三省六部·Edict 是一个基于中国古代官制设计的 AI 多 Agent 协作架构。它把唐朝以来运行了一千多年的三省六部制搬到了 AI 世界,创建了一套具有分权制衡、专职审核、完全可观测特性的 Agent 协作系统。
项目目前 6.9k+ Stars,581 Fork,Star 增长很快。
问题:为什么大多数 Multi-Agent 框架不好用?
当前主流的多 Agent 框架(CrewAI、AutoGen、LangGraph)通常采用「自由对话」模式:
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问题在于:
- 不可控:Agent 之间聊什么你不知道
- 不可复现:同样的输入,每次结果可能不同
- 无法审计:不知道中间经历了什么
- 难以干预:发现问题时已经晚了
解法:制度化协作
Edict 的思路是:「不要让他们自由发挥,而是要设计一套制度」。
三省六部制的核心是分权制衡:
这条路线上,每一个环节都有明确的职责,不能越级沟通,必须经过审核。这就是制度。
12 个 Agent 及其职责
关键点:每个 Agent 有独立的 Workspace、独立的 Skills、可以独立配置 LLM 模型。
权限矩阵:严格的通信规则
不是谁想给谁发消息都可以。这张表定义了完整的权限:
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- 太子只能->中书、门下
- 中书->门下(必须审核)、尚书、户部
- 门下只能->尚书
- 尚书->所有六部+吏部
- 六部之间、六部->其他部门(除尚书)均不可直接通信
这种设计避免了混乱的消息流,确保所有任务都经过审核。
任务状态机
9 种状态,每个状态转换都记录在案,形成完整的流转审计。
Edict 提供了一个名为「军机处」的 Web 看板(端口 7891),包含:
1. 旨意看板(Kanban)
任务按状态列展示,支持:
- 省部过滤
- 全文搜索
- 心跳徽章(🟢活跃/🟡停滞/🔴告警)
- 查看任务详情和完整流转链
- 叫停 / 取消 / 恢复操作
2. 省部调度(Monitor)
- 各状态任务数量可视化
- 部门分布条形图
- Agent 健康状态实时卡片
3. 奏折阁(Memorials)
- 已完成任务自动归档
- 五阶段时间线(圣旨→中书→门下→六部→回奏)
- 一键复制为 Markdown
4. 旨库(Template Library)
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
5. 官员总览(Officials)
- Token 消耗排行榜
- 活跃度、完成数、会话统计
6. 天下要闻(News)
- 每日科技/财经资讯采集
- 分类订阅 + 飞书推送
7-10. 模型配置、技能配置、小任务监控、上朝仪式
后端:纯 Python 标准库
基于 ,零依赖,同时提供 API 和静态文件服务。约 1200 行代码。
前端:React 18 + TypeScript + Vite + Zustand
13 个功能组件,完整的状态管理。Docker 镜像包含预构建版本。
数据同步
每 15 秒自动同步 OpenClaw 运行时数据到看板,显示倒计时。
Agent 配置
所有 Agent 的人格和工作流定义在 ,遵循 OpenClaw 的 SOUL.md 规范。
权限和路由
通过 配置 Agent 之间的通信权限矩阵。Edict 的 会自动写入这些配置。
核心差异:制度化 vs 自由协作。Edict 强调可观测、可干预、可审计。
Docker(最快)
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访问 。Docker 镜像包含预填充的演示数据。
注意:Windows 用户需要 WSL2 后端或 Docker Desktop with WSL2。
完整安装(需要 OpenClaw)
- 前置条件
- OpenClaw 已安装并运行
- Python 3.9+
- Node.js 18+(可选,用于构建前端)
- macOS 或 Linux(Windows 推荐 WSL2)
- 克隆并安装
会自动:
- 创建 12 个 Agent 的 Workspace
- 写入 SOUL.md(人格、工作流、数据清洗规则)
- 注册 Agent 和权限矩阵到
- 构建 React 前端(如果有 Node.js)
- 初始化数据目录
- 重启 OpenClaw Gateway
- 启动服务
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- 访问
1. 向 AI 下旨
通过 Feishu/Telegram/Signal 给中书省发送任务,例如:
2. 坐好,看戏
过程自动流转:
- 中书省:接旨,规划子任务分配方案
- 门下省:审议方案,通过或封驳(打回)
- 尚书省:准奏,派发给兵部+工部+礼部等
- 六部:并行执行,进度实时更新
- 尚书省:汇总结果,回奏给你
全程在军机处看板可视,随时可以叫停或调整。
2. 使用圣旨模板
看板 → 旨库 → 选择模板 → 填写参数 → 下旨。
适合标准化任务(周报、代码审查、API 设计等)。
3. 自定义 Agent
编辑 即可修改人格、职责、输出规范。
4. 添加 Skills
方式一:看板 UI
看板 → 技能配置 → 添加远程 Skill → 输入 Agent、Skill 名称、GitHub URL → 确认
方式二:CLI
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方式三:API
官方 Skills Hub:https://github.com/openclaw-ai/skills-hub
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项目文档非常详细,强烈推荐阅读:
- 任务分发流转完整架构
- 9500+ 字,必读
- 详细讲解业务设计和技术实现
- 9 大状态机、权限矩阵、4 阶段调度、Session JSONL 数据融合
- 故障场景与恢复机制
- 远程 Skills 资源管理指南
- 如何从 GitHub 添加 Skills
- Skills 文件规范
- 版本管理
- 快速上手指南
- ROADMAP.md
- Phase 1 已完成(核心架构)
- Phase 2 进行中(御批模式、功过簿、急递铺、国史馆)
- Phase 3 规划(Docker Compose、移动端、ClawHub 上架)
目录包含完整的使用记录:
- 竞品分析:分析 CrewAI vs AutoGen vs LangGraph
- 代码审查:审查 FastAPI 安全性
- 周报生成:工程团队周报
每个案例都包含:完整旨意 → 中书规划 → 门下审核 → 各部执行 → 最终奏折。
✅ 优点
- 制度可靠:分权制衡+专职审核,输出质量可控
- 完全可观测:流转链完整记录,随时查看
- 实时干预:可以叫停、取消、恢复任务
- 架构清晰:Agent 职责明确,权限矩阵严格
- 部署简单:Docker 一键启动
- 生态完善:技能管理、新闻推送、模板库、看板一应俱全
⚠️ 注意点
- 依赖 OpenClaw:必须安装并运行 OpenClaw Gateway
- 平台限制:官方只支持 macOS/Linux,Windows 需 WSL2
- 学习成本:需要理解三省六部的概念和权限规则
- 灵活性较低:严格的通信限制可能不适合需要自由对话的场景
- 中文项目:文档和界面主要是中文,国际化有限
Edict 适合:
- 需要高质量、可审计输出的任务:技术方案设计、代码审查、安全评估
- 企业环境:需要制度化管理、权限控制、流程追踪
- 长期运行:作为团队工作流的一部分持续使用
- 模型切换频繁:不同部门用不同 LLM(看板内一键切换)
不适合:
- 创意型任务:需要 Agent 自由讨论、头脑风暴的场景
- 快速原型:设置权限矩阵可能太重
- 单次性任务:杀鸡用牛刀
三省六部制在中国运行了 1400 年,从隋唐到清末,历经无数王朝更迭,证明了一套好的制度设计比自由发挥更稳定。
Edict 把这个思想移植到了 AI Agent 世界。它的价值不在于技术有多新颖,而在于用制度解决问题。
如果你受够了 Agent「聊完就忘、结果不可控」的状态,想体验一下有审核、有流程、可干预的多 Agent 协作,可以试试 Edict。
- GitHub: https://github.com/cft0808/edict
- Demo:
- 文档: https://github.com/cft0808/edict/blob/main/docs/
- OpenClaw: https://openclaw.ai
- Skills Hub: https://github.com/openclaw-ai/skills-hub
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