ClawTeam

Agent Swarm Intelligence 框架，由 hkuds 开发。GitHub: https://github.com/HKUDS/ClawTeam | v0.3 | MIT License

概述

让 AI Agent 组成 Swarm（蜂群）协作的框架，核心理念：人类设定目标，Agent 团队自主完成其余工作。

Python: >= 3.10 | 依赖: tmux + 任意 CLI agent
安装: pip install clawteam 或 pip install -e .
v0.2: 2026-03-23 公开发布 | v0.3: Transport 抽象 + Web UI + 多用户 + 团队模板

核心价值主张

	ClawTeam	其他多 Agent 框架
谁使用	AI Agent 本身（自主协作）	人类写编排代码
复杂度	`pip install` + 一句 prompt	Docker/API/YAML
基础设施	文件系统 + tmux	Redis/消息队列/数据库
Agent 支持	任意 CLI agent（无锁定）	框架锁定
隔离方式	Git worktree（真实分支）	容器/虚拟环境
智能	Swarm 通过 CLI 自组织	硬编码编排逻辑

核心架构

~/.clawteam/              # 所有数据
├── teams/   (who)        # 团队配置 config.json
├── tasks/   (what)      # 任务 JSON
├── inboxes/ (talk)      # 消息队列（每成员一个目录）
└── workspaces/          # git worktree 隔离工作目录

clawteam/
├── spawn/              # Agent 启动
│   ├── adapters.py     # Agent 特异性适配（claude/codex/nanobot/openclaw/kimi...）
│   ├── tmux_backend.py # tmux 后端（默认，交互式）
│   ├── subprocess_backend.py  # 子进程后端
│   ├── wsh_backend.py  # WebSocket shell 后端
│   ├── profiles.py     # 运行时配置（provider/model）
│   ├── presets.py      # Provider 模板（moonshot/minimax-cn...）
│   └── registry.py    # Backend 注册表
├── team/              # 团队管理
│   ├── manager.py    # 团队生命周期
│   ├── models.py     # Pydantic 数据模型
│   ├── tasks.py      # TaskStore 兼容层（→ store/）
│   ├── mailbox.py    # 消息收发
│   ├── lifecycle.py  # 优雅关闭协议
│   └── plan.py       # 计划审批
├── store/            # 存储抽象
│   ├── base.py      # BaseTaskStore 抽象基类
│   └── file.py      # FileTaskStore 实现
├── transport/       # 消息传输层（v0.3+）
│   ├── base.py      # Transport 抽象基类
│   ├── file.py      # FileTransport（默认）
│   └── p2p.py       # ZeroMQ P2P（低延迟，自动降级）
└── mcp/             # MCP Server
    ├── server.py
    └── tools/       # team/task/mailbox/board/workspace/plan/cost

Agent 适配器（adapters.py）

每个 CLI agent 有不同 flag 约定，NativeCliAdapter 统一处理：

Agent	Workspace Flag	Prompt Flag	Skip Permissions
Claude Code	—	—	`--dangerously-skip-permissions`
Codex	—	—	`--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox`
Kimi	`-w <cwd>`	`--print -p <prompt>`	`--yolo`
nanobot	`-w <cwd>`	`-m <prompt>`	`--yolo`
OpenClaw	—	`--message <prompt>`	—
Gemini/Qwen/Opencode	—	—	`--yolo`

协调协议（自动注入）

当 agent 通过 oh spawn 启动时，自动注入协调 prompt，无需人工干预：

## Coordination Protocol (auto-injected)
- 📋 Check tasks:  oh task list <team> --owner <your-name>
- ▶️ Start task:   oh task update <team> <id> --status in_progress
- ✅ Finish task: oh task update <team> <id> --status completed
- 💬 Message:     oh inbox send <team> <to> "message"
- 📨 Check inbox: oh inbox receive <team>
- 😴 Report idle: oh lifecycle idle <team>

团队模板（TOML）

oh launch <template> 从 TOML 模板启动完整团队，内置 AI Hedge Fund（7 agent）：

[leader]
agent = "claude"
role = "Portfolio Manager"

[analysts]
count = 5
agents = ["buffett", "growth", "technical", "fundamentals", "sentiment"]

变量替换：{goal}, {team_name}, {agent_name}

Transport 可插拔架构

v0.3 引入 Transport 接口，渐进式支持分布式：

Transport	实现	适用场景
file（默认）	JSON 文件 I/O	单机、共享文件系统
p2p	ZeroMQ P2P + 文件降级	低延迟、跨机器
redis（v0.4）	Redis LPUSH/RPOP	生产级跨机器

演示成果

Autoresearch: 8 agent × 8 H100 GPU × 2430+ 实验 = val_bpb 1.044 → 0.977（6.4% 提升，~30 GPU hours）

版本路线图

Phase	Version	What	Status
当前	v0.3	File + P2P transport, Web UI, 多用户, 团队模板	✅ Shipped
Phase 1	v0.4	Redis Transport（跨机器消息）	🔜 Planned
Phase 2	v0.5	共享状态层（团队配置/任务跨机器）	🔜 Planned
Phase 3	v0.6	Agent 市场 + 自适应调度	💡 Exploring
Phase 4	v1.0	生产级：认证/权限/审计	💡 Exploring