Droid让开发者在同一个终端中自由切换GPT与Claude等大模型，保留上下文、复用流程、自动执行任务，极大提升工程与非技术工作的自动化效率。
在AI工具遍地开花的2025年，你是否也陷入了“模型选择焦虑”？想用GPT做头脑风暴，又想靠Claude写代码；既希望模型理解力强，又要求响应速度快——但现实是，你每次切换模型，就得重新复制粘贴、重新交代上下文，甚至重新打开一个新工具。这种割裂感，不仅浪费时间，还打断工作流的节奏。
就在这种痛点愈演愈烈之际，一款叫Droid的命令行AI代理工具横空出世，彻底改变了这一局面。更令人惊讶的是，它不仅征服了资深工程师，还让完全不会代码的运营人员也能高效完成复杂任务。
故事的主角，是Every团队的三位核心成员：Spiral产品负责人丹尼·阿齐兹（Danny Aziz）、Cora邮件助手负责人基兰·克拉森（Kieran Klaassen），以及开发者关系负责人本·托塞尔（Ben Tossell）。
他们三人，恰好代表了AI工具用户的三个典型画像：重度开发者、架构师兼产品经理、非技术业务人员。而他们不约而同地选择Droid，不是因为一时新鲜，而是真正在生产环境中把它当作“第二大脑”来用。
让我们先从邮件助手负责人基兰说起。
作为Every旗下AI邮件助手Cora的负责人，基兰曾是Claude Code的铁杆用户，甚至围绕这款工具搭建了一整套工程系统。因此，当他第一次试用Droid时，直言“不感兴趣”——这并不令人意外。毕竟，切换工具意味着重新适应交互逻辑、重新设计工作流程，成本太高。
但Droid有一个细节打动了他：它支持“子代理”（subagents），也就是为不同任务配置专用AI工人。这意味着，他可以在Droid里复刻自己在Claude Code中精心打磨的工程流程，而无需从零学起。
更关键的是，Droid允许他在同一个任务中动态切换底层模型。
比如，在开发Every另一款AI写作产品Spiral的新功能时，他先是调用GPT进行需求拆解和架构设计，随后无缝切换到Claude进行具体代码实现。整个过程不需要离开终端，也不用反复粘贴上下文——Droid会自动压缩对话历史，并传递给新模型，确保它“知道你之前干了什么”。
最终，这位从未接触过Spiral代码库的工程师，在不到两小时内就交付了一个完整功能模块。这不是营销话术，而是真实发生在产品迭代中的日常。
如果说基兰代表的是从怀疑到真香的转变，那么丹尼·阿齐兹就是Droid的“原生信徒”。
作为Spiral的产品负责人，他不仅取消了原本订阅的Claude和ChatGPT Max服务，还成为Droid早期访问计划中使用频率最高的用户。他开发新版Spiral的绝大部分功能，都依赖Droid的多模型工作流。他的终端通常同时打开多个窗格：一个运行GPT-4进行技术调研与方案规划，一个用Claude Haiku快速生成基础代码，另一个则调用Claude Sonnet 4.5对细节进行打磨和优化。这种“模型混搭”策略，让他能充分发挥每个模型的长处——GPT擅长发散与长上下文推理，Claude Haiku响应极快适合批量生成，而Sonnet则在代码精炼和边界处理上表现出色。
更妙的是，这些模型之间并非孤岛。Droid作为“调度中枢”，确保所有操作都作用于同一代码库，文件自动同步，上下文持续累积。丹尼不需要在不同工具间来回切换，也不用担心版本错乱。他把这种体验比作“驾驶一架配备多引擎的飞机”——你可以根据飞行阶段（爬升、巡航、降落）灵活切换动力系统，而飞行员（也就是你）始终坐在同一个驾驶舱里。
而本·托塞尔的故事，则彻底打破了“AI代理只属于程序员”的刻板印象。作为开发者关系负责人，本坦言自己“一行代码都不会写”，但这丝毫不影响他成为Droid的重度用户。他的终端常年开着六个标签页：一个在分析公司月度财务数据，一个在帮他起草产品文档，一个在运行教程脚本，还有一个专门用来解释他不理解的技术概念。对他而言，Droid不是编程工具，而是“自动化操作系统”——只要他发现自己在重复手动操作，就会立刻让Droid接手。
比如，他想下载一期《My First Million》播客中关于Grindr的访谈，并提取文字稿。在传统ChatGPT中，这需要先复制链接、粘贴到第三方工具、再手动下载转录文件，步骤繁琐且容易出错。但在Droid中，他只需输入一句自然语言指令：“下载《My First Million》那期讲Grindr的播客，提取文字稿，存到‘播客笔记’文件夹里。”Droid会自动调用合适的命令行工具（如yt-dlp和Whisper），按顺序执行下载、转录、保存，并在完成后给出确认。
更关键的是，本会回看Droid执行的具体命令，理解其逻辑，然后将这一流程封装成“子代理”或“斜杠命令”（slash command）。下次只需输入“/grindr-transcript”，就能一键触发整个流程。
这种“学习-自动化-复用”的闭环，让非技术人员也能构建自己的AI工作流。本甚至把这种模式称为“无代码智能体开发”——你不需要懂代码语法，但你需要理解任务逻辑，而Droid会帮你把逻辑转化为可执行动作。
那么，Droid到底是什么？
技术上讲，它是一个命令行AI代理（CLI agent），也可以理解为一种“AI模型的驾驭层”（harness）。
所谓harness，就是包裹在大模型外面的一层软件框架，决定了模型如何读取文件、调用工具、执行命令、返回结果。
同样的模型，在不同harness下表现可能天差地别。举个例子，Anthropic自家的Claude Code虽然强大，但仅限于Claude系列模型；OpenAI的Codex命令行工具也只能用GPT系列。而Droid的突破在于：它不绑定任何模型厂商，而是支持跨平台调用GPT、Claude、甚至未来可能出现的其他模型，并允许用户在任务中途用一条命令切换底层引擎。
这种设计带来的优势远不止“多模型兼容”。
首先，Droid在上下文管理上做了深度优化。当你从GPT切换到Claude时，它不会简单地把几百轮对话原样塞过去——那样会迅速耗尽token预算。相反，它会智能压缩历史，提取关键决策点、变量定义和任务状态，生成一个轻量级的“上下文快照”，确保新模型既能理解背景，又不会被冗余信息干扰。这种机制，正是基兰能在两小时内交付陌生项目功能的核心原因。
其次，Droid内置了强大的错误恢复与任务追踪机制。根据本的观察，Factory团队在设计时特别注重避免“错误雪崩”——即模型反复失败、不断重试，最终把上下文窗口塞满无用日志。Droid会自动识别失败模式，跳过无效尝试，并通过系统级提醒（system reminders）引导模型回归主任务。
此外，用户还可以创建“偏好文件”（preference files），在里面写明自己的代码风格、常用库、命名规范等。Droid在生成代码时会主动读取这些文件，确保输出符合个人或团队标准——这一功能，Claude Code也有，但Droid将其扩展到了多模型场景。
正因如此，Droid在SWE-bench（一个评估AI代理解决软件工程问题能力的权威基准）上长期稳居前列。Every的CEO丹·希珀（Dan Shipper）在内部分享会上总结道：“用Droid跑同一个模型，结果往往比在原生接口里更好——虽然我们还不完全清楚所有原因，但它的工程设计显然放大了模型的潜力。”
在Every最近举办的“Droid训练营”中，三位用户现场演示了他们的典型工作流。丹尼展示了如何用三个终端窗格协同开发一个新API：左边窗格用GPT-4梳理需求文档和接口设计，中间窗格让Claude Haiku生成基础路由和数据库模型，右边窗格则由Claude Sonnet 4.5添加认证逻辑和单元测试。整个过程持续约45分钟，期间他只手动修改了两处细节，其余全部由Droid自动完成。
基兰则复现了他开发Spiral新功能的全过程。他从零开始，让Droid读取产品需求文档，自动拆解为技术任务，然后分别调用不同模型完成前端组件、后端逻辑和数据库迁移脚本。最令人印象深刻的是，当Claude在某段逻辑中出现类型错误时，Droid没有死循环重试，而是自动切换到GPT-5进行诊断，并生成修复建议。这种“模型互诊”机制，极大提升了系统的鲁棒性。
而本的演示则充满烟火气。他现场让Droid帮他整理上个月的营销支出表：先从Google Sheets下载原始数据，用Pandas清洗异常值，再生成可视化图表并写入Notion。整个过程他只说了三句话，其余全部由Droid自主完成。他还展示了如何将这一流程保存为“/monthly-spend”命令，以后每月只需输入该指令，就能自动更新报告。
这些案例揭示了一个趋势：未来的AI工作流，不再是“选一个最好的模型”，而是“为每个子任务匹配最合适的模型”。
GPT-5在长文本推理和创意生成上依然领先，Claude Sonnet 4.5在代码细节和逻辑严谨性上更胜一筹，而Haiku则在速度与成本之间取得平衡。
Droid的价值，正是提供了这样一个“多模型驾驶舱”，让用户无需关心底层切换逻辑，只需专注任务本身。
更重要的是，Droid正在模糊“开发者”与“非开发者”的边界。过去，自动化脚本是程序员的特权；如今，只要你会描述任务，Droid就能帮你执行。这种能力的民主化，将极大释放知识工作者的生产力。想象一下：市场人员可以自动抓取竞品动态，产品经理能一键生成PRD初稿，财务分析师可实时监控现金流变化——而这一切，都发生在一个统一的终端界面中。
当然，Droid并非万能。它依赖命令行环境，对普通用户有一定门槛；多模型调用也意味着更高的API成本；此外，模型切换虽然无缝，但在极端复杂的上下文中仍可能出现信息损失。但瑕不掩瑜，它的核心理念——“任务驱动、模型可插拔、上下文连续”——无疑代表了下一代AI代理的发展方向。
随着大模型能力趋同，真正的竞争将转向“harness层”的工程创新。谁能更好地调度模型、管理上下文、集成工具、降低使用门槛，谁就能赢得开发者的心智。Droid目前虽由初创公司Factory开发，但其设计理念已引发广泛关注。Every团队的经验表明：当工具能真正融入工作流，而不是打断它时，AI才从“玩具”变成“生产力”。
对于中国开发者而言，Droid的出现也带来启发。我们是否也能构建类似的多模型代理框架？是否可以在国产大模型（如通义千问、文心一言、混元）之间实现无缝切换？更重要的是，能否围绕AI工作负载，从底层固件到调度软件全栈定制，打造真正为AI时代优化的基础设施？这些问题，值得每一位关注AI工程落地的人深思。
回到Every团队的日常：如今，Droid已成为他们默认的工作入口。无论是写代码、分析数据，还是整理笔记、下载视频，他们都优先打开终端，而不是浏览器。这种转变看似微小，实则深刻——它意味着人类与AI的协作方式，正在从“问答式交互”迈向“任务式共工”。而Droid，正是这场变革的先行者。
在AI军备竞赛日益白热化的今天，模型参数或许决定上限，但工具链决定下限。Droid没有发明新模型，却通过卓越的工程设计，让现有模型发挥出远超预期的价值。这或许正是Every CEO丹·希珀那句“结果比预期更好”的真正含义——不是模型更强了，而是我们驾驭模型的方式，终于跟上了时代的步伐。
作者背景：
本文作者凯蒂·帕罗特（Katie Parrott）是科技媒体Every的资深撰稿人，长期关注人工智能、开发者工具与生产力软件的交叉创新。Every是一家由前YC创始人丹·希珀创办的内容与产品公司，旗下拥有Cora（AI邮件助手）、Spiral（AI写作伙伴）等多款面向知识工作者的AI应用，并持续探索AI代理在真实工作场景中的落地路径。