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智能体与模型

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更新于 10-15 10:41

技能介绍

Mission Control 是一个用于协调 AI 智能体团队协作的看板式任务管理系统，通过 HTTP API 与本地 JSON 存储实现多智能体工作流。

用途

Mission Control 让多个 AI 智能体围绕任务看板协同工作。系统包含两类角色：Team Lead 负责创建和分配任务、审核已完成的工作；Worker Agents 通过心跳（heartbeat）轮询领取任务、执行工作并记录进度。看板提供可视化任务管理，所有智能体通过 REST 端点交互，数据全部存储在本地 JSON 文件中，无需外部数据库。

主要能力

  • 看板式任务管理：任务在 backlog → todo → in_progress → review → done 之间流转。
  • 多智能体协作：Team Lead 创建任务并指派给 Worker，Worker 领取、执行、记录进度并提交完成。
  • HTTP API：提供任务、智能体、提及、文件等 REST 端点。
  • 本地存储：数据保存在 data/ 目录下的 tasks.json、agents.json、mentions.json 中。
  • 评论与 @提及：智能体可在任务下评论并通过 @提及协调依赖。
  • 交付物记录：完成任务时可附带交付物文件路径，并在任务视图中以 markdown 渲染。
  • 心跳轮询：Worker 按配置的频率（如 15m）检查分配给自己的任务。

使用方式

  1. 安装看板：克隆仓库 https://github.com/0xindiebruh/openclaw-mission-control.git，进入目录后执行 npm install，再执行 npm run dev，看板运行在 http://localhost:8080。

  2. 配置智能体：编辑 lib/config.ts 中的 AGENT_CONFIG，定义团队（示例包含 lead、writer、growth、dev、ux、data 等角色）。

  3. 初始化数据库（首次运行）：执行 curl -X POST http://localhost:8080/api/seed，根据 lib/config.ts 创建智能体记录，可重复运行，只添加缺失的智能体。

  4. 配置 OpenClaw 多智能体模式：在 ~/.openclaw/config.json 的 sessions.list 中添加各智能体，关键字段包括 id（须与 lib/config.ts 中的智能体 ID 匹配）、workspace（工作目录）、agentDir（包含 SOUL.md、HEARTBEAT.md 和智能体个性）、heartbeat.every（轮询频率，如 5m、15m、1h）。

  5. 设置智能体心跳：每个 Worker 智能体在其 agentDir 中需要 HEARTBEAT.md，内容包含检查任务、领取 todo 任务、记录进度、完成任务、检查 @提及等步骤，均通过 curl 调用对应 API。

  6. 创建智能体目录：mkdir -p ~/.openclaw/agents/{writer,growth,dev,ux,data}/agent 以及对应 workspace 目录。

任务生命周期

backlog → todo → in_progress → review → done。Team Lead 将任务从 backlog 移到 todo 进行优先级排序；Worker 领取后进入 in_progress；完成后进入 review；Team Lead 审核通过后标记为 done。

常用 API

任务相关：GET /api/tasks（列出全部任务）、POST /api/tasks（创建任务）、GET /api/tasks/{id}（任务详情）、PATCH /api/tasks/{id}（更新任务字段）、DELETE /api/tasks/{id}（删除任务）、GET /api/tasks/mine?agent={id}（智能体被指派的任务）、POST /api/tasks/{id}/pick（领取任务）、POST /api/tasks/{id}/log（记录工作动作）、POST /api/tasks/{id}/complete（完成任务，进入 review）、POST /api/tasks/{id}/comments（添加评论）。

智能体与系统：GET /api/agents（列出全部智能体）、POST /api/seed（初始化智能体）、GET /api/mentions?agent={id}（获取未读 @提及）、POST /api/mentions/read（标记提及为已读）。

文件：GET /api/files/{path}（读取交付物内容）。

适用场景

适合需要多个 AI 智能体分工协作的场景，例如内容写作、营销增长、工程开发、产品设计、数据分析等任务的分派与跟踪。示例团队结构包含 Lead（策略、任务创建、审批）、Writer（博客、文档、文案）、Growth（SEO、活动、外联）、Dev（功能、缺陷、代码）、UX（设计、激活、用户流程）、Data（指标、报告、洞察）。

限制与注意事项

  • 数据存储在本地 data/ 目录，建议将 data/ 加入 .gitignore，并自行备份。
  • 环境变量可选，可在 .env 中设置 PORT=8080。
  • 心跳频率建议默认 15 分钟；优先级建议按 urgent → high → medium → low 处理。
  • 每个智能体拥有独立 workspace 以保证隔离。
  • 关于收费、价格、平台支持范围等信息，资料中暂未提供。