这是一个突然的想法。在我使用harness工程来做开发的时候。我希望在做一个开发项目的时候,可以自动的根据这个项目的需求,来做一个多智能体的开发团队。所以,这个项目应运而生。
🤖 核心概念:为什么需要多Agent?
单一AI Agent在独立工作时,常面临“自评闭环”(自己写的代码自己审查,容易有盲点)、缺乏深度架构质疑、以及复杂任务只能串行处理导致效率低等问题。
多Agent系统通过角色分工和并行协作来解决这些问题。例如,可以让一个Agent负责规划和一个Agent代码审查,一个Agent负责具体的代码实现,还有一个Agent负责UI设计,以此实现1+1>2的效果。
当然,当前还是在实验阶段。所以,希望铁子们可以试用,并反馈。
github地址在这:(完全开源哦)https://github.com/Uni-lovenix/AgentTeamStudio
这里附上软件截图:
项目名称:Agent Team Studio
Agent Team Studio 是一个跨平台桌面应用,支持 Windows 和 macOS。用户粘贴项目的功能或需求描述后,应用会生成一个多智能体团队配置;用户可以继续编辑角色、协作流程和工程约定,最后把配置写入现有的项目目录。
生成的配置:
AGENTS.team.md:团队级规则、智能体路由、协作流程和工程约定;不重复每个角色的完整明细。agents.json:机器可读的团队配置,schema version 为 1。agents/:每个智能体一个独立 Markdown 文件,包含该角色的使命、职责、技能、工具、交付物和协作流程。- 如果目标目录已存在
AGENTS.md或CLAUDE.md,应用向这些文件追加一行规则入口指向AGENTS.team.md,不会覆盖原有规则。
当前版本只负责团队配置的生成和导出,不执行多智能体工作流。
本地生成发布包
dist/是本地构建输出目录,不会上传到 Git。需要发布包时在本机生成:
npmrun dist:macnpmrun dist:win生成后可在本地dist/找到:
- macOS Apple Silicon:
dist/AgentTeamStudio-0.1.0-mac-arm64.zip - Windows x64:
dist/AgentTeamStudio-0.1.0-win-x64.exe - Windows ARM64:
dist/AgentTeamStudio-0.1.0-win-arm64.exe - 校验文件:
dist/SHA256SUMS.txt
SHA256SUMS.txt需要按本机最新构建产物重新生成:
cddist shasum-a256AgentTeamStudio-0.1.0-mac-arm64.zip AgentTeamStudio-0.1.0-win-x64.exe AgentTeamStudio-0.1.0-win-arm64.exe AgentTeamStudio-0.1.0-win.exe>SHA256SUMS.txt当前包未做 Apple 和 Microsoft 代码签名。macOS 首次打开时如被 Gatekeeper 拦截,可在 Finder 中右键应用并选择“打开”;Windows SmartScreen 提示时选择“仍要运行”。
功能
- 输入项目名称、需求描述和技术栈提示。
- 本地分析从需求中识别必须完成的责任区块,为每个角色生成使命和具体职责,而不是按前端、后端等实现功能拆分。
- 可选 OpenAI 兼容或 Anthropic/MiniMax 兼容 LLM 生成更贴合需求的团队配置。
- 编辑角色名称、使命、职责、技能、工具、交付物、依赖和通知关系。
- 编辑协作流程和分支、提交、PR、测试、文档约定。
- 实际生成过程日志展示“依据什么信号、生成哪个角色、得到什么结果”,而不是只罗列步骤名称。
- 将配置原子写入用户选择的已有项目目录,团队配置使用
AGENTS.team.md、agents.json和agents/下的独立角色文件,不覆盖AGENTS.md/CLAUDE.md。 - 本地保存多个项目草稿,重启后仍可继续编辑。
- API Key 使用 Electron
safeStorage加密保存,不会写入目标项目。 - 内置结构化日志、干净状态重置、基准脚本和清理扫描器。
技术栈
- Electron
- React 18
- TypeScript strict mode
- Vite
- Vitest
- electron-builder
环境要求
- Node.js 20 或更高版本
- npm
快速开始
npminstallnpmrun dev也可以直接运行完整初始化流程:
bashinit.shinit.sh会依次执行依赖安装、类型检查、测试、构建、harness 文件检查和清理扫描。
使用流程
- 点击“新建项目”,输入项目名称。
- 粘贴至少 10 个字符的需求描述,可补充技术栈提示。
- 点击“生成团队”,应用会先使用需求驱动生成。
- 如需 LLM 生成,在设置中启用 LLM,选择 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容协议,并配置 Base URL、模型和 API Key。
- 在团队预览中调整角色、流程和约定。
- 点击“选择项目目录”,指定一个已有的项目目录。
- 点击“写入项目目录”,应用会生成
AGENTS.team.md、agents.json,以及agents/下每个智能体一个 Markdown 文件。 - 如果目录中已存在这些团队文件或
agents/目录,应用会要求确认后才覆盖。 - 如果目录中已存在
AGENTS.md或CLAUDE.md,应用会向存在的规则文件追加“使用智能体规则在 AGENTS.team.md 文件”,并保留原内容。
重置按钮只清除应用本地的项目草稿和设置,不会删除或修改目标项目目录中的文件。
LLM 配置
LLM 默认关闭。设置面板支持:
Base URL:OpenAI 兼容接口地址,例如https://api.openai.com/v1。接口协议:可选OpenAI 兼容或Anthropic 兼容。Model:例如gpt-4o-mini,可按服务商填写。API Key:通过 ElectronsafeStorage加密保存在本地。
MiniMax 配置示例:
- OpenAI 兼容:
Base URL填https://api.minimaxi.com/v1,协议选OpenAI 兼容,模型填如MiniMax-M2.7-highspeed。 - Anthropic 兼容:
Base URL填https://api.minimaxi.com/anthropic,协议选Anthropic 兼容,模型填如MiniMax-M2.7-highspeed。
LLM 返回结果会经过结构校验。如果请求失败、超时或返回格式无效,应用会自动回退到需求驱动生成,并在界面中显示警告。
生成文件示例
导出后,目标项目目录中可能包含:
AGENTS.team.md:团队级规则和智能体路由,协作流程与工程约定;每个角色的完整明细只存在于agents/*.md。agents.json:完整的机器可读团队配置。agents/:每个智能体一个独立 Markdown 文件。AGENTS.md/CLAUDE.md:项目原有规则文件;应用不会覆盖它们,只会在这些文件存在时追加一行指向AGENTS.team.md的规则入口。
agents.json中的单个角色结构如下:
{"id":"role-id","name":"账户与权限负责人","mission":"保证身份、账户、权限和数据可见范围完整可审计。","responsibilities":["设计注册、登录、认证、会话和找回流程","定义用户、角色、权限与数据隔离规则"],"skills":["身份认证","权限模型","审计"],"tools":["权限矩阵","认证方案","审计清单"],"deliverables":["账户流程说明","权限矩阵","审计清单"],"dependsOn":["需求与验收负责人"],"notifies":["交付协调负责人"]}完整TeamConfig还包含schemaVersion、projectName、requirement、techStackHints、generatedBy、createdAt、workflow、agents和conventions。
开发命令
| 命令 | 作用 |
|---|---|
npm run dev | 构建并启动 Electron 应用 |
npm run check | 运行严格 TypeScript 类型检查 |
npm test | 运行 Vitest 单元测试 |
npm run build | 构建 main、preload 和 renderer |
npm run dist:mac | 打包 macOS 应用 |
npm run dist:win | 打包 Windows 应用 |
bash scripts/benchmark.sh | 运行性能基准 |
bash scripts/cleanup-scanner.sh | 检查 stale 文件和 harness 完整性 |
项目结构
src/ main/ Electron 主进程、窗口和 IPC handlers preload/ contextBridge API renderer/ React 中文界面 services/ 业务逻辑、持久化、LLM、导出 shared/ 共享类型和 IPC channel 定义 test/ Vitest 单元测试 docs/ 架构、产品、可靠性、质量文档 scripts/ 开发、基准、清理脚本验证状态
当前仓库已通过以下验证:
npm run checknpm test(24 个测试用例)npm run buildbash init.shbash scripts/benchmark.sh(3/3)npm run devElectron 窗口启动npm run dist:macmacOS ZIP 应用包构建npm run dist:winWindows x64/ARM64 NSIS 安装包构建
Windows x64/ARM64 安装包可通过npm run dist:win在本地dist/目录生成;实际 Windows 系统上的安装和冒烟测试仍建议在 Windows 或 CI 环境执行。