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cft0808/edict · source
Snapshot 0 · 2026-11-04T12:47:28Z · Python · MIT
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739661862bcfa3b943a9bf78c3c33194ef0083766673c746f8d8cbde9046f783GitHub description at capture
🏛️ 三省六部制 · OpenClaw Multi-Agent Orchestration System — 9 specialized AI agents with real-time dashboard, model config, and full audit trails
README at capture
<h1 align="center">⚔️ 三省六部 · Edict</h1>
<p align="center">
<strong>我用 1300 年前的帝国制度，重新设计了 AI 多 Agent 协作架构。<br>结果发现，古人比现代 AI 框架更懂分权制衡。</strong>
</p>
<p align="center">
<sub>12 个 AI Agent（11 个业务角色 + 1 个兼容角色）组成三省六部：太子分拣、中书省规划、门下省审核封驳、尚书省派发、六部+吏部并行执行。<br>比 CrewAI 多一层<b>制度性审核</b>，比 AutoGen 多一个<b>实时看板</b>。</sub>
</p>
<p align="center">
<a href="#-demo">🎬 看 Demo</a> ·
<a href="#-30-秒快速体验">🚀 30 秒体验</a> ·
<a href="#-架构">🏛️ 架构</a> ·
<a href="#-功能全景">📋 看板功能</a> ·
<a href="docs/task-dispatch-architecture.md">📚 架构文档</a> ·
<a href="README_EN.md">English</a> ·
<a href="README_JA.md">日本語</a> ·
<a href="CONTRIBUTING.md">参与贡献</a>
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenClaw-Required-blue?style=flat-square" alt="OpenClaw">
<img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.9+-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white" alt="Python">
<img src="https://img.shields.io/badge/Agents-12_Specialized-8B5CF6?style=flat-square" alt="Agents">
<img src="https://img.shields.io/badge/Dashboard-Real--time-F59E0B?style=flat-square" alt="Dashboard">
<img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-22C55E?style=flat-square" alt="License">
<img src="https://img.shields.io/badge/Frontend-React_18-61DAFB?style=flat-square&logo=react&logoColor=white" alt="React">
<img src="https://img.shields.io/badge/Backend-stdlib_only-EC4899?style=flat-square" alt="Zero Backend Dependencies">
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/公众号-cft0808-07C160?style=for-the-badge&logo=wechat&logoColor=white" alt="WeChat">
</p>
---
## 🎬 Demo
<p align="center">
<video src="docs/Agent_video_Pippit_20260225121727.mp4" width="100%" autoplay muted loop playsinline controls>
您的浏览器不支持视频播放，请查看下方 GIF 或 <a href="docs/Agent_video_Pippit_20260225121727.mp4">下载视频</a>。
</video>
<br>
<sub>🎥 三省六部 AI 多 Agent 协作全流程演示</sub>
</p>
<details>
<summary>📸 GIF 预览（加载更快）</summary>
<p align="center">
<img src="docs/demo.gif" alt="三省六部 Demo" width="100%">
<br>
<sub>飞书下旨 → 太子分拣 → 中书省规划 → 门下省审议 → 六部并行执行 → 奏折回报（30 秒）</sub>
</p>
</details>
> 🐳 **没有 OpenClaw？** 跑一行 `docker run -p 7891:7891 cft0808/edict` 即可体验完整看板 Demo（预置模拟数据）。
---
## 🤔 为什么是三省六部？
大多数 Multi-Agent 框架的套路是：
> *"来，你们几个 AI 自己聊，聊完把结果给我。"*
然后你拿到一坨不知道经过了什么处理的结果，无法复现，无法审计，无法干预。
**三省六部的思路完全不同** —— 我们用了一个在中国存在 1400 年的制度架构：
```
你 (皇上) → 太子 (分拣) → 中书省 (规划) → 门下省 (审议) → 尚书省 (派发) → 六部 (执行) → 回奏
```
这不是花哨的 metaphor，这是**真正的分权制衡**：
| | CrewAI | MetaGPT | AutoGen | **三省六部** |
|---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **审核机制** | ❌ 无 | ⚠️ 可选 | ⚠️ Human-in-loop | **✅ 门下省专职审核 · 可封驳** |
| **实时看板** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 军机处 Kanban + 时间线** |
| **任务干预** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 叫停 / 取消 / 恢复** |
| **流转审计** | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | **✅ 完整奏折存档** |
| **Agent 健康监控** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 心跳 + 活跃度检测** |
| **热切换模型** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 看板内一键切换 LLM** |
| **技能管理** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 查看 / 添加 Skills** |
| **新闻聚合推送** | ❌ | ❌ | ❌ | **✅ 天下要闻 + 飞书推送** |
| **部署难度** | 中 | 高 | 中 | **低 · 一键安装 / Docker** |
> **核心差异：制度性审核 + 完全可观测 + 实时可干预**
<details>
<summary><b>🔍 为什么「门下省审核」是杀手锏？（点击展开）</b></summary>
<br>
CrewAI 和 AutoGen 的 Agent 协作模式是 **"做完就交"**——没有人检查产出质量。就像一个公司没有 QA 部门，工程师写完代码直接上线。
三省六部的 **门下省** 专门干这件事：
- 📋 **审查方案质量** —— 中书省的规划是否完备？子任务拆解是否合理？
- 🚫 **封驳不合格的产出** —— 不是 warning，是直接打回重做
- 🔄 **强制返工循环** —— 直到方案达标才放行
这不是可选的插件——**它是架构的一部分**。每一个旨意都必须经过门下省，没有例外。
这就是为什么三省六部能处理复杂任务而结果可靠：因为在送到执行层之前，有一个强制的质量关卡。1300 年前唐太宗就想明白了——**不受制约的权力必然会出错**。
</details>
---
## ✨ 功能全景
### 🏛️ 十二部制 Agent 架构
- **太子** 消息分拣 —— 闲聊自动回复，旨意才建任务
- **三省**（中书·门下·尚书）负责规划、审议、派发
- **七部**（户·礼·兵·刑·工·吏 + 早朝官）负责专项执行
- 严格的权限矩阵 —— 谁能给谁发消息，白纸黑字
- **状态流转校验** —— kanban_update.py 强制合法转换路径，非法状态跳转被拒绝
- 每个 Agent 独立 Workspace · 独立 Skills · 独立模型
- **旨意数据清洗** —— 标题/备注自动剥离文件路径、元数据、无效前缀
### 📋 军机处看板（10 个功能面板）
<table>
<tr><td width="50%">
**📋 旨意看板 · Kanban**
- 按状态列展示全部任务
- 省部过滤 + 全文搜索
- 心跳徽章（🟢活跃 🟡停滞 🔴告警）
- 任务详情 + 完整流转链
- 叫停 / 取消 / 恢复操作
</td><td width="50%">
**🔭 省部调度 · Monitor**
- 可视化各状态任务数量
- 部门分布横向条形图
- Agent 健康状态实时卡片
</td></tr>
<tr><td>
**📜 奏折阁 · Memorials**
- 已完成旨意自动归档为奏折
- 五阶段时间线：圣旨→中书→门下→六部→回奏
- 一键复制为 Markdown
- 按状态筛选
</td><td>
**📜 旨库 · Template Library**
- 9 个预设圣旨模板
- 分类筛选 · 参数表单 · 预估时间和费用
- 预览旨意 → 一键下旨
</td></tr>
<tr><td>
**👥 官员总览 · Officials**
- Token 消耗排行榜
- 活跃度 · 完成数 · 会话统计
</td><td>
**📰 天下要闻 · News**
- 每日自动采集科技/财经资讯
- 分类订阅管理 + 飞书推送
</td></tr>
<tr><td>
**⚙️ 模型配置 · Models**
- 每个 Agent 独立切换 LLM
- 应用后自动重启 Gateway（~5秒生效）
</td><td>
**🛠️ 技能配置 · Skills**
- 各省部已安装 Skills 一览
- 查看详情 + 添加新技能
</td></tr>
<tr><td>
**💬 小任务 · Sessions**
- OC-* 会话实时监控
- 来源渠道 · 心跳 · 消息预览
</td><td>
**🎬 上朝仪式 · Ceremony**
- 每日首次打开播放开场动画
- 今日统计 · 3.5秒自动消失
</td></tr>
<tr><td>
**🏛️ 朝堂议政 · Court Discussion**
- 多官员围绕议题展开部门视角讨论
- LLM 驱动的多角色辩论（各部依职责发表专业意见）
- 支持多轮推进 · 总结结论 · 保留讨论记录
</td><td>
</td></tr>
</table>
---
## 🖼️ 截图
### 旨意看板
<details>
<summary>📸 展开查看更多截图</summary>
### 省部调度
### 任务流转详情
### 模型配置
### 技能配置
### 官员总览
### 会话记录
### 奏折归档
### 圣旨模板
### 天下要闻
### 上朝仪式
</details>
---
## 🚀 30 秒快速体验
### Docker 一键启动
```bash
docker run -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo
```
打开 http://localhost:7891 即可体验军机处看板。
<details>
<summary><b>⚠️ 遇到 <code>exec format error</code>？（点击展开）</b></summary>
如果你在 **x86/amd64** 机器（如 Ubuntu、WSL2）上看到：
```
exec /usr/local/bin/python3: exec format error
```
这是因为镜像架构不匹配。请使用 `--platform` 参数：
```bash
docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo
```
或使用 docker-compose（已内置 `platform: linux/amd64`）：
```bash
docker compose up
```
</details>
### 完整安装
#### 前置条件
- [OpenClaw](https://openclaw.ai) 已安装
- Python 3.10+
- macOS / Linux
#### 安装
```bash
git clone https://github.com/cft0808/edict.git
cd edict
chmod +x install.sh && ./install.sh
```
安装脚本自动完成：
- ✅ 创建全量 Agent Workspace（含太子/吏部/早朝，兼容历史 main）
- ✅ 写入各省部 SOUL.md（角色人格 + 工作流规则 + 数据清洗规范）
- ✅ 注册 Agent 及权限矩阵到 `openclaw.json`
- ✅ **符号链接统一数据**（各 Workspace 的 data/scripts → 项目目录，确保数据一致）
- ✅ **设置 Agent 间通信可见性**（`sessions.visibility all`，解决消息不可达问题）
- ✅ **同步 API Key 到所有 Agent**（自动从已配置的 Agent 复制）
- ✅ 构建 React 前端（需 Node.js 18+，如未安装则跳过）
- ✅ 初始化数据目录 + 首次数据同步（含官员统计）
- ✅ 重启 Gateway 使配置生效
> ⚠️ **首次安装**：需先配置 API Key：`openclaw agents add taizi`，然后重新运行 `./install.sh` 同步到所有 Agent。
#### 启动
```bash
# 方式 1：一键启动（推荐）
chmod +x start.sh && ./start.sh
# 方式 2：分别启动
bash scripts/run_loop.sh & # 数据刷新循环
python3 dashboard/server.py # 看板服务器
# 打开浏览器
open http://127.0.0.1:7891
```
<details>
<summary><b>🖥️ 生产环境部署（systemd）</b></summary>
```bash
# 安装 systemd 服务
sudo cp edict.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable edict
sudo systemctl start edict
# 或使用管理脚本
bash edict.sh start # 启动
bash edict.sh status # 查看状态
bash edict.sh restart # 重启
bash edict.sh stop # 停止
```
</details>
> 💡 **看板即开即用**：`server.py` 内嵌 `dashboard/dashboard.html`，Docker 镜像包含预构建的 React 前端
> 💡 详细教程请看 [Getting Started 指南](docs/getting-started.md)
---
## 🏛️ 架构
```
┌───────────────────────────────────┐
│ 👑 皇上（你） │
│ Feishu · Telegram · Signal │
└─────────────────┬─────────────────┘
│ 下旨
┌─────────────────▼─────────────────┐
│ � 太子 (taizi) │
│ 分拣：闲聊直接回 / 旨意建任务 │
└─────────────────┬─────────────────┘
│ 传旨
┌─────────────────▼─────────────────┐
│ 📜 中书省 (zhongshu) │
│ 接旨 → 规划 → 拆解子任务 │
└─────────────────┬─────────────────┘
│ 提交审核
┌─────────────────▼─────────────────┐
│ 🔍 门下省 (menxia) │
│ 审议方案 → 准奏 / 封驳 🚫 │
└─────────────────┬─────────────────┘
│ 准奏 ✅
┌─────────────────▼─────────────────┐
│ 📮 尚书省 (shangshu) │
│ 派发任务 → 协调六部 → 汇总回奏 │
└───┬──────┬──────┬──────┬──────┬───┘
│ │ │ │ │
┌─────▼┐ ┌───▼───┐ ┌▼─────┐ ┌───▼─┐ ┌▼─────┐
│💰 户部│ │📝 礼部│ │⚔️ 兵部│ │⚖️ 刑部│ │🔧 工部│
│ 数据 │ │ 文档 │ │ 工程 │ │ 合规 │ │ 基建 │
└──────┘ └──────┘ └──────┘ └─────┘ └──────┘
┌──────┐
│📋 吏部│
│ 人事 │
└──────┘
```
### 各省部职责
| 部门 | Agent ID | 职责 | 擅长领域 |
|------|----------|------|---------|
| � **太子** | `taizi` | 消息分拣、需求整理 | 闲聊识别、旨意提炼、标题概括 |
| 📜 **中书省** | `zhongshu` | 接旨、规划、拆解 | 需求理解、任务分解、方案设计 |
| 🔍 **门下省** | `menxia` | 审议、把关、封驳 | 质量评审、风险识别、标准把控 |
| 📮 **尚书省** | `shangshu` | 派发、协调、汇总 | 任务调度、进度跟踪、结果整合 |
| 💰 **户部** | `hubu` | 数据、资源、核算 | 数据处理、报表生成、成本分析 |
| 📝 **礼部** | `libu` | 文档、规范、报告 | 技术文档、API 文档、规范制定 |
| ⚔️ **兵部** | `bingbu` | 代码、算法、巡检 | 功能开发、Bug 修复、代码审查 |
| ⚖️ **刑部** | `xingbu` | 安全、合规、审计 | 安全扫描、合规检查、红线管控 |
| 🔧 **工部** | `gongbu` | CI/CD、部署、工具 | Docker 配置、流水线、自动化 |
| 📋 **吏部** | `libu_hr` | 人事、Agent 管理 | Agent 注册、权限维护、培训 |
| 🌅 **早朝官** | `zaochao` | 每日早朝、新闻聚合 | 定时播报、数据汇总 |
### 权限矩阵
> 不是想发就能发 —— 真正的分权制衡
| From ↓ \ To → | 太子 | 中书 | 门下 | 尚书 | 户 | 礼 | 兵 | 刑 | 工 | 吏 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **太子** | — | ✅ | | | | | | | | |
| **中书省** | ✅ | — | ✅ | ✅ | | | | | | |
| **门下省** | | ✅ | — | ✅ | | | | | | |
| **尚书省** | | ✅ | ✅ | — | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| **六部+吏部** | | | | ✅ | | | | | | |
### 任务状态流转
```
皇上 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 已派发 → 执行中 → 待审查 → ✅ 已完成
↑ │ │
└──── 封驳 ─┘ 阻塞 Blocked
```
> ⚡ **状态转换受保护**：`kanban_update.py` 内置 `_VALID_TRANSITIONS` 状态机校验，
> 非法跳转（如 Doing→Taizi）会被拒绝并记录日志，确保流程不可绕过。
>
> 🔄 **异步事件驱动**：服务间通过 Redis Streams EventBus 解耦通信，Outbox Relay 保障事件可靠投递。
> 所有状态变更自动写入审计日志（`audit.py`），支持完整追溯。
---
## 📁 项目结构
```
edict/
├── agents/ # 12 个 Agent 的人格模板
│ ├── taizi/SOUL.md # 太子 · 消息分拣（含旨意标题规范）
│ ├── zhongshu/SOUL.md # 中书省 · 规划中枢
│ ├── menxia/SOUL.md # 门下省 · 审议把关
│ ├── shangshu/SOUL.md # 尚书省 · 调度大脑
│ ├── hubu/SOUL.md # 户部 · 数据资源
│ ├── libu/SOUL.md # 礼部 · 文档规范
│ ├── bingbu/SOUL.md # 兵部 · 工程实现
│ ├── xingbu/SOUL.md # 刑部 · 合规审计
│ ├── gongbu/SOUL.md # 工部 · 基础设施
│ ├── libu_hr/ # 吏部 · 人事管理
│ └── zaochao/SOUL.md # 早朝官 · 情报枢纽
├── dashboard/
│ ├── dashboard.html # 军机处看板（单文件 · 零依赖 · ~2500 行）
│ ├── dist/ # React 前端构建产物（Docker 镜像内包含，本地可选）
│ ├── auth.py # Dashboard 登录鉴权
│ ├── court_discuss.py # 朝堂议政（多官员 LLM 讨论引擎）
│ └── server.py # API 服务器（Python 标准库 · 零依赖 · ~2300 行）
├── edict/backend/ # 异步后端服务（SQLAlchemy + Redis）
│ ├── app/models/
│ │ ├── task.py # 任务模型 + 状态机
│ │ ├── audit.py # 审计日志模型
│ │ └── outbox.py # Outbox 消息模型
│ ├── app/services/
│ │ ├── event_bus.py # Redis Streams EventBus
│ │ └── task_service.py # 任务服务层
│ └── app/workers/
│ ├── dispatch_worker.py # 并行调度 + 重试 + 资源锁
│ ├── orchestrator_worker.py # DAG 编排器
│ └── outbox_relay.py # 事务性 Outbox Relay
├── agents/
│ ├── <agent_id>/SOUL.md # 各省部 Agent 人格模板
│ ├── GLOBAL.md # 全局 Agent 配置
│ └── groups/ # Agent 分组（sansheng / liubu）
├── scripts/
│ ├── run_loop.sh # 数据刷新循环（每 15 秒）
│ ├── kanban_update.py # 看板 CLI（含旨意数据清洗 + 标题校验 + 状态机）
│ ├── skill_manager.py # Skill 管理工具（远程/本地 Skills 添加、更新、移除）
│ ├── agentrec_advisor.py # Agent 模型推荐（功过簿 + 成本优化）
│ ├── linucb_router.py # LinUCB 智能路由
│ ├── refresh_watcher.py # 数据变更监听
│ ├── sync_from_openclaw_runtime.py
│ ├── sync_agent_config.py
│ ├── sync_officials_stats.py
│ ├── fetch_morning_news.py
│ ├── refresh_live_data.py
│ ├── apply_model_changes.py
│ └── file_lock.py # 文件锁（防多 Agent 并发写入）
├── tests/
│ ├── test_e2e_kanban.py # 端到端测试（17 个断言）
│ └── test_state_machine_consistency.py # 状态机一致性测试
├── data/ # 运行时数据（gitignored）
├── docs/
│ ├── task-dispatch-architecture.md # 📚 详细架构文档：任务分发、流转、调度的完整设计（业务+技术）
│ ├── getting-started.md # 快速上手指南
│ ├── wechat-article.md # 微信文章
│ └── screenshots/ # 功能截图（11 张）
├── install.sh # 一键安装脚本
├── start.sh # 一键启动（Dashboard + 数据刷新）
├── edict.service # systemd 服务配置（生产部署）
├── edict.sh # 服务管理脚本（start/stop/restart/status）
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
└── LICENSE # MIT License
```
---
## 🎯 使用方法
### 向 AI 下旨
通过 Feishu / Telegram / Signal 给中书省发消息：
```
给我设计一个用户注册系统，要求：
1. RESTful API（FastAPI）
2. PostgreSQL 数据库
3. JWT 鉴权
4. 完整测试用例
5. 部署文档
```
**然后坐好，看戏：**
1. 📜 中书省接旨，规划子任务分配方案
2. 🔍 门下省审议，通过 / 封驳打回重规划
3. 📮 尚书省准奏，派发给兵部 + 工部 + 礼部
4. ⚔️ 各部并行执行，进度实时可见
5. 📮 尚书省汇总结果，回奏给你
全程可在**军机处看板**实时监控，随时可以**叫停、取消、恢复**。
### 使用圣旨模板
> 看板 → 📜 旨库 → 选模板 → 填参数 → 下旨
9 个预设模板：周报生成 · 代码审查 · API 设计 · 竞品分析 · 数据报告 · 博客文章 · 部署方案 · 邮件文案 · 站会摘要
### 自定义 Agent
编辑 `agents/<id>/SOUL.md` 即可修改 Agent 的人格、职责和输出规范。
### 增补 Skills（从网上连接）
**三种方式添加 Skills：**
#### 1️⃣ 看板 UI（最简单）
```
看板 → 🔧 技能配置 → ➕ 添加远程 Skill
→ 输入 Agent + Skill 名称 + GitHub URL
→ 确认 → ✅ 完成
```
#### 2️⃣ CLI 命令（最灵活）
```bash
# 从 GitHub 添加 mmx_cli skill 到门下省
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
--agent menxia \
--name mmx_cli \
--source https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md \
--description "MiniMax 多模态 CLI 技能"
# 一键导入默认 skills 到指定 agents
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
--agents menxia,shangshu
# 列出所有已添加的远程 skills
python3 scripts/skill_manager.py list-remote
# 更新某个 skill 到最新版本
python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
--agent menxia \
--name mmx_cli
```
#### 3️⃣ API 请求（自动化集成）
```bash
# 添加远程 skill
curl -X POST http://localhost:7891/api/add-remote-skill \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agentId": "menxia",
"skillName": "mmx_cli",
"sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
"description": "MiniMax 多模态 CLI 技能"
}'
# 查看所有远程 skills
curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list
```
**默认可导入 Skill：**
支持的 Skills：
- `mmx_cli` — MiniMax 多模态 CLI 技能（文本、图像、视频、语音、音乐、搜索）
如果你有自己的 Skills Hub，可以通过 `OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE` 或 `~/.openclaw/skills-hub-url` 配置自定义源。
详见 [🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md)
---
## 🔧 技术亮点
| 特点 | 说明 |
|------|------|
| **React 18 前端** | TypeScript + Vite + Zustand 状态管理，13 个功能组件 |
| **纯 stdlib 后端** | `server.py` 基于 `http.server`，零依赖，同时提供 API + 静态文件服务 |
| **EventBus 事件总线** | Redis Streams 发布/订阅，服务间解耦通信 |
| **Outbox Relay** | 事务性 Outbox 模式，保障事件可靠投递（至少一次语义） |
| **状态机审计** | 严格生命周期状态转换 + 完整审计日志（`audit.py`） |
| **并行调度引擎** | Dispatch Worker 支持并行执行、指数退避重试、资源锁 |
| **DAG 编排器** | Orchestrator 基于 DAG 的任务分解与依赖解析 |
| **Agent 思考可视** | 实时展示 Agent 的 thinking 过程、工具调用、返回结果 |
| **一键安装 / 一键启动** | `install.sh` 自动配置，`start.sh` 一条命令启动全部服务 |
| **systemd 生产部署** | `edict.service` 支持 systemd 守护进程，开机自启 |
| **15 秒同步** | 数据自动刷新，看板倒计时显示 |
| **Dashboard 鉴权** | `auth.py` 提供看板登录认证 |
| **每日仪式** | 首次打开播放上朝开场动画 |
| **远程 Skills 生态** | 从 GitHub/URL 一键导入能力，支持版本管理 + CLI + API + UI |
---
## � 深入了解
### 核心文档
- **[📖 任务分发流转完整架构](docs/task-dispatch-architecture.md)** — **必读文档**
- 详细讲解三省六部如何处理复杂任务的业务设计和技术实现
- 涵盖：9大任务状态机 / 权限矩阵 / 4阶段调度（重试→升级→回滚）/ Session JSONL数据融合
- 包含完整的使用案例、API端点说明、CLI工具文档
- 对标 CrewAI/AutoGen：为什么制度化>自由协作
- 故障场景与恢复机制
- **读这个文档会理解为什么三省六部这么强大**（9500+ 字，30 分钟完整理解）
- **[🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md)** — Skills 生态
- 从网上连接和增补 skills，支持 GitHub/Gitee/任意 HTTPS URL
- 默认 Skills 源和自定义 Hub 支持
- CLI 工具 + 看板 UI + Restful API
- Skills 文件规范与安全防护
- 支持版本管理和一键更新
- **[⚡ Remote Skills 快速入门](docs/remote-skills-quickstart.md)** — 5 分钟上手
- 快速体验、CLI 命令、看板操作示例
- 创建自己的 Skills 库
- API 完整参考 + 常见问题
- **[🚀 快速上手指南](docs/getting-started.md)** — 新手入门
- **[🤝 贡献指南](CONTRIBUTING.md)** — 想参与贡献？从这里开始
---
## 🔧 常见问题排查
<details>
<summary><b>❌ 任务总超时 / 下属完成了但无法传回太子</b></summary>
**症状**：六部或尚书省已完成任务，但太子收不到回报，最终超时。
**排查步骤**：
1. **检查 Agent 注册状态**：
```bash
curl -s http://127.0.0.1:7891/api/agents-status | python3 -m json.tool
```
确认 `taizi` agent 的 `statusLabel` 是 `alive`。
2. **检查 Gateway 日志**：
```bash
ls /tmp/openclaw/ | tail -5 # 找到最新日志
grep -i "error\|fail\|unknown" /tmp/openclaw/openclaw-*.log | tail -20
```
3. **常见原因**：
- Agent ID 不匹配（已在 v1.2 修复：`main` → `taizi`）
- LLM provider 超时（增加了自动重试）
- 僵尸 Agent 进程（运行 `ps aux | grep openclaw` 检查）
4. **强制重试**：
```bash
# 手动触发巡检扫描（自动重试卡住的任务）
curl -X POST http://127.0.0.1:7891/api/scheduler-scan \
-H 'Content-Type: application/json' -d '{"thresholdSec":60}'
```
</details>
<details>
<summary><b>❌ Docker: exec format error</b></summary>
**症状**：`exec /usr/local/bin/python3: exec format error`
**原因**：镜像架构（arm64）与主机架构（amd64）不匹配。
**解决**：
```bash
# 方法 1：指定平台
docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo
# 方法 2：使用 docker-compose（已内置 platform）
docker compose up
```
</details>
<details>
<summary><b>❌ Skill 下载失败</b></summary>
**症状**：`python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub` 报错。
**排查**：
```bash
# 测试网络连通性
curl -I https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md
# 如果超时，使用代理
export https_proxy=http://your-proxy:port
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents menxia
```
**常见原因**：
- 中国大陆访问 GitHub raw 资源需要代理
- 网络超时（已增加到 30 秒 + 自动重试 3 次）
- 默认 skill 源无法访问，或自定义 Skills Hub 配置错误
</details>
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## �🗺️ Roadmap
> 完整路线图及参与方式：[ROADMAP.md](ROADMAP.md)
### Phase 1 — 核心架构 ✅
- [x] 十二部制 Agent 架构（太子 + 三省 + 七部 + 早朝官）+ 权限矩阵
- [x] 军机处实时看板（10 个功能面板 + 实时活动面板）
- [x] 任务叫停 / 取消 / 恢复
- [x] 奏折系统（自动归档 + 五阶段时间线）
- [x] 圣旨模板库（9 个预设 + 参数表单）
- [x] 上朝仪式感动画
- [x] 天下要闻 + 飞书推送 + 订阅管理
- [x] 模型热切换 + 技能管理 + 技能添加
- [x] 官员总览 + Token 消耗统计
- [x] 小任务 / 会话监控
- [x] 太子消息分拣（闲聊自动回复 / 旨意建任务）
- [x] 旨意数据清洗（路径/元数据/前缀自动剥离）
- [x] 重复任务防护 + 已完成任务保护
- [x] 端到端测试覆盖（17 个断言）
- [x] React 18 前端重构（TypeScript + Vite + Zustand · 13 组件）
- [x] Agent 思考过程可视化（实时 thinking / 工具调用 / 返回结果）
- [x] 前后端一体化部署（server.py 同时提供 API + 静态文件服务）
### Phase 2 — 制度深化 🚧
- [ ] 御批模式（人工审批 + 一键准奏/封驳）
- [x] 功过簿（Agent 绩效评分 + 模型推荐 + 成本优化）
- [x] EventBus 事件总线（Redis Streams 解耦通信）
- [x] Outbox Relay（事务性事件投递）
- [x] 状态机审计（严格生命周期 + 审计日志）
- [x] 并行调度引擎（指数退避重试 + 资源锁）
- [x] DAG 编排器（任务分解 + 依赖解析）
- [x] Dashboard 鉴权（登录认证）
- [x] 一键启动 / systemd 生产部署
- [ ] 急递铺（Agent 间实时消息流可视化）
- [ ] 国史馆（知识库检索 + 引用溯源）
### Phase 3 — 生态扩展
- [ ] Docker Compose + Demo 镜像
- [ ] Notion / Linear 适配器
- [ ] 年度大考（Agent 年度绩效报告）
- [ ] 移动端适配 + PWA
- [ ] ClawHub 上架
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## 🤝 参与贡献
欢迎任何形式的贡献！详见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)
特别欢迎的方向：
- 🎨 **UI 增强**：深色/浅色主题、响应式、动画优化
- 🤖 **新 Agent**：适合特定场景的专职 Agent 角色
- 📦 **Skills 生态**：各部门专用技能包
- 🔗 **集成扩展**：Notion · Jira · Linear · GitHub Issues
- 🌐 **国际化**：日文 · 韩文 · 西班牙文
- 📱 **移动端**：响应式适配、PWA
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## 📂 案例
`examples/` 目录收录了真实的端到端使用案例：
| 案例 | 旨意 | 涉及部门 |
|------|------|----------|
| [竞品分析](examples/competitive-analysis.md) | "分析 CrewAI vs AutoGen vs LangGraph" | 中书→门下→户部+兵部+礼部 |
| [代码审查](examples/code-review.md) | "审查这段 FastAPI 代码的安全性" | 中书→门下→兵部+刑部 |
| [周报生成](examples/weekly-report.md) | "生成本周工程团队周报" | 中书→门下→户部+礼部 |
每个案例包含：完整旨意 → 中书省规划 → 门下省审核意见 → 各部执行结果 → 最终奏折。
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## ⭐ Star History
如果这个项目让你会心一笑，请给个 Star ⚔️
[](https://star-history.com/#cft0808/edict&Date)
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## 📮 朕的邸报——公众号
> 古有邸报传天下政令，今有公众号聊 AI 架构。
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<b>👆 扫码关注「cft0808」—— 朕的技术邸报</b>
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你会看到：
- 🏛️ **架构拆解** —— 三省六部到底怎么分权制衡的？12 个 Agent 各司何职？
- 🔥 **踩坑复盘** —— Agent 吵架了怎么办？Token 烧光了怎么省？门下省为什么总封驳？
- 🛠️ **Issue 修复实录** —— 每个 bug 都是一道奏折，看朕如何批红
- 💡 **Token 省钱术** —— 用 1/10 的 token 跑出门下省审核效果的秘密
- 🎭 **Agent 人设彩蛋** —— 六部的 SOUL.md 是怎么写出来的？
> *"朕让 AI 上朝，结果 AI 比朕还卷。"* —— 关注后你会懂的。
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## 📄 License
[MIT](LICENSE) · 由 [OpenClaw](https://openclaw.ai) 社区构建
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<strong>⚔️ 以古制御新技，以智慧驾驭 AI</strong><br>
<sub>Governing AI with the wisdom of ancient empires</sub><br><br>
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