一个人一支 AI 团队真实的生产交付能力。你定义团队Agent 自行协作。不是AI 辅助你工作——是 AI 之间自己开会、自己争论、自己裁决、自己交付。你只需要一个动作启动。组织即大脑基于自然语言的管理组织关系可无限定义任意团队结构提供零基础上手、引导式创建团队SKILL、个性化优化团队配置三层次体验维度。AI数字社会模型很好模拟社会特征可自由观察、自由干预组织活动可进行经济、社会、管理等文人学科研究。CoordClaw系统原则是让AI先“服从命令”纪律再学会“独立思考”自主。CoordClaw团队忠于组织规则高度遵守组织纪律是其基本能力而自主性可授权机制赋予两者维度不同可根据任务性质做不同取舍。开源仓库地址CoordClaw多智能体系统实证仅提供一例待无限探索项目网页版贪吃蛇团队7 个 AgentPM 策划 架构 美术 2 前端 QA模型Kimi 2.5、MiniMax 2.5、Hy3均为非头部模型工具文件系统 Markdown刻意简陋结果1 小时126 条消息人类只做了一件事——启动项目人类可全程观察和干预测试 Agent 发现 7 项参数冲突 → PM 裁决 → 双方更新 → 验证闭环。架构师错误声明 → PM 驳回 → 架构师承认 → 三轮迭代通过。同一颜色值被 8 次独立验证。协同门槛与工具完善度无关与模型能力无关与人类介入无关。消息通了就是最低限度的协作保障。为什么单 Agent 不行单 Agent 的产出是幂律分布偶尔惊艳经常平庸有时彻底失败。休闲场景无所谓——reroll 十次挑最好的一次。生产场景下一次失败交付物就废了十次惊艳也补不回来。更深层的问题自回归模型进入循环模式后softmax 越来越集中在已出现的 token 上。两个概率生成器互为条件输入时——共振放大。CoordClaw 的对策每轮上下文完全重置。角色定义 上一轮工作日志思考过程外化为可审计结构。非马尔可夫过程压缩为马尔可夫。单 Agent 再强大也会在单次输出犯错误没有专业、同认知、清晰的方式去纠偏缺陷大概率一直存在而且大概率大模型无法自我强化错误。通过简单的反问“请自己检查刚才的回复是否有问题。”无法解决结构缺陷因为提问模糊、不专业。协作的价值不是让 112是让 1 不变成 0。一个 Agent 审另一个的产出可能提不到 95 分但一定知道是不是 0 分。你不需要每个 Agent 都聪明——你只需要至少有一个在关键点上不犯同一个错。CoordClaw特别之处CoordClaw多智能体系统不是用代码来定义流程而是根据用自然语言编写的组织关系来组建团队完成任务。CoordClaw将管理学的非人性部分融入其中让可编程组织成为现实一份MD文档即一个团队配置。为了解决上下文污染类似癌症一样快速传染问题选择了重置会话和用项目结构化文档代替个体记忆的策略。智能体之间信息共享同样会带来上下文污染以及角色不稳定因此智能体采用点对点消息但是所有消息对人类可见可干预。为降低创建团队难度采用了skill引导模式可以让新手快速创建标准合格的团队配置文件然后在此基础上进行个性化配置。重点提示因CoordClaw具有高度遵守组织纪律的基本能力团队成员会忠于组织关系和规则进行面面俱到的审查和汇报但可能一件小事会讨论许久。如果不需要这么细致的审核汇报协作流程希望多赋予团队内部自主权建议优先修改项目章程的流程也可从成员的特征和团队规则进行调整。核心逻辑概率输出是智能的本质属性差异不确定性是协作的必要条件消息信息交换是管理差异的唯一方式协调是分布式注意力的聚合机制冲突是跳出概率进入事实的唯一路径。概率即智能LLM 输出的是概率分布。温度大于零同一 prompt 两次运行必然不同——这不是 bug这是判断的前提。确定性系统执行规则概率系统产生判断判断可能不同不同可以交换交换产生协同。强行消除智能体的不确定性实际上是类似将人当做机器用因为只有机器的行为和输出是确定的而现实世界大部分问题是没有确定解会根据不用约束有不同解这就是不确定性的根源。承认大模型的智能源于不确定性输出要利用这种不确定性特性这完全符合人类协作的本质特性人类差异通过管理组成组织用合适的管理方法提升组织效能目前大模型已经达到真实协作门槛自动化编排是在抹杀大模型的巨大自我潜能。差异即燃料两个 Agent 交换设计方案一个说 30×30一个说 20×20。差异暴露需要裁决。差异不是噪音是信号。CoordClaw 不消除差异——它显式化差异。消息即协作协作只有一个原子操作消息从 A 到 B。到了。B 知道了。B 怎么反应是规则不是协作本身。消息通了协作就能发生。你不再需要亲手把 AI A 的产出喂给 AI B——它们自己会对话。协作的本质是信息交换通过质疑、反驳、妥协、冲突达成一致。信息循环协作基本机制信息循环与for或者whlie这种确定性循环截然不同信息因为差异而循环直到达成共识。收敛与共识信息循环需要通过收敛手段达成共识从而停止循环完成任务。收敛是过程共识是循环停止条件共识不是消除错误是不同角色基于各自判断达成一致意见。共识不是二元对错概念是程度概念即共识质量等级为判断依据。角色视角协作要取得高质量成果必须依靠多轮消息循环收敛达成共识。影响共识质量的关键因素就是角色视角一个团队各角色视角重叠程度越高共识质量越差理想情况为视角正交共识质量是最优的。底层机制为注意力分配各个角色集中的范围越窄则其注意力纵向聚焦的内容越深刻因其横向范围窄故需要其他角色补充缺失范围。若试图设置所有角色为全局思维注意力将因范围的无限扩大而导致严重稀释最终无法得到希望的纵向深度覆盖的结果而横向往往有大量遗漏。分布式注意力个体注意力是有限资源。N 个 Agent N 倍满注意力理想比喻。人类社会的答案问物理找物理学家问法律找律师。不需要一个人懂所有只需要协调机制把问题路由到懂的人。冲突跳出概率稀疏注意力在概率之上加启发式层——“模型认为什么重要”——选错就永久丢失。CoordClaw 让多个 Agent 独立推理冲突时上报事实30 ≠ 20。这不是概率判断这是算术。冲突把注意力问题变成事实核对问题。上下文重置防污染每轮对话上下文完全重置。只保留角色定义 结构化工作日志。工作日志是项目记忆。上下文污染如癌细胞——一个幻觉扩散到整条对话链。重置不是清空记忆是把记忆外化为可审计持久化文档。这是无限时长协作、间歇协作、防止上下文污染像癌症一样摧毁协作的基础。SKILLs配置技能skills可全局配置开关可成员单独配置可根据任务要求自行安装和配置任意标准SKILL。人的角色角色行为授权者定义团队启动项目观察者通过控制面板看消息流偏好定义者Agent 无法裁决时做出选择人类是上帝视角——能看到全部消息、扮演任意身份干预。Agent 是受限视角——只收到发给自己的未读消息无法访问他人对话。安装安装与启动顺序务必遵守CoordClaw 依赖 OpenClaw或其变体如 qclaw提供的运行时且需要该运行时已完成环境初始化才能被发现。先安装并初始化 OpenClaw / 变体安装后首次打开软件让其完成环境初始化后再退出生成运行配置CoordClaw 才能发现它。国内用户推荐 qclaw见「环境要求」。再安装 CoordClaw克隆仓库后启动。安装CoordClaw完成后请再次打开OpenClaw / 变体最后点击进入CoordClaw。每次首次启动 / 重启后先打开 OpenClaw或其变体再打开 CoordClaw 控制面板。安装 CoordClawLinux/Mac 运行node start.jsWindows 双击start.bat或同样node start.js开启服务Linux/macOS 未实测见「平台支持状态」。首次打开控制面板http://localhost:18790自动进入安装向导选语言 → 勾选 OpenClaw 实例 → 一键安装。安装向导会自动扫描用户主目录下的一级子目录来发现 OpenClaw 实例。若你的实例安装在非标准路径如AppData\Roaming\xxx\openclaw向导可能发现不到——此时请参考仓库根目录的findplatforms.json.example复制为findplatforms.json并在directories字段填入你的实例所在目录重新运行安装向导即可。安装完成后先打开 OpenClaw或其变体再打开 CoordClaw 控制面板确保运行时已就绪。使用流程CoordClaw 里人和 Agent 看到的是两个世界。人的控制面板是上帝视角。消息列表显示全部消息——不论发给谁、来自谁。人可以查看任意消息、切换任意消息的已读/未读状态POST /api/toggle-readmark_read/mark_unread、扮演任意成员身份发消息干预POST /api/send-messagesender参数可以是任何成员名。Agent 的世界是受限的。Agent 通过python .data/scripts/chat_manager.py inbox --reader {name} --last 20拉取消息——只返回发给自己的未读。已读消息不再出现Agent 也没有能力修改任何消息的已读状态。Agent 之间的消息交换不是广播是精确的点对点——群聊消息通过chat_manager.py send --from {name} --to {name}发送收件人明确。快速体验用预置的 7 人标准团队模板最快 3 分钟跑起来。全程你只需要做两步创建项目发一条消息。1. 启动开启CoordClaw服务启动 OpenClawQClaw 等同源变体。插件自动初始化。Gateway 启动后控制面板右上角 SSE 和 Gateway 双绿灯。2. 打开控制面板访问http://localhost:18790。3. 新建项目侧边栏项目卡片 → 新建项目 → 选团队模板 → 填名称 → 选路径。后端从模板复制配置和脚本。4. 开启协同发消息开工打开自动协同开关。在消息输入框选择任意成员作为接收方发送任务消息。5. 观察和干预消息列表实时展示全部 Agent 消息。可以看到 Agent A 发给 Agent B 的交付、Agent B 的驳回、PM 的裁决——全程人类可按需介入。需要干预时推荐使用左下角消息发送按钮选择发送者身份和接收者写入数据库——Agent 下次执行 T1 读取未读消息时会收到。人类是上帝视角可以扮演任何身份给任何 Agent 发消息也可以切换任意消息的已读/未读状态。Agent 只能收到发给自己的未读消息已读消息不再出现。6. 技能配置侧边栏工具卡片 → 技能总开关管理所有 Agent 的技能池。成员列表 → 点击成员的技能图标 → 弹出技能配置弹窗勾选该成员可用的技能。侧边栏工具卡片中的切换控制全体成员配置控制个体。进阶创建自定义团队不走模板AI 引导你从零定义自己的团队1. 进入团队 AI 助手侧边栏团队卡片 → “新建团队” → 弹出对话覆盖层。2. 发送创建指令消息栏预填了 Skill 指令直接发送。AI 会引导创建团队流程。3. 5 阶段引导创建| 阶段 | 进度面板 ||------|---------|---------|| ① 团队目录 | ✓ 可打开目录 || ② 项目结构 | ✓ || ③ 成员定义 | ✓ 可打开teamsoul.md审阅 || ④ 协作规则 | ✓ 可打开team RULE.md审阅 || ⑤ 核查通过 | 注册按钮可用 |每阶段完成时通过 SSE 推送进度。AI 会在阶段间暂停等你反馈。4. 审阅两个核心文件teamsoul.md— 定义每个 AI 角色的名称、层级、岗位、直属上级/下级、人格特质。team RULE.md— 定义消息协议、五项标准动作T1T5、十项绝对禁止行为P1P10。这两个文件决定了团队的行为边界。5. 注册并开始阶段 5 完成后点击注册团队 → 即可用自定义团队新建项目协作。高阶配置调优协调中枢的运行时行为完全由.data/下的三个配置文件驱动。如果你理解管理学——组织关系、岗位职能、授权管理——可以通过直接编辑这些文件来定制协作行为。修改内容时不要动分节标志。入口团队配置侧边栏团队卡片 → 文件夹图标 → 进入.data/项目配置仅影响当前项目侧边栏项目操作卡片 → 打开项目目录 → 进入.data/根目录可选配置findplatforms.json用于让安装向导发现非标准路径下安装的 OpenClaw 实例。文件不存在或格式错误时功能自动跳过返回空配置不影响正常运行。字段作用directories额外要扫描发现的实例目录绝对路径或相对仓库根的路径均可目录内需含openclaw.jsonmklinkforplugins为插件建立 junction/symlink 的目录列表安装流程 step ⑧ 使用保证openclaw变体软件可以正常发现插件。但是因为openclaw变体软件可能各种限制不同需要用户搞清楚其第三方插件豁免路径后填入。仓库根已提供findplatforms.json.example模板复制改名后填入你的实际路径即可。路径支持跨平台正斜杠 / 反斜杠均可。team.json— 运行时参数25 个可配置参数按管理职能分为五组职能参数作用任务分配max_activations(默认 2)单轮最多同时激活几个成员。类似 WIP 限制idle_confirm_ms(默认 3000)成员结束工作后的冷却确认窗口督查机制checkunread,checktaskstatus,checktaskfeedback,checkmemberstatus,checkdeadlockstatus,checktoolcall六大检查各含独立开关督查内容每个 check 的message数组检查触发时发给成员的消息。支持#name#等占位符每个 check 的splice_role_prompt是否在消息前拼接角色提示词治理规则notify_first_member(默认 false)成员无响应时是否通知 PMmsg_robot(默认 true)消息路由总开关context_optimization上下文优化保留轮数、丢弃/压缩策略llm_error.enabledendcodeLLM 错误阻断resetcontext.internal_plugin会话结束后是否自动重置说明team.json中除了提示词内容其他参数请谨慎修改目前的参数为重置上下文、消息查阅不自动标记已读模式设置。team RULE.md— 协作骨架不要动核心流程T1— 用chat_manager.py inbox拉取未读消息T2— 用task_start.py创建任务清单、读取依赖文件T3— 用task_report.py编写结构化工作日志T4— 用chat_manager.py send群聊反馈T5— 完成任务5项标准动作是精简且必要步骤修改任何一条协作链可能在特定场景下断裂。其他通用规则和角色专属规则可调整!-- SECTION:START id{agentId} --内的内容——审核标准、交付物清单、沟通范围——这些只影响个体。teamsoul.md— 角色定义可调每个 Agent 的身份文件包含公共人格基底 各角色私有段。可调整角色名称、岗位描述、层级、直属上级/下级、人格特质。修改内容时不删除分节标志即可。scripts/— 脚本不要动chat_manager.py、task_start.py、task_report.py、task_done.py四个 Python 脚本是 T1~T5 标准动作的执行器。依赖team.json和项目目录结构由 Agent 通过exec工具调用——不是给人手动跑的。修改脚本可能导致协作链全局断裂。其中脚本对应的md文档可以根据需要修改。环境要求Node.js 22OpenClaw 运行时CoordClaw 依赖 OpenClaw。国内用户直接获取 OpenClaw 较为不便推荐使用qclaw—— OpenClaw 的打包变种内置免费 token 额度开箱即用、上手极简qclaw 为 OpenClaw 变种与本项目无隶属关系仅作运行时的便捷获取方式。其他区域请按 OpenClaw 官方文档安装。平台支持状态CoordClaw 已完成跨平台兼容改造路径分隔符归一、三平台execFile进程调用、端口探测采用 Node 原生 API 等代码层面支持 Windows / Linux / macOS 运行。当前仅在 Windows 环境下经过完整测试与验证运行稳定。Linux 与 macOS 虽已完成代码层兼容、可经node start.js启动但尚未进行实际环境测试不保证开箱即用。已测试环境Windows 11 专业版24H2Openclaw(v2026.4.5) 和 Qclaw(v0.2.32)。其中 Qclaw(v0.2.32) 基于 Openclaw(v2026.6.5) 开发。重要提示会话稳定需要有充足的上下文预算空间否则会话容易中断故OpenClaw或其变体配置LLM时建议contextWindow不小于128000,maxTokens不小于8192可在openclaw.json中对应的LLM条目中调整。欢迎社区在 Linux / macOS 上验证并反馈问题我们将持续完善跨平台支持。许可证MIT
CoordClaw 多智能体协作系统开源：真·一人公司 AI 团队——社会组织特征团队
一个人一支 AI 团队真实的生产交付能力。你定义团队Agent 自行协作。不是AI 辅助你工作——是 AI 之间自己开会、自己争论、自己裁决、自己交付。你只需要一个动作启动。组织即大脑基于自然语言的管理组织关系可无限定义任意团队结构提供零基础上手、引导式创建团队SKILL、个性化优化团队配置三层次体验维度。AI数字社会模型很好模拟社会特征可自由观察、自由干预组织活动可进行经济、社会、管理等文人学科研究。CoordClaw系统原则是让AI先“服从命令”纪律再学会“独立思考”自主。CoordClaw团队忠于组织规则高度遵守组织纪律是其基本能力而自主性可授权机制赋予两者维度不同可根据任务性质做不同取舍。开源仓库地址CoordClaw多智能体系统实证仅提供一例待无限探索项目网页版贪吃蛇团队7 个 AgentPM 策划 架构 美术 2 前端 QA模型Kimi 2.5、MiniMax 2.5、Hy3均为非头部模型工具文件系统 Markdown刻意简陋结果1 小时126 条消息人类只做了一件事——启动项目人类可全程观察和干预测试 Agent 发现 7 项参数冲突 → PM 裁决 → 双方更新 → 验证闭环。架构师错误声明 → PM 驳回 → 架构师承认 → 三轮迭代通过。同一颜色值被 8 次独立验证。协同门槛与工具完善度无关与模型能力无关与人类介入无关。消息通了就是最低限度的协作保障。为什么单 Agent 不行单 Agent 的产出是幂律分布偶尔惊艳经常平庸有时彻底失败。休闲场景无所谓——reroll 十次挑最好的一次。生产场景下一次失败交付物就废了十次惊艳也补不回来。更深层的问题自回归模型进入循环模式后softmax 越来越集中在已出现的 token 上。两个概率生成器互为条件输入时——共振放大。CoordClaw 的对策每轮上下文完全重置。角色定义 上一轮工作日志思考过程外化为可审计结构。非马尔可夫过程压缩为马尔可夫。单 Agent 再强大也会在单次输出犯错误没有专业、同认知、清晰的方式去纠偏缺陷大概率一直存在而且大概率大模型无法自我强化错误。通过简单的反问“请自己检查刚才的回复是否有问题。”无法解决结构缺陷因为提问模糊、不专业。协作的价值不是让 112是让 1 不变成 0。一个 Agent 审另一个的产出可能提不到 95 分但一定知道是不是 0 分。你不需要每个 Agent 都聪明——你只需要至少有一个在关键点上不犯同一个错。CoordClaw特别之处CoordClaw多智能体系统不是用代码来定义流程而是根据用自然语言编写的组织关系来组建团队完成任务。CoordClaw将管理学的非人性部分融入其中让可编程组织成为现实一份MD文档即一个团队配置。为了解决上下文污染类似癌症一样快速传染问题选择了重置会话和用项目结构化文档代替个体记忆的策略。智能体之间信息共享同样会带来上下文污染以及角色不稳定因此智能体采用点对点消息但是所有消息对人类可见可干预。为降低创建团队难度采用了skill引导模式可以让新手快速创建标准合格的团队配置文件然后在此基础上进行个性化配置。重点提示因CoordClaw具有高度遵守组织纪律的基本能力团队成员会忠于组织关系和规则进行面面俱到的审查和汇报但可能一件小事会讨论许久。如果不需要这么细致的审核汇报协作流程希望多赋予团队内部自主权建议优先修改项目章程的流程也可从成员的特征和团队规则进行调整。核心逻辑概率输出是智能的本质属性差异不确定性是协作的必要条件消息信息交换是管理差异的唯一方式协调是分布式注意力的聚合机制冲突是跳出概率进入事实的唯一路径。概率即智能LLM 输出的是概率分布。温度大于零同一 prompt 两次运行必然不同——这不是 bug这是判断的前提。确定性系统执行规则概率系统产生判断判断可能不同不同可以交换交换产生协同。强行消除智能体的不确定性实际上是类似将人当做机器用因为只有机器的行为和输出是确定的而现实世界大部分问题是没有确定解会根据不用约束有不同解这就是不确定性的根源。承认大模型的智能源于不确定性输出要利用这种不确定性特性这完全符合人类协作的本质特性人类差异通过管理组成组织用合适的管理方法提升组织效能目前大模型已经达到真实协作门槛自动化编排是在抹杀大模型的巨大自我潜能。差异即燃料两个 Agent 交换设计方案一个说 30×30一个说 20×20。差异暴露需要裁决。差异不是噪音是信号。CoordClaw 不消除差异——它显式化差异。消息即协作协作只有一个原子操作消息从 A 到 B。到了。B 知道了。B 怎么反应是规则不是协作本身。消息通了协作就能发生。你不再需要亲手把 AI A 的产出喂给 AI B——它们自己会对话。协作的本质是信息交换通过质疑、反驳、妥协、冲突达成一致。信息循环协作基本机制信息循环与for或者whlie这种确定性循环截然不同信息因为差异而循环直到达成共识。收敛与共识信息循环需要通过收敛手段达成共识从而停止循环完成任务。收敛是过程共识是循环停止条件共识不是消除错误是不同角色基于各自判断达成一致意见。共识不是二元对错概念是程度概念即共识质量等级为判断依据。角色视角协作要取得高质量成果必须依靠多轮消息循环收敛达成共识。影响共识质量的关键因素就是角色视角一个团队各角色视角重叠程度越高共识质量越差理想情况为视角正交共识质量是最优的。底层机制为注意力分配各个角色集中的范围越窄则其注意力纵向聚焦的内容越深刻因其横向范围窄故需要其他角色补充缺失范围。若试图设置所有角色为全局思维注意力将因范围的无限扩大而导致严重稀释最终无法得到希望的纵向深度覆盖的结果而横向往往有大量遗漏。分布式注意力个体注意力是有限资源。N 个 Agent N 倍满注意力理想比喻。人类社会的答案问物理找物理学家问法律找律师。不需要一个人懂所有只需要协调机制把问题路由到懂的人。冲突跳出概率稀疏注意力在概率之上加启发式层——“模型认为什么重要”——选错就永久丢失。CoordClaw 让多个 Agent 独立推理冲突时上报事实30 ≠ 20。这不是概率判断这是算术。冲突把注意力问题变成事实核对问题。上下文重置防污染每轮对话上下文完全重置。只保留角色定义 结构化工作日志。工作日志是项目记忆。上下文污染如癌细胞——一个幻觉扩散到整条对话链。重置不是清空记忆是把记忆外化为可审计持久化文档。这是无限时长协作、间歇协作、防止上下文污染像癌症一样摧毁协作的基础。SKILLs配置技能skills可全局配置开关可成员单独配置可根据任务要求自行安装和配置任意标准SKILL。人的角色角色行为授权者定义团队启动项目观察者通过控制面板看消息流偏好定义者Agent 无法裁决时做出选择人类是上帝视角——能看到全部消息、扮演任意身份干预。Agent 是受限视角——只收到发给自己的未读消息无法访问他人对话。安装安装与启动顺序务必遵守CoordClaw 依赖 OpenClaw或其变体如 qclaw提供的运行时且需要该运行时已完成环境初始化才能被发现。先安装并初始化 OpenClaw / 变体安装后首次打开软件让其完成环境初始化后再退出生成运行配置CoordClaw 才能发现它。国内用户推荐 qclaw见「环境要求」。再安装 CoordClaw克隆仓库后启动。安装CoordClaw完成后请再次打开OpenClaw / 变体最后点击进入CoordClaw。每次首次启动 / 重启后先打开 OpenClaw或其变体再打开 CoordClaw 控制面板。安装 CoordClawLinux/Mac 运行node start.jsWindows 双击start.bat或同样node start.js开启服务Linux/macOS 未实测见「平台支持状态」。首次打开控制面板http://localhost:18790自动进入安装向导选语言 → 勾选 OpenClaw 实例 → 一键安装。安装向导会自动扫描用户主目录下的一级子目录来发现 OpenClaw 实例。若你的实例安装在非标准路径如AppData\Roaming\xxx\openclaw向导可能发现不到——此时请参考仓库根目录的findplatforms.json.example复制为findplatforms.json并在directories字段填入你的实例所在目录重新运行安装向导即可。安装完成后先打开 OpenClaw或其变体再打开 CoordClaw 控制面板确保运行时已就绪。使用流程CoordClaw 里人和 Agent 看到的是两个世界。人的控制面板是上帝视角。消息列表显示全部消息——不论发给谁、来自谁。人可以查看任意消息、切换任意消息的已读/未读状态POST /api/toggle-readmark_read/mark_unread、扮演任意成员身份发消息干预POST /api/send-messagesender参数可以是任何成员名。Agent 的世界是受限的。Agent 通过python .data/scripts/chat_manager.py inbox --reader {name} --last 20拉取消息——只返回发给自己的未读。已读消息不再出现Agent 也没有能力修改任何消息的已读状态。Agent 之间的消息交换不是广播是精确的点对点——群聊消息通过chat_manager.py send --from {name} --to {name}发送收件人明确。快速体验用预置的 7 人标准团队模板最快 3 分钟跑起来。全程你只需要做两步创建项目发一条消息。1. 启动开启CoordClaw服务启动 OpenClawQClaw 等同源变体。插件自动初始化。Gateway 启动后控制面板右上角 SSE 和 Gateway 双绿灯。2. 打开控制面板访问http://localhost:18790。3. 新建项目侧边栏项目卡片 → 新建项目 → 选团队模板 → 填名称 → 选路径。后端从模板复制配置和脚本。4. 开启协同发消息开工打开自动协同开关。在消息输入框选择任意成员作为接收方发送任务消息。5. 观察和干预消息列表实时展示全部 Agent 消息。可以看到 Agent A 发给 Agent B 的交付、Agent B 的驳回、PM 的裁决——全程人类可按需介入。需要干预时推荐使用左下角消息发送按钮选择发送者身份和接收者写入数据库——Agent 下次执行 T1 读取未读消息时会收到。人类是上帝视角可以扮演任何身份给任何 Agent 发消息也可以切换任意消息的已读/未读状态。Agent 只能收到发给自己的未读消息已读消息不再出现。6. 技能配置侧边栏工具卡片 → 技能总开关管理所有 Agent 的技能池。成员列表 → 点击成员的技能图标 → 弹出技能配置弹窗勾选该成员可用的技能。侧边栏工具卡片中的切换控制全体成员配置控制个体。进阶创建自定义团队不走模板AI 引导你从零定义自己的团队1. 进入团队 AI 助手侧边栏团队卡片 → “新建团队” → 弹出对话覆盖层。2. 发送创建指令消息栏预填了 Skill 指令直接发送。AI 会引导创建团队流程。3. 5 阶段引导创建| 阶段 | 进度面板 ||------|---------|---------|| ① 团队目录 | ✓ 可打开目录 || ② 项目结构 | ✓ || ③ 成员定义 | ✓ 可打开teamsoul.md审阅 || ④ 协作规则 | ✓ 可打开team RULE.md审阅 || ⑤ 核查通过 | 注册按钮可用 |每阶段完成时通过 SSE 推送进度。AI 会在阶段间暂停等你反馈。4. 审阅两个核心文件teamsoul.md— 定义每个 AI 角色的名称、层级、岗位、直属上级/下级、人格特质。team RULE.md— 定义消息协议、五项标准动作T1T5、十项绝对禁止行为P1P10。这两个文件决定了团队的行为边界。5. 注册并开始阶段 5 完成后点击注册团队 → 即可用自定义团队新建项目协作。高阶配置调优协调中枢的运行时行为完全由.data/下的三个配置文件驱动。如果你理解管理学——组织关系、岗位职能、授权管理——可以通过直接编辑这些文件来定制协作行为。修改内容时不要动分节标志。入口团队配置侧边栏团队卡片 → 文件夹图标 → 进入.data/项目配置仅影响当前项目侧边栏项目操作卡片 → 打开项目目录 → 进入.data/根目录可选配置findplatforms.json用于让安装向导发现非标准路径下安装的 OpenClaw 实例。文件不存在或格式错误时功能自动跳过返回空配置不影响正常运行。字段作用directories额外要扫描发现的实例目录绝对路径或相对仓库根的路径均可目录内需含openclaw.jsonmklinkforplugins为插件建立 junction/symlink 的目录列表安装流程 step ⑧ 使用保证openclaw变体软件可以正常发现插件。但是因为openclaw变体软件可能各种限制不同需要用户搞清楚其第三方插件豁免路径后填入。仓库根已提供findplatforms.json.example模板复制改名后填入你的实际路径即可。路径支持跨平台正斜杠 / 反斜杠均可。team.json— 运行时参数25 个可配置参数按管理职能分为五组职能参数作用任务分配max_activations(默认 2)单轮最多同时激活几个成员。类似 WIP 限制idle_confirm_ms(默认 3000)成员结束工作后的冷却确认窗口督查机制checkunread,checktaskstatus,checktaskfeedback,checkmemberstatus,checkdeadlockstatus,checktoolcall六大检查各含独立开关督查内容每个 check 的message数组检查触发时发给成员的消息。支持#name#等占位符每个 check 的splice_role_prompt是否在消息前拼接角色提示词治理规则notify_first_member(默认 false)成员无响应时是否通知 PMmsg_robot(默认 true)消息路由总开关context_optimization上下文优化保留轮数、丢弃/压缩策略llm_error.enabledendcodeLLM 错误阻断resetcontext.internal_plugin会话结束后是否自动重置说明team.json中除了提示词内容其他参数请谨慎修改目前的参数为重置上下文、消息查阅不自动标记已读模式设置。team RULE.md— 协作骨架不要动核心流程T1— 用chat_manager.py inbox拉取未读消息T2— 用task_start.py创建任务清单、读取依赖文件T3— 用task_report.py编写结构化工作日志T4— 用chat_manager.py send群聊反馈T5— 完成任务5项标准动作是精简且必要步骤修改任何一条协作链可能在特定场景下断裂。其他通用规则和角色专属规则可调整!-- SECTION:START id{agentId} --内的内容——审核标准、交付物清单、沟通范围——这些只影响个体。teamsoul.md— 角色定义可调每个 Agent 的身份文件包含公共人格基底 各角色私有段。可调整角色名称、岗位描述、层级、直属上级/下级、人格特质。修改内容时不删除分节标志即可。scripts/— 脚本不要动chat_manager.py、task_start.py、task_report.py、task_done.py四个 Python 脚本是 T1~T5 标准动作的执行器。依赖team.json和项目目录结构由 Agent 通过exec工具调用——不是给人手动跑的。修改脚本可能导致协作链全局断裂。其中脚本对应的md文档可以根据需要修改。环境要求Node.js 22OpenClaw 运行时CoordClaw 依赖 OpenClaw。国内用户直接获取 OpenClaw 较为不便推荐使用qclaw—— OpenClaw 的打包变种内置免费 token 额度开箱即用、上手极简qclaw 为 OpenClaw 变种与本项目无隶属关系仅作运行时的便捷获取方式。其他区域请按 OpenClaw 官方文档安装。平台支持状态CoordClaw 已完成跨平台兼容改造路径分隔符归一、三平台execFile进程调用、端口探测采用 Node 原生 API 等代码层面支持 Windows / Linux / macOS 运行。当前仅在 Windows 环境下经过完整测试与验证运行稳定。Linux 与 macOS 虽已完成代码层兼容、可经node start.js启动但尚未进行实际环境测试不保证开箱即用。已测试环境Windows 11 专业版24H2Openclaw(v2026.4.5) 和 Qclaw(v0.2.32)。其中 Qclaw(v0.2.32) 基于 Openclaw(v2026.6.5) 开发。重要提示会话稳定需要有充足的上下文预算空间否则会话容易中断故OpenClaw或其变体配置LLM时建议contextWindow不小于128000,maxTokens不小于8192可在openclaw.json中对应的LLM条目中调整。欢迎社区在 Linux / macOS 上验证并反馈问题我们将持续完善跨平台支持。许可证MIT
