揭秘CLI Agent Orchestrator:将开发工具变身为多智能体协作平台

CLI Agent Orchestrator(CAO)是一个开源的多智能体编排框架,它能将Amazon Q CLI、Claude Code等AI驱动的命令行工具组织起来,形成协作工作流,以处理复杂的软件开发和现代化任务。

介绍 CLI Agent Orchestrator:将开发者 CLI 工具转变为多智能体强大平台

今天,我们正式介绍 CLI Agent Orchestrator(CAO,发音为 “kay-oh”),这是一个开源的多智能体编排框架,旨在改变开发者与 Amazon Q CLI 和 Claude Code 等 AI 驱动的 CLI 工具的协作方式。虽然单一的开发者 CLI 工具在专注于特定任务时表现出色,具备复杂的推理和自主执行能力,但复杂的企业开发项目通常需要跨多个领域的协调,例如架构设计、并行开发、安全审查、性能优化和集成测试。这凸显了将 CLI 工具作为单个智能体来处理复杂、多学科开发工作的局限性。

为了应对这些挑战,CAO 创建了一个分层编排系统,让多个专业的 CLI AI 智能体在智能监督下协同工作。每个智能体都保留其底层 CLI 工具的完整推理能力,同时为超越单智能体能力的协调工作流做出贡献。这使得用户能够通过智能任务委派、基于会话的隔离和自适应工作流模式来处理复杂的项目,从而将 CLI 工具从一个强大的个体智能体转变为一个编排有序的多智能体强大平台。

以现代化一个大型机应用程序为例:CAO 不是让一个 CLI 工具去处理所有事情,而是协调四个专业智能体共同工作:一个架构智能体设计现代化的云结构,一个安全智能体更新身份验证流程,一个性能智能体优化关键瓶颈,一个测试智能体创建并验证测试用例。编排器确保这些智能体有效协作,产生一个单一的智能体无法制定的、协调一致的现代化计划。

通过 CAO 编排,开发者现在可以为以下用例使用协调的多智能体工作流:

  • 复杂软件开发:需要协调开发、审查和集成的多服务架构。
  • 企业转型重构:利用 CAO 重新构想需要系统规划和并行实施的大规模迁移和现代化项目,以加速进程。
  • 研究与分析:需要顺序推理和并行数据处理的全面研究。
  • 质量保证工作流:在每个阶段涉及不同类型专业知识的的多阶段审查流程。

CLI Agent Orchestrator 如何增强 Q CLI 的智能体能力

CLI Agent Orchestrator 作为一个分层多智能体系统运行,包含两个主要组件:

  1. 监督智能体:管理整体工作流协调和任务委派给专业工作智能体。
  2. 专业工作智能体:处理特定领域的任务。

CLI Agent Orchestrator 概念图

CLI Agent Orchestrator 引入了以下功能:

  • 分层编排 – CAO 的监督智能体协调工作流管理并将任务委派给专业工作智能体。监督智能体维护整体项目上下文,而各个智能体专注于其专业领域。
  • 基于会话的隔离 – 每个智能体在隔离的 tmux 会话中运行,确保适当的上下文分离,同时通过模型上下文协议(MCP)服务器实现无缝通信。这提供了协调和并行处理能力。
  • 智能任务委派 – CAO 根据项目需求、专业匹配和工作流依赖关系,自动将任务路由给合适的专家。系统通过三种编排模式在单个智能体工作和协调的团队工作之间进行适配:
    • 交接 – 等待完成的同步任务转移。
    • 分配 – 用于并行执行的异步任务生成。
    • 发送消息 – 与现有智能体的直接通信。
  • 灵活的工作流模式 – CAO 支持依赖任务的顺序协调和独立工作流的并行处理。这使得可以同时优化开发速度和质量保证流程。新的测试版计划运行功能增加了类似 crontab 的调度,允许在指定间隔自动执行工作流。
    • 流程 – 计划运行 – 使用类似 cron 的调度在指定间隔自动执行工作流,使常规任务和监控工作流能够无人值守运行。
  • 上下文保持。监督智能体仅为每个工作智能体提供必要的上下文,避免上下文污染。
  • 直接工作智能体交互与引导:用户可以开启直接与工作智能体交互的能力,以提供额外的引导,这与 Claude Code 的子智能体功能有所区别,后者指的是在 Claude Code 内处理较大任务特定部分的专业专家 AI 助手。
  • 高级 CLI 集成 – CAO 支持开发者 CLI 的高级功能,例如 Claude Code 的子智能体功能、Amazon Q Developer for CLI 的自定义智能体等。

CLI Agent Orchestrator 隐私与安全考量

CAO 通过完全在您的本地环境中运行来维护强大的隐私和安全实践。所有智能体通信都通过本地 tmux 会话和 MCP 服务器进行,除了标准的 CLI 工具交互外,没有外部数据传输。智能体上下文和工作流配置均存储在本地,让您完全控制敏感的项目信息。

该系统支持基于配置文件的智能体隔离,确保不同的智能体可以在适当的访问级别和上下文中运行。对话跟踪和日志记录提供了智能体交互的完全透明性,同时保持数据的本地性和安全性。

开始使用 CLI Agent Orchestrator

现已可用

CAO 现已推出,支持以下 CLI 开发者工具:

  • Amazon Q Developer for CLI
  • Claude Code

未来项目路线图中还计划增加对更多开发者 CLI 工具的支持,例如 OpenAI Codex CLI、Gemini CLI、Qwen CLI、Aiden 等。

要了解更多信息,请访问 CAO GitHub 仓库以及您首选的开发者 CLI 工具的文档:

现在就使用您首选的开发者 CLI 工具尝试 CAO,并通过相应的支持渠道或 CAO GitHub 仓库提供反馈。

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