你是皇帝,AI 是朝廷 — 一道旨意下发,三省六部自动流转、分工协作、汇报复命
功能特性 · 系统架构 · 快速上手 · 仪表盘 · 进阶用法 · Docker 部署
与其造一个超级 AI,不如组一个朝廷。
AgentClaw 将中国古代的「三省六部制」映射为多 Agent 协作架构。12 个 AI Agent 各司其职,通过严格的 9 步审批流程,将一道「旨意」(用户任务)从规划、审议、派发、执行到归档全链路自动化。
不是 prompt 套 prompt 的简单链式调用,而是一套有编制、有流程、有监督、可回滚的真实组织体系。
| 部门 | 职责 | 现实映射 |
|---|---|---|
| 🤴 太子 | 旨意分拣、闲聊应答、任务分发入口 | CEO 助理 / 任务调度中心 |
| 📜 中书省 | 需求分析、方案规划、任务拆解 | 产品经理 / 架构师 |
| 🔍 门下省 | 方案审议、质量把关、驳回修正 | 技术评审委员会 / QA Lead |
| 📮 尚书省 | 执行派发、六部调度、结果汇总 | 项目经理 / Scrum Master |
| 💰 户部 | 数据分析、报表生成、竞品研究 | 数据分析师 |
| 📝 礼部 | 文档撰写、UI 设计、内容创作 | 文案 / 设计师 |
| ⚔️ 兵部 | 代码开发、架构实现、技术攻坚 | 研发工程师 |
| ⚖️ 刑部 | 代码审查、质量检测、漏洞扫描 | 测试工程师 / SRE |
| 🔧 工部 | 基础设施、部署运维、环境搭建 | DevOps / SRE |
| 👔 吏部 | 人员管理、培训考核、组织优化 | HR / Team Lead |
| 📰 钦天监 | 新闻采集、情报汇总、晨报推送 | 情报分析师 |
| 🛡️ 御史台 | 流程合规、越权检测、断链告警 | 独立审计 / 合规部门 |
皇帝(你) → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议(可驳回) → 尚书派发 → 六部执行 → 尚书汇总 → 太子复命 → 皇帝(你)
每个环节有独立的超时机制、催办策略和自动回滚能力。门下省可驳回不合理的方案(最多 3 轮),确保产出质量。
| 引擎 | 频率 | 职责 |
|---|---|---|
| 太子巡检 | 每 60s | 任务停滞检测 → 分级催办 → 自动重试 → 升级协调 → 自动回滚 |
| 御史监察 | 每 60s | 越权调用检测 · 流程跳步检测 · 断链超时唤醒 · 假派发验证 · 极端停滞告警 |
两套系统协同工作:太子管「效率」(卡了就推),御史管「合规」(违规就记)。自研自适应算法,系统稳定时自动降噪,异常时全量告警。
所有 Agent 产出物按部门自动归档,支持在线预览(Markdown 渲染)和下载。无需上传,Agent 完工即归档。
每个 Agent 独立配置 AI 模型,看板上一键切换,5 秒生效。可以为不同部门选择不同能力的模型。
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│ 皇帝 (用户) │
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│ 飞书 / Telegram / Slack / Discord / 企业微信 / Webhook │
│ │
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│ 🤴 太子 (Taizi) — 旨意分拣 · 闲聊应答 · 进度汇报 │
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│ 📜 中书省 │───▶│ 🔍 门下省 │───▶│ 📮 尚书省 │
│ 规划 · 拆解 │◀───│ 审议 · 驳回 │ │ 派发 · 汇总 │
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│
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│ 💰户部││ 📝礼部││ ⚔️兵部││⚖️刑部││ 🔧工部││ 👔吏部│
└──┬─────┘└──┬────┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘
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│ 📦 产出阁· 奏折阁 │
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🛡️ 御史台 — 独立于行政体系之外的流程审计与合规监督
🧭 太子巡检 — 嵌入任务流转全链路的停滞检测与自动修复
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| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + TypeScript 5.6 + Vite 6 + Tailwind CSS + Zustand |
| 后端 | Python 3.10+(零依赖 HTTP Server)/ FastAPI(可选增强模式) |
| Agent 运行时 | OpenClaw — AI Agent 基础设施 |
| 数据库 | JSON 文件(零配置) |
| 消息渠道 | 飞书 · Telegram · Slack · Discord · 企业微信 · Webhook |
| 部署 | Docker Compose 一键部署 / 一键脚本安装 / 手动安装 |
注意:docker亲测可用,其余方式可能有未知bug
就像 Docker 一样简单,一行命令从零装好全部环境(Python、Node.js、OpenClaw、项目代码):
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Haoqi7/AgentClaw/main/install-all.sh | bash
支持 Ubuntu / Debian / CentOS / Fedora / Arch Linux / macOS / WSL,自动检测已安装的组件并跳过。
安装完成后,只需两步即可启动:
# 1. 配置 API Key(首次安装必须)
openclaw agents add taizi
# 2. 启动服务
cd ~/AgentClaw
bash start.sh
# 指定安装目录
bash install-all.sh --dir /opt/AgentClaw
# 跳过前端构建(无 Node.js 时自动跳过)
bash install-all.sh --skip-frontend
# 只安装系统依赖,不克隆仓库
bash install-all.sh --deps-only
# 安装后自动后台启动服务
bash install-all.sh --auto-start
# 全程非交互模式(适合脚本/CI)
bash install-all.sh -y
# 交互式卸载(逐步确认)
bash uninstall-all.sh
# 静默卸载(全部默认 yes)
bash uninstall-all.sh -y
# 只清理项目数据,不动系统依赖和 OpenClaw
bash uninstall-all.sh --project-only
# 全部清除(项目 + OpenClaw + nvm,不可恢复)
bash uninstall-all.sh --nuke
无需安装任何依赖,直接拉取镜像运行:
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
详见 Docker 部署 章节。
如果已有 Python 3.10+ 和 Node.js 22+ 环境,可以手动安装:
npm install -g @qingchencloud/openclaw-zh@latest
openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway
初始化向导会引导你选择 AI 模型、配置 API 密钥、设置聊天通道。
git clone https://github.com/Haoqi7/AgentClaw.git
cd AgentClaw
chmod +x install.sh && ./install.sh
安装脚本会自动完成:
# 以飞书为例,太子作为旨意入口
openclaw channels add --type feishu --agent taizi
openclaw.example.json和exec-approvals.json来配置。# 一键启动(前台运行,Ctrl+C 停止所有服务)
bash start.sh
# 或后台运行(日志写入 start.log)
bash start.sh --detach
# 停止所有服务
bash stop.sh
启动脚本会自动完成:
浏览器打开 http://127.0.0.1:7891,总控台就绪。
通过消息渠道发送:
请帮我用 Python 写一个文本分类器:
1. 使用 scikit-learn
2. 支持多分类
3. 输出混淆矩阵
4. 写完整的文档
然后在总控台观察 12 位「官员」如何自动协作完成。
总控台提供 12 个功能面板:
| 面板 | 功能 |
|---|---|
| 📜 旨意看板 | 任务全生命周期看板,支持手动派发、太子巡检、状态流转 |
| 🏛️ 朝堂议政 | 多 Agent 实时讨论,朝堂仪式化交互 |
| 🔌 省部调度 | 各部门工作负载、任务分布、性能概览 |
| 📋 旨库 | 9 套预设圣旨模板,填参数一键下旨 |
| 🛡️ 流程监察 | 御史台审计面板,查看违规记录、告警通知、巡检结果 |
| 📦 产出阁 | 任务产出物按部门归档,在线预览(Markdown 渲染)+ 下载 |
| 📜 奏折阁 | 已完成任务自动归档,随时回溯 |
| 💬 小任务 | Agent 会话管理,轻量级子任务 |
| 🌅 天下要闻 | 钦天监新闻简报,分类订阅 + 多渠道推送 |
| 👔 官员总览 | 12 位 Agent 的能力画像、在线状态、绩效统计 |
| 🤖 模型配置 | 每个 Agent 独立模型切换,一键应用 |
| 🎯 技能配置 | Agent 技能管理,安装/卸载/配置 |
看板 → 📋 旨库 → 选择模板 → 填写参数 → 下旨
旨意看板 → 选择任务 → ⏸ 叫停 / 🚫 取消
看板 → 🤖 模型配置 → 选择模型 → 应用
约 5 秒后自动生效,无需重启。
看板 → 🌅 天下要闻 → ⚙️ 订阅管理 → 配置分类和推送渠道
本项目已发布至 Docker Hub,无需手动构建:
docker pull haoqi7/openclaw:latest
从 Release 下载 docker-compose.yml,或直接创建:
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
docker run -d \
--name agentclaw \
-p 7891:7891 \
-p 18789:18789 \
-v /root/.openclaw:/root/.openclaw \
haoqi7/openclaw:latest
| 配置项 | 值 |
|---|---|
| 端口 | 7891(总控台)、18789(OpenClaw Gateway) |
| 挂载卷 | /root/.openclaw(持久化存储) |
| 健康检查 | 每 15 秒双端点检测,自动恢复 |
| 重启策略 | unless-stopped |
以下环境变量同时适用于本地部署和 Docker 部署:
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
EDICT_HOME | 项目根目录 | 项目根目录路径。如果自定义了项目路径,需要显式设置。start.sh 会自动设置。 |
EDICT_DASHBOARD_PORT | 7891 | 看板服务器监听端口。如需更改端口,启动前设置此变量:export EDICT_DASHBOARD_PORT=8080 |
EDICT_GATEWAY_URL | 自动推断 | OpenClaw Gateway 地址。本地部署通常无需设置,Docker 部署时如 Gateway 与看板不在同一网络需显式配置 |
EDICT_EXTERNAL_URL | 空 | 看板外部访问地址(如 https://your-domain.com),用于通知推送链接等场景 |
EDICT_EXTERNAL_GATEWAY_URL | 空 | Gateway 外部访问地址(可选,不设置则基于 EDICT_EXTERNAL_URL 或 Host 头推断) |
EDICT_CORS_ORIGINS | 空 | 额外允许的 CORS Origin 跨域白名单(逗号分隔,如 http://192.168.1.100:7891,http://myhost:8080) |
# 修改看板端口
export EDICT_DASHBOARD_PORT=8080
bash start.sh
# 自定义项目路径
export EDICT_HOME=/opt/AgentClaw
bash start.sh
AgentClaw/
├── agents/ # 12 个 Agent 人格定义
│ ├── taizi/SOUL.md # 太子 — 旨意分拣入口
│ ├── zhongshu/SOUL.md # 中书省 — 方案规划
│ ├── menxia/SOUL.md # 门下省 — 方案审议
│ ├── shangshu/SOUL.md # 尚书省 — 执行调度
│ ├── hubu/SOUL.md # 户部 — 数据分析
│ ├── libu/SOUL.md # 礼部 — 文档设计
│ ├── bingbu/SOUL.md # 兵部 — 代码开发
│ ├── xingbu/SOUL.md # 刑部 — 质量审查
│ ├── gongbu/SOUL.md # 工部 — 运维部署
│ ├── libu_hr/SOUL.md # 吏部 — 人事管理
│ ├── zaochao/SOUL.md # 钦天监 — 新闻采集
│ └── jiancha/SOUL.md # 御史台 — 流程审计
├── frontend/ # React + TypeScript 前端
│ └── src/components/ # 16 个前端组件
├── dashboard/ # 看板服务器 + API
│ ├── server.py # 主服务(Python HTTP)
│ └── task_output_api.py # 产出管理 API
├── scripts/ # 自动化脚本
│ ├── run_loop.sh # 主循环(数据同步 + 巡检)
│ ├── pipeline_watchdog.py# 流程合规审计引擎
│ ├── kanban_update.py # Agent 看板 CLI
│ └── fetch_morning_news.py# 新闻 RSS 采集
├── docker/ # Docker 部署
│ ├── Dockerfile
│ ├── docker-compose.yml
│ └── entrypoint.sh
├── install-all.sh # 🆕 一键安装(从零部署,自动装依赖)
├── uninstall-all.sh # 🆕 一键卸载(清除 install-all.sh 装的全部)
├── start.sh # 一键启动(本地部署)
├── stop.sh # 一键停止(本地部署)
├── install.sh # 一键安装(需已有依赖环境)
└── uninstall.sh # 一键卸载(仅清理项目数据)
本项目基于以下开源项目衍生开发:
严格遵守上游项目的开源许可证协议。
MIT License © 2026 AgentClaw Contributors
Content type
Image
Digest
sha256:f51c054a8…
Size
717.4 MB
Last updated
4 months ago
docker pull haoqi7/openclaw