FolderAgent – 把整个文件夹丢给 AI 批量处理文档
让 AI 一次处理多份 PDF/文档,每个文件独立上下文、互不串味
- 痛点
- 一位写了 15 年 PDF 核心的开发者提到,之前 AI 能把单份文档处理得很好,但面对一整个文件夹,用户只能把同一句指令重复 30 遍,再手动把结果抄进表格。现有工具要么单文档对话,要么把所有文件塞进一个超长上下文,导致 A 文件的信息污染 B 文件的结果。
- 方案
- 一个多文档 AI 工作台:把文件夹拖进来,主 Agent 理解任务并拆分,每个子 Agent 绑定一份文档且工具面隔离,互不干扰,最终汇总成一份表格或报告。适合合同批量审查、简历筛选、发票分类、竞品资料整理等场景。
- 用户
- 需要批量处理文档的运营、法务、财务、招聘、咨询等知识工作者
- MVP
- 文件夹拖拽上传,支持 PDF/Word/Excel;主 Agent 拆任务并分配子 Agent;每个子 Agent 绑定单文件、上下文隔离;输出可导出 CSV/Excel;支持中途暂停与重跑单文件
- 变现
- 按处理页数或文件数计费;桌面端买断 + 云端批量处理订阅;企业版支持本地部署
- 为何现在
- 长上下文模型已经足够便宜和稳定,多 Agent 编排框架也成熟到个人可写;而这类「文件夹级」工作流是 SaaS 巨头看不上的缝隙,单人几周可出 MVP