三省六部 · Edict

当前主流Multi-Agent框架（CrewAI、MetaGPT、AutoGen）的核心逻辑是："你们几个AI自己聊，聊完把结果给我。"

这种模式存在三个结构性缺陷：

• 不可复现：Agent间的协商过程黑盒化，无法追溯决策路径
• 不可审计：产出质量缺乏强制检查点，错误可能直接流入下游
• 不可干预：任务一旦启动，用户无法实时查看进度或紧急叫停

三省六部Edict采用完全不同的思路——将公元7世纪确立的中央官制转化为AI协作的架构约束。

架构设计：1400年验证的分权制衡模型

你（皇上）
    ↓
太子（消息分拣）—— 区分闲聊与正式旨意
    ↓
中书省（规划）—— 需求理解、任务拆解、方案设计
    ↓
门下省（审议）—— 质量审查、风险识别、封驳打回
    ↓
尚书省（派发）—— 任务调度、进度跟踪、结果整合
    ↓
六部+吏部（执行）—— 并行处理专项任务
    ↓
回奏（结果汇总）

这不是文化隐喻，而是真正的分权制衡：

• 中书省拥有规划权，但无执行权
• 门下省拥有否决权，可封驳不合格方案
• 尚书省拥有调度权，但无决策权
• 六部拥有执行权，但无规划权

每个Agent的权限通过白名单矩阵严格限定，无法越级通信。

与主流框架的结构性对比

核心差异：Edict在规划层与执行层之间插入了制度化的质量关卡（门下省），并将全过程纳入可观测、可干预的看板系统。

12 Agent职责与协作流程

权限矩阵（简化）：

任务状态流转：

皇上 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 尚书派发 → 六部执行 → 回奏
                      ↑          │            │
                      └──── 封驳 ─┘      阻塞Blocked

军机处看板：10个功能面板详解

1. 旨意看板（Kanban）

• 按状态列展示全部任务：待规划/审议中/已派发/执行中/待审查/已完成
• 省部过滤 + 全文搜索
• 心跳徽章：🟢活跃 🟡停滞 🔴告警
• 支持叫停、取消、恢复操作

2. 省部调度（Monitor）

• 各状态任务数量可视化
• 部门分布横向条形图
• Agent健康状态实时卡片

3. 奏折阁（Memorials）

• 已完成旨意自动归档
• 五阶段时间线：圣旨→中书→门下→六部→回奏
• 一键导出Markdown
• 按状态筛选历史记录

4. 旨库（Template Library）

• 9个预设圣旨模板：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
• 分类筛选 + 参数表单
• 预估时间和费用
• 预览后一键下旨

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）

• 每日自动采集科技/财经资讯
• 分类订阅管理
• 飞书推送集成

7. 模型配置（Models）

• 每个Agent独立切换LLM
• 应用后自动重启Gateway（约5秒生效）

8. 技能配置（Skills）

• 各省部已安装Skills一览
• 查看详情 + 添加新技能

9. 小任务（Sessions）

• OC-*会话实时监控
• 来源渠道、心跳状态、消息预览

10. 上朝仪式（Ceremony）

• 每日首次打开播放开场动画
• 今日统计概览（3.5秒自动消失）

快速启动：30秒体验

Docker一键启动：

docker run -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo

打开 http://localhost:7891 即可体验完整看板功能。

完整安装：

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12个Agent的独立Workspace
• 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
• 构建React前端（需Node.js 18+）
• 初始化数据目录与首次同步
• 重启Gateway使配置生效

启动服务：

# 终端1：数据刷新循环
bash scripts/run_loop.sh

# 终端2：看板服务器
python3 dashboard/server.py

# 浏览器访问
open http://127.0.0.1:7891

实战示例：设计用户注册系统

下旨内容：

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

系统响应流程：

1. 太子识别为正式旨意，提取关键需求，生成标题概括
2. 中书省接旨，拆解为5个子任务：API设计、数据库建模、鉴权实现、测试框架、部署配置
3. 门下省审议方案：检查子任务完整性、评估技术选型合理性、识别潜在安全风险
   • 若不合格：封驳退回中书省，附修改意见
   • 若合格：准奏，流转至尚书省
4. 尚书省根据子任务性质，并行派发：
   • 兵部：API实现与鉴权代码
   • 工部：Docker配置与部署脚本
   • 礼部：技术文档与API规范
5. 六部执行：各自在独立Workspace中完成任务，进度实时同步至看板
6. 尚书省汇总各部产出，整合为完整交付物
7. 回奏：向皇上呈报最终结果，附各阶段奏折存档

全程可干预：用户可在看板中查看任意阶段的详细输出，随时叫停或要求重做。

技能扩展：三种添加方式

方式一：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

方式二：CLI命令（最灵活）

# 从GitHub添加skill到指定Agent
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
  --agent zhongshu \
  --name code_review \
  --source https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md

# 一键导入官方skills库到多个agents
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
  --agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu

# 列出/更新远程skills
python3 scripts/skill_manager.py list-remote
python3 scripts/skill_manager.py update-remote --agent zhongshu --name code_review

方式三：API请求（自动化集成）

curl -X POST http://localhost:7891/api/add-remote-skill \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agentId": "zhongshu", "skillName": "code_review", 
       "sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/...", 
       "description": "代码审查"}'

技术实现亮点

适用场景

• 复杂任务拆解：需要多步骤、多角色协作的系统性工程
• 质量敏感场景：代码审查、安全审计、合规检查等不容出错的环节
• 长周期项目：需要持续跟踪进度、保留完整决策历史的任务
• 团队协作：多人通过Discord/飞书等渠道与AI团队交互
• 成本管控：按Agent分配不同等级模型，重活用强力模型、轻活快速模型

目前AI朝廷的作者指责此作者抄袭，给出的很多证据，大家可以查看：https://github.com/cft0808/edict/issues/55