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  1. ToGo Agent: 面向 LLM 的多智能体协作开源平台• 支持多个 AI Agent 在统一群聊空间中实时协作,适合处理拆解、讨论、补位式的复杂任务• 提供角色、技能、性格等自定义能力,方便快速搭建贴近真实团队分工的 Agent 体系• 内置可视化 Web 控制台与多层级团队架构管理,覆盖任务执行、消息流转和组织配置全过程

    ToGo Agent: 面向 LLM 的多智能体协作开源平台

    • 支持多个 AI Agent 在统一群聊空间中实时协作,适合处理拆解、讨论、补位式的复杂任务

    • 提供角色、技能、性格等自定义能力,方便快速搭建贴近真实团队分工的 Agent 体系

    • 内置可视化 Web 控制台与多层级团队架构管理,覆盖任务执行、消息流转和组织配置全过程

    https://github.com/alexazhou/TogoAgent

    合集 群组 恰饭 联系推广

    #多智能体 #AI #Agent #LLM #开源项目 #协作系统 #可视化控制台 #GitHub

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  2. PhasedddSkill: 面向 Claude Code 的开源技能集合,聚焦多智能体协作与风格化写作扩展@hyruleboss 佬分享的影视飓风 Tim 文案风格的 skill • 提供 council 多智能体辩论技能,可生成具备不同人格与立场的 AI 代理,适合用于架构评审、策略讨论与复杂决策• 内置 council-zh 中文适配版本,在保持英文工具链一致的同时,提供更自然的中文交互体验• 包含 tim-mediastorm 风格写作技能,可在明确指定场景下复现 影视飓风 Tim 式的科技感与人文叙事表达

    PhasedddSkill: 面向 Claude Code 的开源技能集合,聚焦多智能体协作与风格化写作扩展

    @hyruleboss 佬分享的影视飓风 Tim 文案风格的 skill

    • 提供 council 多智能体辩论技能,可生成具备不同人格与立场的 AI 代理,适合用于架构评审、策略讨论与复杂决策

    • 内置 council-zh 中文适配版本,在保持英文工具链一致的同时,提供更自然的中文交互体验

    • 包含 tim-mediastorm 风格写作技能,可在明确指定场景下复现 影视飓风 Tim 式的科技感与人文叙事表达

    https://github.com/phaseddd/PhasedddSkill

    https://linux.do/t/topic/1845113/11

    #ClaudeCode #开源工具 #多智能体 #AI #协作 #提示词工程 #风格化写作 #GitHub #Skill

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  3. GELab-Zero: 面向移动端的全开源 GUI Agent 基础设施与模型方案• 同时开源 Agent 模型与工程基础设施,支持本地部署,无需依赖云端,兼顾隐私控制与即插即用体验• 针对 Mac M 系列芯片与 NVIDIA RTX 4060 优化,支持消费级硬件运行,并可通过 ADB 打通 Android 设备自动化执行• 提供多设备管理、任务分发、ReAct 循环、多智能体协作与 MCP Server 能力,适合从原型验证快速走向真实业务落地

    GELab-Zero: 面向移动端的全开源 GUI Agent 基础设施与模型方案

    • 同时开源 Agent 模型与工程基础设施,支持本地部署,无需依赖云端,兼顾隐私控制与即插即用体验

    • 针对 Mac M 系列芯片与 NVIDIA RTX 4060 优化,支持消费级硬件运行,并可通过 ADB 打通 Android 设备自动化执行

    • 提供多设备管理、任务分发、ReAct 循环、多智能体协作与 MCP Server 能力,适合从原型验证快速走向真实业务落地

    https://github.com/stepfun-ai/gelab-zero

    #GUIAgent #移动端 Agent #本地部署 #开源项目 #Android 自动化 #ADB #MCP #多智能体 #AI #GitHub

  4. Edict: 用 三省六部 机制重构 AI Multi-Agent 协作与治理• 以 中书省 规划、门下省 审核、尚书省 派发为核心流程,把制度化审查嵌入 Multi-Agent 执行链路,提升复杂任务的可靠性与可控性• 内置实时看板,支持任务流转追踪、状态审计、叫停与恢复、Agent 健康监控,解决传统框架黑盒协作难观测的问题• 支持每个 Agent 独立配置模型与 Skills,结合 Docker 一键体验和低依赖后端,适合快速搭建可演示、可扩展的协作系统

    Edict: 用 三省六部 机制重构 AI Multi-Agent 协作与治理

    • 以 中书省 规划、门下省 审核、尚书省 派发为核心流程,把制度化审查嵌入 Multi-Agent 执行链路,提升复杂任务的可靠性与可控性

    • 内置实时看板,支持任务流转追踪、状态审计、叫停与恢复、Agent 健康监控,解决传统框架黑盒协作难观测的问题

    • 支持每个 Agent 独立配置模型与 Skills,结合 Docker 一键体验和低依赖后端,适合快速搭建可演示、可扩展的协作系统

    https://github.com/cft0808/edict

    #AI #MultiAgent #多智能体 #Agent 架构 #任务编排 #工作流治理 #可观测性 #GitHub #OpenClaw

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