如何用AutoSwarm派发第一个任务？run/wait/resume全流程详解，5分钟上手多Agent协作

【免费下载链接】OpenOPCAutoSwarm: Unify Your Agents. Unify Your Context (Codex · Claude Code · DeepSeek Harness · Muse · Grok · WorkBuddy· nanobot · and more)项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/openopc/OpenOPC点击查看免费下载AutoSwarmOpenOPC是一款开源的多Agent协作框架能把 Codex、Claude Code、Cursor 等本地编码 Agent 统一成一支协作团队任务派发一次自动完成分工、并行执行、结果收集与汇总。本教程带你用run派发第一个任务、用wait收集结果、用resume继续对话5 分钟上手多 Agent 任务派发的完整流程。什么是AutoSwarm把散落的Agent变成一支团队过去用多个 Agent 干活要在它们各自的界面间来回切换、重复交代背景、手动拼接结果。AutoSwarm 的思路是任务只给一次让所有 Agent 像一个团队一样协作——✅ 按各自能力自动选择合适的 Agent共享上下文与记忆Agent 之间不必从零解释⚡并行执行缩短整体耗时校验并汇总结果产出一致的答案。整体流程如下图所示系统先形成任务的公司结构再通过人才生命周期匹配合适的 Agent最后在协作运行时里以工作项驱动直到交付。它支持 Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Copilot、Muse、Nanobot、Grok 等 Agent并可在 Windows、macOS、Linux 上运行。一键安装AutoSwarm2分钟完成多Agent协作环境搭建1. 克隆仓库并安装建议 Python ≥ 3.10uv或pip均可git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/openopc/OpenOPC cd OpenOPC uv tool install --force .2. 绑定宿主 Agentcodex、claude-code、cursor、opencode等任选autoswarm setup --host codex3. 查看本机可用 Agentautoswarm agents想实测某个 Agent 是否真正可调用会消耗少量模型调用autoswarm doctor --agent codex --probe --cwd /path/to/your/project完整的安装与排障指南见 setup.md。用run派发第一个任务核心命令与常用参数环境就绪后一行命令即可派发第一个任务。run默认是前台模式自带阻塞等待直接把结果返回给你autoswarm run --agent codex 列出当前目录的所有 Python 文件并简要说明每个文件的用途所有命令都输出{ok: true, data: ...}形式的 JSON。要并行跑多个任务加--background放后台并记下返回的call_idautoswarm run --agent codex --cwd ./myproject --input task-a.txt --background autoswarm run --agent cursor --cwd ./myproject --input task-b.txt --backgroundrun的常用参数定义见 cli.py参数作用--agent name指定执行的 Agent必填--input file从 UTF-8 文件读取任务提示词-读标准输入长提示词更稳妥--cwd dir任务工作目录默认当前目录--background后台执行立即返回call_id--model/--effort指定原生模型与推理强度省略则沿用 Agent 原生默认值--name/--allow-peer给子任务命名并允许它与指定同伴任务互发消息 各 Agent 的模型与推理强度参数对照表见 models.md。用wait收集结果--any并行等待与中间事件处理拿到后台任务的call_id后用wait阻塞等待结果autoswarm wait call_8f3a2b多个任务并行时推荐--any任一任务就绪即返回实现见 engine.wait让你及时处理已有结果、再调整后续派发autoswarm wait --any call_8f3a2b call_c1d2e3⚠️ 一个关键细节wait返回的不一定是最终结果也可能是执行中的中间事件例如approval_requiredAgent 请求执行某命令的许可、interaction_requiredAgent 在提问。处理完再继续wait# 批准 / 拒绝权限请求 autoswarm approve call_8f3a2b req_001 autoswarm deny call_8f3a2b req_002 # 回答 Agent 的提问答案写入 JSON 文件 autoswarm answer call_8f3a2b req_003 --input answer.json任务看起来卡住时先用inspect查明情况再决定下一步autoswarm inspect call_8f3a2b用resume继续对话让Agent带着上下文接着干任务没做完、或需要补充要求时不必另起炉灶——resume会在 Agent 的原生会话上继续上下文完整保留autoswarm resume call_8f3a2b 再给刚才写好的工具函数补上单元测试两个注意点任务仍在运行时resume会报session_busy请先wait或cancelresume 默认继承原任务的模型等设置也可以用--model/--effort覆盖。resume的对应源码见 engine.resume。想停止任务则用cancelautoswarm cancel call_8f3a2b关于 Agent 之间互发消息、紧急打断等协作细节详见 communication.md。加分项可视化监督多Agent协作过程不习惯纯命令行运行autoswarm ui打开 Web 界面就能直观看到多 Agent 协作中每个工作项在进行中 / 评审 / 完成之间的流转点击某个工作项还能查看每个角色的执行日志、工具活动与交接详情常见问题速查清单现象首选动作不知道本机有哪些 Agentautoswarm agents某个 Agent 疑似不可用autoswarm doctor --agent name --probe --cwd 项目目录参考 setup.md任务卡住autoswarm inspect call_id查看进度、错误与日志wait被 CtrlC 中断后台任务仍在运行再次wait继续收集或cancel停止Agent 请求许可或提问用approve/deny/answer处理后再次wait总结回顾一下 AutoSwarm 多 Agent 协作的三步节奏run派发任务前台直接拿结果后台拿call_idwait收集结果并处理审批与提问resume带着上下文继续对话。掌握这套命令组合你就能在 5 分钟内派出第一个多 Agent 任务让 Codex、Claude Code 等 Agent 真正作为一个整体为你工作。想继续深入推荐阅读skill-template.md官方 Agent 协作指南与 interactions.md原生提问应答规范。赞分享【免费下载链接】OpenOPCAutoSwarm: Unify Your Agents. Unify Your Context (Codex · Claude Code · DeepSeek Harness · Muse · Grok · WorkBuddy· nanobot · and more)项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/openopc/OpenOPC点击查看免费下载相关推荐如何快速上手Dinky5分钟完成你的第一个FlinkSQL任务如何快速上手Dinky5分钟完成你的第一个FlinkSQL任务 Dinky作为一款开箱即用的一站式实时计算平台专为统一流批处理和统一数据湖仓架构而生。基于A大数据流处理实时分析后端前端数据集成数据湖任务调度数据可视化可观测性AutoSwarm CLI命令完全手册run、wait、send、inspect等10个命令一张表掌握AutoSwarm CLI命令完全手册run、wait、send、inspect等10个命令一张表掌握 AutoSwarm 是一款多智能体协调工具它把你本地如何10分钟用OpenRath构建第一个多Agent工作流新手快速入门教程如何10分钟用OpenRath构建第一个多Agent工作流新手快速入门教程 OpenRath 是一个开源的、PyTorch 风格的多 AgentMulti创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考