行35小时的长程复杂任务 对应到我的活儿，这个长程任务能力直接让 Codex Adapter 那段 800 行的协议翻译可以一次性出。Sonnet 4.6 我试过同样的提示词，能写但需要分 4 段喂上下文； 千问 3.7 一次性把 OpenAI chat completions 协议跟 Codex app server 的 Thread 协议双向翻译写完了，partial chunk 处理逻辑也是对的。 第三，千问 3.7 在 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 三个框架下都能稳定跑，泛化能力出来了。 对应到我的活儿——我不用换工具，继续在 Claude Code 里写，只在 settings 里把模型 endpoint 换成阿里云百炼，整个开发体验跟以前用 Sonnet 没区别，但成本只有 Claude Opus 的 1/5。 OK，接下来，正式上教程。 03 先说架构：员工开箱即用，但背后都是业务流程 整套系统的设计原则就一条： 员工只感知一个入口，所有 AI 能力在背后通过一个 Gateway 统一调度。