一個(gè)巧妙的“文科生式”隱喻。

作者 | 許有陽

來源 | 盒飯財(cái)經(jīng)（ID：daxiongfan）

頭圖及封面來源 | 即夢制作

還能用AI建一個(gè)自己的賽博朝廷？

最近，Github上出現(xiàn)了一個(gè)很有意思的開源項(xiàng)目，名字叫“三省六部·Edict”。這個(gè)項(xiàng)目套用千年前的唐朝三省六部制，重新設(shè)計(jì)了AI多Agent協(xié)作架構(gòu)。

這套框架下，主要有12個(gè)AI Agent（11個(gè)業(yè)務(wù)角色+ 1個(gè)兼容角色）組成作者的賽博三省六部。這12個(gè) AI Agent分別是太子、三省（中書、門下、尚書）、七部（戶部、禮部、兵部、刑部、工部、吏部和早朝官），還有一個(gè)軍機(jī)處Kanban。

來源：Github

這套體系里，大家各司其職，還更好地相互制衡。太子消息分揀，也就是閑聊自動(dòng)回復(fù)，旨意才建任務(wù)）；三省負(fù)責(zé)規(guī)劃、審議、派發(fā)；七部負(fù)責(zé)專項(xiàng)執(zhí)行。

截至3月10日21:00，Github上，該項(xiàng)目的星標(biāo)數(shù)已達(dá)6.5K+。（鏈接在這里，大家有興趣可以圍觀，https://github.com/cft0808/edict）

“讓好漢查好漢，讓英雄查英雄”

想象一下，你作為剛打下江山的皇上，手頭上有一堆十分重要的事要處理。但此時(shí)，朝廷體系并未搭建完成，各自都有著不錯(cuò)的專業(yè)能力，卻沒辦法很好得運(yùn)作協(xié)調(diào)。

比如，之前你也有一個(gè)智囊團(tuán)，幫你處理各種文書資料，還能時(shí)不時(shí)幫你出出主意（比如 ChatGPT、豆包、DeepSeek等）。他們在某些情況下確實(shí)很好用，但現(xiàn)在要處理的問題更復(fù)雜，也不只是動(dòng)嘴皮子，還要跨部門調(diào)動(dòng)其他人去落實(shí)一些具體的事，顯然超出了他們的能力范圍。

結(jié)果呢，它們要么因?yàn)楣ぷ髁刻?，“CPU燒了”導(dǎo)致胡言亂語；要么做完了也不檢查，發(fā)給你的報(bào)表里全是算錯(cuò)的數(shù)字；最氣人的是，你問他上周交代的事辦得怎么樣了，他可能會(huì)說：“陛下，我忘了……”

而這個(gè)“三省六部·Edict”的項(xiàng)目，有意思的地方就在這里——將“三省六部”這個(gè)歷史中較為成熟的制度體系作為框架，用一群“不可靠的個(gè)體”AI Agent，搭建出一個(gè)“高可靠的系統(tǒng)”。

該項(xiàng)目中各agent職責(zé)截圖，來源：Github

太子的角色，像是沒有決策權(quán)，但是級(jí)別很高很懂皇帝的秘書。主要負(fù)責(zé)消息分揀、需求整理，擅長的是閑聊識(shí)別、旨意提煉、標(biāo)題概括。

“三省”則像是一個(gè)大中臺(tái)，將匯總上來的各類需求和問題進(jìn)行規(guī)劃、審議和派發(fā)。具體來看：

中書省，負(fù)責(zé)接旨、規(guī)劃、拆解，擅長的是需求理解、任務(wù)分解、方案設(shè)計(jì)； 門下省，負(fù)責(zé)審議、把關(guān)、封駁，擅長的是質(zhì)量評(píng)審、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、標(biāo)準(zhǔn)把控； 尚書省負(fù)責(zé)派發(fā)、協(xié)調(diào)、匯總，擅長的是任務(wù)調(diào)度、進(jìn)度跟蹤、結(jié)果整合。

“六部”主要負(fù)責(zé)執(zhí)行。具體來看：

戶部，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)、資源、核算，擅長數(shù)據(jù)處理、報(bào)表生成、成本分析； 禮部，主要負(fù)責(zé)文檔、規(guī)范、報(bào)告，擅長技術(shù)文檔、API 文檔、規(guī)范制定； 兵部，主要負(fù)責(zé)代碼、算法、巡檢，擅長功能開發(fā)、Bug 修復(fù)、代碼審查； 刑部，主要負(fù)責(zé)安全、合規(guī)、審計(jì)，擅長安全掃描、合規(guī)檢查、紅線管控； 工部，主要負(fù)責(zé)CI/CD、部署、工具，擅長Docker 配置、流水線、自動(dòng)化； 吏部，主要負(fù)責(zé)人事、Agent 管理，擅長Agent 注冊、權(quán)限維護(hù)、培訓(xùn)。

于是，作為賽博皇帝的你，通過飛書、企微等工具向你的朝廷下旨了。

你的中書省接旨后，規(guī)劃子任務(wù)分配方案；你的門下省進(jìn)行審議中書省的方案，評(píng)估后通過或封駁打回重新規(guī)劃；你的尚書省拿到上面兩個(gè)部門的方案，批準(zhǔn)后分配給了執(zhí)行的六部。

該項(xiàng)目的架構(gòu)截圖，來源：Github

更妙的是，當(dāng)六部并行執(zhí)行時(shí)，你還能擁有上帝視角，在軍機(jī)處看板看他們的實(shí)時(shí)進(jìn)度，隨時(shí)可以叫停、取消、恢復(fù)。最后尚書省將執(zhí)行的結(jié)果匯總回奏給你。

這么有意思的項(xiàng)目，在Github的華人程序員圈子里火了后，還被搬運(yùn)到了很多外部論壇。美卡論壇（US Card Forum) 的技術(shù)板塊的評(píng)論區(qū)，就非常很精彩。

“所以系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)候，用戶是在cosplay 皇帝嗎？” “讓好漢查好漢，讓英雄查英雄” “附議！ 錦衣衛(wèi)這個(gè)絕了，就是Monitoring Agent，專門監(jiān)控各部有沒有發(fā)生Hallucination。如果有Agent 敢亂輸出，直接詔獄伺候：如果有Agent敢亂輸出，直接詔獄伺候：先拖出去打三十大板??！” “每個(gè)agent是不是每周還要寫賀表”

有意思的評(píng)論，還有很多，還有網(wǎng)友建議出各種朝代和他們國家的版本。

來源：美卡論壇相應(yīng)評(píng)論區(qū)

賽博朝廷，就是要讓“神仙”也打架

過去的Multi-Agent（AI多智能體），很多是相互寒暄后的自查自糾。

如AutoGen這樣早期的Multi-Agent框架，常常采用“群聊模式”（Group Chat），讓幾個(gè) Agent自己商量著辦。這就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題，因?yàn)闆]有職責(zé)限定，Agent 之間互相寒暄、偏離主題、甚至陷入死循環(huán)。

什么是Multi-Agent？

直白地說，就是它模仿了人類社會(huì)的協(xié)作方式——專業(yè)分工、各司其職、協(xié)同作戰(zhàn)。當(dāng)你面對(duì)的任務(wù)足夠復(fù)雜、需要多種能力、或者希望看到清晰的決策過程時(shí)，Multi-Agent架構(gòu)就能比單個(gè)超級(jí)AI，更能妥善解決問題。

任務(wù)流轉(zhuǎn)圖，制作：即夢

參考“三省六部”后，這樣的問題就會(huì)減少。規(guī)劃者和執(zhí)行者分離，相互又是分權(quán)制衡。

作者在介紹中強(qiáng)調(diào)：大多數(shù) Multi-Agent 框架的套路是，“來，你們幾個(gè)AI自己聊，聊完把結(jié)果給我?！比缓竽隳玫揭慧绮恢澜?jīng)過了什么處理的結(jié)果，無法復(fù)現(xiàn)，無法審計(jì)，無法干預(yù)。

而這套三省六部制下，因?yàn)殚T下審的出現(xiàn)，增加了一個(gè)審核的職能AI Agent。作者認(rèn)為，這是這套體系中的“殺手锏”。

“三省六部·Edict”項(xiàng)目結(jié)構(gòu)截圖，來源：Github

最近的這股養(yǎng)龍蝦風(fēng)潮中，企業(yè)的出發(fā)點(diǎn)很明確，借AI解決問題。

解決問題靠的不是AI漫談，而是AI工作流和SOP。而“三省六部”的層級(jí)結(jié)構(gòu)，規(guī)定了信息的流向是單向且受控的，確保了復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行是可預(yù)測、可追蹤的。

從結(jié)構(gòu)看，這個(gè)項(xiàng)目不比OpenClaw簡單——11個(gè)Agent，和一個(gè)dashboard?！叭×?· Edict”項(xiàng)目，正是基于OpenClaw底層能力和通訊渠道構(gòu)建的上層多智能體編排系統(tǒng)。

而越復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，燒的token越多?？梢岳斫鉃?，流程越復(fù)雜、雇傭的下屬

（agent）越多，你要付的工資越多。而這里“多”，是指數(shù)級(jí)增加。

三個(gè)平臺(tái)代表的三種截然不同的多Agent系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念圖；制作：OpenClaw

對(duì)比Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex，OpenClaw的結(jié)構(gòu)更復(fù)雜。

Codex是聲明式的。建立在強(qiáng)大的GPT-5系列模型的基礎(chǔ)上，用戶不需要冗長的提示詞來指導(dǎo)行為。你只需告訴它角色名稱、用什么模型、什么權(quán)限級(jí)別。

Claude Code屬于指令式。在它的結(jié)構(gòu)中，你該做什么才是要點(diǎn)。

OpenClaw是人格式的，它擁有設(shè)定下的“靈魂”。

這個(gè)“靈魂”如何搭建？在他的目錄結(jié)構(gòu)中，我們能看到人格（SOUL）、記憶（MEMORY）、身份（IDENTITY）等維度，這里存儲(chǔ)著你對(duì)他的定義和它對(duì)你的理解。“三省六部·Edict”結(jié)構(gòu)下，都有SOUL的設(shè)定。

這也是龍蝦為什么要“養(yǎng)”的原因。

OpenClaw目錄結(jié)構(gòu)，制作：DeepSeek

先當(dāng)成一次“好玩”的實(shí)驗(yàn)

2025年末，一個(gè)奧地利開發(fā)者Peter Steinberger的“周末項(xiàng)目”Clawdbot（后改名OpenClaw）悄然上線。沒人預(yù)料到，這個(gè)項(xiàng)目會(huì)在短短60天內(nèi)斬獲超過25萬GitHub Star——超越了React花費(fèi)十余年才達(dá)到的里程碑，成為AI歷史上增長最快的開源項(xiàng)目。

它的爆火像一顆投入湖面的巨石，激起了整個(gè)行業(yè)的連鎖反應(yīng)。OpenAI以收購OpenClaw創(chuàng)始人的方式直接入局；Anthropic收購Vercept強(qiáng)化Computer Use。

OpenClaw 爆火后，國內(nèi)市場迅速涌現(xiàn)出大量的平替方案，將部署門檻降至零。

騰訊云、阿里云、移動(dòng)云、天翼云、京東云、火山引擎、百度智能云在內(nèi)的國內(nèi)云廠商先后宣布接入，小米也宣布要做自己的手機(jī)“龍蝦”。月之暗面、MiniMax、智譜AI等AI新勢力，也先后推出了自己的“龍蝦”，Kimi Claw、MaxClaw以及GLM系列Agent。

也是在這樣背景下，因AI產(chǎn)生的焦慮情緒，從企業(yè)和從業(yè)者流向了普通大眾。

3月8日，“工信部已發(fā)布高危風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警”登上熱搜。據(jù)悉，工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡(luò)安全威脅和漏洞信息共享平臺(tái)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，OpenClaw部分實(shí)例在默認(rèn)或不當(dāng)配置情況下存在較高安全風(fēng)險(xiǎn)，極易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)攻擊、信息泄露等安全問題。

一次技術(shù)性的迭代，逐漸成為一種盲目的、不可控的情緒。原因很簡單，看不懂外界的變化，產(chǎn)生了焦慮，而這種焦慮成了“火”，燒得這只“龍蝦”成了焦慮的投射和載體。

自O(shè)penClaw火爆后，“魔改”的、平替的、強(qiáng)化的，各種“龍蝦”層出不窮。當(dāng)不同的“龍蝦”接入不同的大模型（大腦）后，哪怕是同一個(gè)人養(yǎng)，也會(huì)體現(xiàn)參差不齊的水平和能力。而這其中，還有各種需要解決的接口和權(quán)限問題。

作為“龍蝦之父”的Peter Steinberger，最初也只是因?yàn)樨?cái)務(wù)自由后的“玩心”，做了OpenClaw。

“三省六部·Edict”也是這樣一次“好玩”的實(shí)驗(yàn)。“玩”的時(shí)候，你可能不會(huì)去時(shí)時(shí)刻刻測算Token的投入產(chǎn)出比，也不會(huì)焦慮如何和你的組織深度綁定——因?yàn)?，那些變化，都是自然而然的?/p>

這個(gè)項(xiàng)目能直接拿來用在公司的組織中嗎？答案是，再等等。先不提組織的復(fù)雜性，僅看其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，就知道token的耗費(fèi)。

現(xiàn)階段，不如將其看成一個(gè)社會(huì)學(xué)與AI結(jié)合的實(shí)驗(yàn)——這是一個(gè)巧妙的“文科生式”隱喻。

它巧妙地將高中歷史課中學(xué)過的“三省六部制”，與現(xiàn)代前沿的Multi-Agent架構(gòu)結(jié)合在一起。這樣一直站在“門外”只能看熱鬧的其他人，就能通過這個(gè)熟悉的歷史知識(shí)簡化理解工程式的概念和代碼，知道AI Agent到底是怎么工作的。

參考資料：

1.《“龍蝦”上桌，上市公司搶著“養(yǎng)”！OpenClaw引爆科技圈》，財(cái)聯(lián)社

2.項(xiàng)目鏈接：https://github.com/cft0808/edict?tab=readme-ov-file

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