关于 Agent Swarm
Agent Swarm 是面向 AI 工作的开源、可自托管操作系统,通过 lead agent 将任务分派给隔离运行的 worker,并保留跨会话工作状态。它提供 API、仪表板、持久记忆与多种工作流,用于编排多 Agent 团队。
主要功能
- 01Lead agent 分派任务给 worker
- 02Docker 隔离运行环境
- 03跨会话记忆与身份
- 04工作流、计划任务与脚本
- 05多种 Agent harness 与模型
- 06API 和仪表板
适用场景
- 01将 Slack 或代码仓库任务交给 Agent 团队
- 02运行需要结构化 JSON 结果的任务
- 03协调带人工审核关卡的工作
- 04安排重复执行的工作流
MCP 相关
项目提供 MCP 服务,供 MCP 客户端访问 Agent Swarm 的编排 API。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://{swarm_host}/mcp-userclaude mcp add --transport http desplega-ai-agent-swarm https://{swarm_host}/mcp-user{"mcpServers":{"desplega-ai-agent-swarm":{"type":"http","url":"https://{swarm_host}/mcp-user"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"desplega-ai-agent-swarm":{"type":"http","url":"https://{swarm_host}/mcp-user"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"desplega-ai-agent-swarm":{"type":"http","url":"https://{swarm_host}/mcp-user"}}}{"mcpServers":{"desplega-ai-agent-swarm":{"serverUrl":"https://{swarm_host}/mcp-user"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://{swarm_host}/mcp-user需要授权工具
详细介绍
Agent Swarm 是由 Desplega Labs 打造的开源、可自托管 AI 公司操作系统。
提示
这个仓库每天都在不断演进。 立即关注 →
agent-swarm.dev 是面向 AI 工作的开源操作系统。主导 Agent 会将目标委派给 Claude Code 或 Codex 等工作 Agent。隔离容器、共享记忆、工具、计划任务和审核关卡可确保工作跨会话延续。
你将获得
- 一个主 Agent,可接收来自 Slack、代码仓库、问题跟踪器、电子邮件或 API 的工作
- 面向需要结构化 JSON 输出的调用方的经架构验证的任务结果
- 延迟任务:在所有或任一受监控任务产生结果,或截止时间到达时唤醒
- 任务日志中的内嵌工具结果图像,可打开预览查看原尺寸
- 通过粘贴、拖放或文件选择器添加仪表板文件附件
- 在隔离的 Docker 容器中运行、带有开发环境的工作 Agent
- 可跨会话持久保留的记忆和身份,默认启用引用评级和自我评级提示
- 用于重复性工作的工作流、计划、脚本和应用
- 用于受信任 TypeScript 钩子的扩展,以由 Agent 拥有的非活动草稿形式安装,并由受信任的主 Agent、操作员或仪表板用户激活
- 用于共享页面状态、在线状态和实时频道的实时房间
- 可任选的 Agent 执行环境和模型:Claude Code、Codex、pi、opencode、Cursor、Amp、Grok、Devin 或 ACP agents
flowchart LR
subgraph IN["Tasks come in"]
direction TB
S["Slack"]
G["GitHub / GitLab"]
E["Email"]
A["API / CLI"]
end
LEAD(["Lead Agent<br/>plans & delegates"])
subgraph WORKERS["Workers in Docker"]
direction TB
W1["Worker"]
W2["Worker"]
W3["Worker"]
end
subgraph BRAIN["Persistent brain"]
direction TB
MEM["Memory<br/>(vector search)"]
ID["Identity<br/>(SOUL, CLAUDE.md)"]
end
subgraph OUT["Work ships"]
direction TB
PR["Pull Requests"]
REPLY["Slack replies"]
EMAIL["Email replies"]
end
IN --> LEAD --> WORKERS
WORKERS -->|reads context| BRAIN
WORKERS -->|writes learnings| BRAIN
WORKERS --> OUT
快速开始
为你的编码 Agent 提供 Docker Compose 或 Kubernetes 的运维技能:
npx skills add desplega-ai/agent-swarm
或者将其作为插件安装到你的运行环境中:
| 运行环境 | 命令 |
|---|---|
| Claude Code | /plugin marketplace add desplega-ai/agent-swarm then /plugin install agent-swarm@agent-swarm |
| Codex | codex plugin marketplace add desplega-ai/agent-swarm && codex plugin add agent-swarm@agent-swarm(或使用上方的 npx skills) |
| Cursor | /add-plugin desplega-ai/agent-swarm |
| Gemini CLI | gemini extensions install https://github.com/desplega-ai/agent-swarm |
| Antigravity / Factory Droid | droid plugin marketplace add https://github.com/desplega-ai/agent-swarm then droid plugin install agent-swarm@agent-swarm |
| OpenCode、pi、Devin、Kimi 等 | npx skills add desplega-ai/agent-swarm |
插件的隐私和 条款链接介绍了 Agent Swarm 网站和 云服务。可自托管软件仍受 MIT License 许可。
或者自行托管。docker-compose.example.yml 是参考部署配置:默认部署其中的每个 Agent(官方模板包含 1 个主管和 11 个工作 Agent),只有在确有需要时才移除 Agent。
至少准备 4 vCPU、8 GB RAM 和 40 GB 可用磁盘空间,并在升级后清理旧的 Docker 镜像。请参阅主机要求与磁盘清理。
一键安装程序会检查 Docker 和 Compose v2,在缺少 Bun 时安装 Bun,运行 agent-swarm onboard --yes --preset full(包含每个官方模板;其中运行 1 个编码 Agent,而示例配置运行 2 个),并输出仪表板 /setup 链接:
curl -fsSL https://agent-swarm.dev/install.sh | bash
原始 GitHub URL(https://raw.githubusercontent.com/desplega-ai/agent-swarm/main/install.sh)提供相同的脚本。默认情况下,API 通过隧道公开访问,并由 API 密钥保护。添加 bash -s -- --no-tunnel 可将其保留在本地。
或者直接使用这些示例:
git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git && cd agent-swarm
cp .env.docker.example .env # Set API_KEY and the credential for your HARNESS_PROVIDER.
openssl rand -base64 32 > encryption_key
chmod 600 .env encryption_key
docker compose -f docker-compose.example.yml --env-file .env up -d
Agent ID 变量为可选项。每个容器会在首次启动时生成一个 UUID,并将其保存在自己的卷中,因此重启后身份仍会保留。只有在需要保留现有身份或在移除卷后保留身份时,才在 .env 中固定 *_AGENT_ID。
启动前请阅读 Compose 检查清单。API 地址:http://localhost:3013,包含 /docs 和 /openapi.json。
接下来,打开仪表板,并使用 API_KEY 将其连接到你的 API。全新安装会进入 /setup,这是一个引导式初始设置流程,涵盖提供商、Agent、记忆、集成和第一个任务。
Kubernetes:安装 OCI Helm 图表。
集成
Slack · GitHub · GitLab · Azure DevOps · Linear · Jira · AgentMail · WhatsApp(Kapso)· Telegram、Teams 和 Discord(Chat SDK)· Composio · Sentry · Devin · Serply 搜索。集成指南。
AgentMail 会在确认已验证的入站邮件前将其存档,并将存档保留 30 天,其中包括未纳入任务路由的邮件。有关保留期限、覆盖范围限制和推出说明,请参阅联系人收件箱分类运行手册。
了解更多
- 入门指南 · 架构 · 操作手册 · CLI · API 参考
- 编排模式 — 用于委派、分发任务、设置人工审核关卡、重试和持久化多步骤 Agent 工作的五种模式
- Agent 模板
- 公开排名:点击 Get ranked(Settings → Configuration → Branding)选择加入,即可根据 agent-swarm.dev/ranking 上的 Token 使用量为你的安装排名。排名会在下次每小时刷新时显示。Token 总量公开且精确;必须设置遥测、组织名称和网站。
- 获取帮助:[email protected] · Discord
参与贡献
阅读 CONTRIBUTING.md,复刻仓库,创建分支,然后提交 PR。在 Discord 上讨论想法。
你是 Agent 吗?运行
npx skills add desplega-ai/agent-swarm或阅读操作员技能。
Star 历史
许可证
MIT · 2025-2026 desplega.sh
功能默认设置
全新部署默认启用 Slack 线程渲染器 v2、排队处理的 Slack 指挥功能、多运行时工作器、RBAC 和任务工具预加载。混合记忆搜索和图扩展也已启用。仍支持显式环境变量/配置覆盖;参见环境变量参考。
升级旧版工作器时,在其支持运行时身份之前,请保持 MULTI_RUNTIME_ENABLED=false。Slack 委派渲染仍需选择启用,数据库保留策略仍默认采用 dry-run。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。