星辉: 更新TOOLS标准模板(含章节27) (2026-04-17)

wiki/concepts/Multi-Agent-Team.md

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+title: "Multi-Agent Team"
+type: concept
+tags: []
+sources: [multi-agent-team]
+last_updated: 2026-04-17
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+## Definition
+多 Agent 团队是一种 AI Agent 协作架构，每个 Agent 有独立的角色、人格和优化的模型，通过共享内存和私有上下文实现协同工作。
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+## Core Components
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+### Specialized Agents
+- 每个 Agent 有 distinct role、personality、model
+- 模型选择与任务复杂度匹配（Claude Opus 用于复杂推理，Claude Sonnet 用于快速分析，Gemini 用于网络研究）
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+### Shared Memory
+- 项目文档、目标、关键决策所有 Agent 可访问
+- 包含：GOALS.md、DECISIONS.md、PROJECT_STATUS.md
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+### Private Context
+- 每个 Agent 维护自己的对话历史和领域特定笔记
+- 存储在独立目录（如 agents/milo/、agents/josh/）
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+### Single Control Plane
+- 单一 Telegram 群组，通过 @tag 触发特定 Agent
+- 支持 @all 广播，默认 @milo（团队lead）处理
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+### Scheduled Tasks
+- Agent 主动工作而非被动响应
+- 定时任务示例：Milo 早8点晨会总结、Josh 早9点关键指标、Marketing 早10点内容创意
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+## Key Insights
+- **Personality matters**: 鲜明人格让与 Agent 交互更像与团队对话
+- **Shared memory + private context**: 组合关键，共享建立共同基础，私有积累领域专业知识
+- **Right model for right job**: 便宜模型做简单任务
+- **Start with 2, not 4**: lead + one specialist 开始，识别瓶颈后再扩展
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+## Related Concepts
+- [[Agent Chain]]：多个 Agent 串联工作
+- [[Shared Memory]]：团队共享上下文
+- [[Scheduled Tasks]]：定时任务机制
+- [[OpenClaw]]：支持多 Agent 协调的工具

wiki/log.md

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+## [2026-04-17] ingest | Multi-Agent Specialized Team (Solo Founder Setup)
+- Source file: raw/Agent/usecases/multi-agent-team.md
+- Status: ✅ 成功摄入
+- Summary: Solo founder 通过多 Agent specialized team 实现高效工作模式，每个 Agent 有独立角色、人格、优化的模型，通过共享内存+私有上下文+单一 Telegram 控制平面+定时任务实现协同
+- Concepts created: Multi-Agent Team, Shared Memory
+- Entities created: （已有 OpenClaw）
+- Source page: wiki/sources/multi-agent-team.md
+- Notes: 与现有 Vibe-Kanban 形成对比/竞争关系；强化 Agent Chain 概念
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 ## [2026-04-17] ingest | Project State Management System
 - Source file: raw/Agent/usecases/project-state-management.md
 - Status: ✅ 成功摄入

wiki/overview.md

@@ -44,6 +44,8 @@ AI 开源项目、Cloud & DevOps、Vibe Coding
 - Task Automation：自动将任务创建过程从手动操作转化为系统执行的机制
 - Self-Healing Systems（自愈系统）：主动检测异常并自动修复的系统，无需人工干预即可恢复正常运行状态
 - Cron Jobs（定时任务）：Linux 基于时间的任务调度机制，AI Agent 通过定时作业实现持续自动化价值
+- Multi-Agent Team（多 Agent 团队）：多 Agent 协作架构，每个 Agent 有独立角色、人格、优化的模型，通过共享内存+私有上下文实现协同
+- Shared Memory（共享内存）：多 Agent 团队共享的上下文，包括目标、决策、项目状态，所有 Agent 可访问
 
 - **家庭网络环境概览** — 家庭网络基础设施架构与多服务部署方案（FRP内网穿透、Caddy反向代理、Cloudflare DNS托管）
 - **Vibe-Kanban + OpenCode 在 Ubuntu Server 上安装与管理指南** — 在 Ubuntu Server 上使用 shenwei 用户安装 Node 20、Vibe-Kanban 与 OpenCode，并通过 pm2 管理进程的完整指南