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当皇上架构详解司礼监接旨、内阁拟票、六部执行——三省六部制如何驱动多Agent协作【免费下载链接】danghuangshangOpen-source multi-agent collaboration system inspired by Chinese governance — deploy and coordinate specialized AI agents with OpenClaw.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang当皇上是一个开源多 Agent 协作系统它用 OpenClaw 框架复刻了明朝三省六部官制让一台服务器变成一支 7×24 在线的 AI 朝廷。你扮演皇上在 Discord 或飞书里 司礼监 下达任务司礼监接旨、内阁优化 Prompt拟票、六部各司其职执行、都察院自动审查代码——整套流程无需人工盯梢多 Agent 协作像流水线一样自动运转。一、整体架构一台服务器 一支 AI 朝廷传统多 Agent 协作往往靠一堆脚本互相调用维护成本高、职责混乱。当皇王的解法是用中国古典官制的权责边界来约束 Agent——每个 Agent 只有一个衙门越权的事一律派给别人干。图中自上而下就是完整的指挥链层级古代角色AI 职责推荐模型皇帝你天子下旨、审批、验收—司礼监大内总管接旨、调度、枢纽快速模型内阁首辅Prompt 优化、Plan 生成强力模型六部兵/户/吏/礼/工/刑执行具体任务强力/快速都察院左都御史代码审查、质量把关强力模型所有 Agent 由同一个 OpenClaw GatewayNode.js 守护进程统一管理独立会话、独立模型、独立沙箱消息按(channel, accountId) → agentId路由分发谁谁干活互不干扰。架构细节可参考 docs/architecture.md。二、司礼监接旨只做调度绝不越权干活整个流程的入口是司礼监。它的圣训写在 configs/ming-neige/agents/silijian.md 里核心就一句话你的 KPI 是任务派发率不是自己干了多少活司礼监只做 5 件事接收任务 → 送内阁优化 → 派发六部 → 跟踪进度 → 汇总汇报。写代码派兵部。查数据派户部。写文案派礼部。它甚至被明确禁止直接调用工具执行用户任务——这正是多 Agent 系统中防止 Agent 职责漂移、避免一个超级 Agent 包办一切的关键设计。只有三种情况它可以自己回答纯闲聊、简单问答、状态查询。其余一律走流程。三、内阁拟票把模糊需求批红成执行计划明朝内阁最核心的职能是票拟——替皇帝草拟处理意见。当皇上里内阁configs/ming-neige/agents/neige.md扮演同样的角色负责前置优化需求体检分析用户原始需求是否完整、清晰缺 context 就追问目标不明确、技术栈未指定时列出问题清单返回司礼监由司礼监向用户追问——宁可多问一句不要让模糊需求流入执行层拟票输出需求明确时产出【优化后 Prompt】口语需求 → 结构化高质量 Prompt【执行计划】拆步骤、标注每步派哪个部【风险提示】。这一步相当于给六部装上了质量阀门你只需要说帮我写个登录功能内阁会自动追问技术栈和认证方式再交给兵部一份可直接执行的施工图。四、六部执行各司其职的专业分工拿到内阁的执行计划后司礼监在频道内 对应部门派活。六部的职能说明书都在 configs/ming-neige/agents/ 目录下每个文件不到百行却精确定义了职责边界部门AI 职责典型场景兵部软件工程写代码、架构设计、Bug 调试户部财务运营成本分析、预算管控、电商运营吏部项目管理任务追踪、团队协调、创业孵化礼部品牌营销文案创作、社媒运营、内容策划工部运维部署DevOps、CI/CD、服务器管理刑部法务合规合同审查、知识产权、合规检查模型分层是这套架构省钱的精髓重活兵部编码用强力模型轻活吏部协调用快速模型官方估算可省约 5 倍成本。兵部尚书的人设示例见 configs/ming-neige/agents/bingbu.md——专精软件工程、系统架构、代码审查任务完成后主动汇报结果摘要。GUI 的会话页可以直观看到每个衙门的工时司礼监消息最多毕竟天天接旨、兵部 Token 消耗最大毕竟写代码最烧钱权责分配一目了然。五、都察院审查Push 即触发自动质量兜底执行完只是走了一半——代码 push 到main分支后GitHub Action 通过 Webhook 自动唤醒都察院configs/ming-neige/agents/duchayuan.md逐文件检查安全漏洞、性能问题、逻辑错误、代码规范给出 ✅ 通过 / ⚠️ 建议修改 / ❌ 必须修改 三档结论并 提交者和司礼监驳回时附具体行号和修复建议。于是整个闭环成型用户下旨 → 司礼监接旨 → 内阁拟票 → 司礼监派活 → 六部执行 ↑ │ └──────── 都察院 push 自动审查有 bug 打回 ──────┘完整流程与配置步骤见 docs/sansheng-flow.md。六、不止明朝制三种制度任选当皇上还内置了另外两套官制安装时一键切换对比详见 docs/regimes.md唐朝三省制configs/tang-sansheng/agents/中书省起草 → 门下省审核驳回 → 尚书省派发流程最严谨适合企业级审核场景现代企业制configs/modern-ceo/agents/CEO/CTO/CFO 等 14 个角色英文沟通适合创业团队与国际化协作。七、快速上手5 分钟登基git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang cd danghuangshang bash scripts/full-install.sh安装时选择明朝内阁制默认按提示配置 Discord 或飞书 Bot 即可。新手建议直接用云服务器部署docs/server-setup.md。之后在频道里 司礼监 说一句话接旨 → 拟票 → 派活 → 审查的完整链条就会自动跑起来。小结当皇上证明了一件事多 Agent 协作的难点不是模型能力而是组织架构。把接旨—拟票—执行—监察的权责边界写进每个 Agent 的提示词模糊需求进不了执行层、越权行为不会发生、质量问题有自动兜底——这正是三省六部制千年不散的治理智慧也是这套架构最值得借鉴的设计。【免费下载链接】danghuangshangOpen-source multi-agent collaboration system inspired by Chinese governance — deploy and coordinate specialized AI agents with OpenClaw.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 当皇上架构详解：司礼监接旨、内阁拟票、六部执行——三省六部制如何驱动多Agent协作
当皇上架构详解司礼监接旨、内阁拟票、六部执行——三省六部制如何驱动多Agent协作【免费下载链接】danghuangshangOpen-source multi-agent collaboration system inspired by Chinese governance — deploy and coordinate specialized AI agents with OpenClaw.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang当皇上是一个开源多 Agent 协作系统它用 OpenClaw 框架复刻了明朝三省六部官制让一台服务器变成一支 7×24 在线的 AI 朝廷。你扮演皇上在 Discord 或飞书里 司礼监 下达任务司礼监接旨、内阁优化 Prompt拟票、六部各司其职执行、都察院自动审查代码——整套流程无需人工盯梢多 Agent 协作像流水线一样自动运转。一、整体架构一台服务器 一支 AI 朝廷传统多 Agent 协作往往靠一堆脚本互相调用维护成本高、职责混乱。当皇王的解法是用中国古典官制的权责边界来约束 Agent——每个 Agent 只有一个衙门越权的事一律派给别人干。图中自上而下就是完整的指挥链层级古代角色AI 职责推荐模型皇帝你天子下旨、审批、验收—司礼监大内总管接旨、调度、枢纽快速模型内阁首辅Prompt 优化、Plan 生成强力模型六部兵/户/吏/礼/工/刑执行具体任务强力/快速都察院左都御史代码审查、质量把关强力模型所有 Agent 由同一个 OpenClaw GatewayNode.js 守护进程统一管理独立会话、独立模型、独立沙箱消息按(channel, accountId) → agentId路由分发谁谁干活互不干扰。架构细节可参考 docs/architecture.md。二、司礼监接旨只做调度绝不越权干活整个流程的入口是司礼监。它的圣训写在 configs/ming-neige/agents/silijian.md 里核心就一句话你的 KPI 是任务派发率不是自己干了多少活司礼监只做 5 件事接收任务 → 送内阁优化 → 派发六部 → 跟踪进度 → 汇总汇报。写代码派兵部。查数据派户部。写文案派礼部。它甚至被明确禁止直接调用工具执行用户任务——这正是多 Agent 系统中防止 Agent 职责漂移、避免一个超级 Agent 包办一切的关键设计。只有三种情况它可以自己回答纯闲聊、简单问答、状态查询。其余一律走流程。三、内阁拟票把模糊需求批红成执行计划明朝内阁最核心的职能是票拟——替皇帝草拟处理意见。当皇上里内阁configs/ming-neige/agents/neige.md扮演同样的角色负责前置优化需求体检分析用户原始需求是否完整、清晰缺 context 就追问目标不明确、技术栈未指定时列出问题清单返回司礼监由司礼监向用户追问——宁可多问一句不要让模糊需求流入执行层拟票输出需求明确时产出【优化后 Prompt】口语需求 → 结构化高质量 Prompt【执行计划】拆步骤、标注每步派哪个部【风险提示】。这一步相当于给六部装上了质量阀门你只需要说帮我写个登录功能内阁会自动追问技术栈和认证方式再交给兵部一份可直接执行的施工图。四、六部执行各司其职的专业分工拿到内阁的执行计划后司礼监在频道内 对应部门派活。六部的职能说明书都在 configs/ming-neige/agents/ 目录下每个文件不到百行却精确定义了职责边界部门AI 职责典型场景兵部软件工程写代码、架构设计、Bug 调试户部财务运营成本分析、预算管控、电商运营吏部项目管理任务追踪、团队协调、创业孵化礼部品牌营销文案创作、社媒运营、内容策划工部运维部署DevOps、CI/CD、服务器管理刑部法务合规合同审查、知识产权、合规检查模型分层是这套架构省钱的精髓重活兵部编码用强力模型轻活吏部协调用快速模型官方估算可省约 5 倍成本。兵部尚书的人设示例见 configs/ming-neige/agents/bingbu.md——专精软件工程、系统架构、代码审查任务完成后主动汇报结果摘要。GUI 的会话页可以直观看到每个衙门的工时司礼监消息最多毕竟天天接旨、兵部 Token 消耗最大毕竟写代码最烧钱权责分配一目了然。五、都察院审查Push 即触发自动质量兜底执行完只是走了一半——代码 push 到main分支后GitHub Action 通过 Webhook 自动唤醒都察院configs/ming-neige/agents/duchayuan.md逐文件检查安全漏洞、性能问题、逻辑错误、代码规范给出 ✅ 通过 / ⚠️ 建议修改 / ❌ 必须修改 三档结论并 提交者和司礼监驳回时附具体行号和修复建议。于是整个闭环成型用户下旨 → 司礼监接旨 → 内阁拟票 → 司礼监派活 → 六部执行 ↑ │ └──────── 都察院 push 自动审查有 bug 打回 ──────┘完整流程与配置步骤见 docs/sansheng-flow.md。六、不止明朝制三种制度任选当皇上还内置了另外两套官制安装时一键切换对比详见 docs/regimes.md唐朝三省制configs/tang-sansheng/agents/中书省起草 → 门下省审核驳回 → 尚书省派发流程最严谨适合企业级审核场景现代企业制configs/modern-ceo/agents/CEO/CTO/CFO 等 14 个角色英文沟通适合创业团队与国际化协作。七、快速上手5 分钟登基git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang cd danghuangshang bash scripts/full-install.sh安装时选择明朝内阁制默认按提示配置 Discord 或飞书 Bot 即可。新手建议直接用云服务器部署docs/server-setup.md。之后在频道里 司礼监 说一句话接旨 → 拟票 → 派活 → 审查的完整链条就会自动跑起来。小结当皇上证明了一件事多 Agent 协作的难点不是模型能力而是组织架构。把接旨—拟票—执行—监察的权责边界写进每个 Agent 的提示词模糊需求进不了执行层、越权行为不会发生、质量问题有自动兜底——这正是三省六部制千年不散的治理智慧也是这套架构最值得借鉴的设计。【免费下载链接】danghuangshangOpen-source multi-agent collaboration system inspired by Chinese governance — deploy and coordinate specialized AI agents with OpenClaw.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/danghuangshang创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考