人工智能AI Agent多智能体Agent 编排代码智能体CLI【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig点击查看免费下载导读本文围绕 OpenRig 为每个受管代理agent注入的启动引导文件openrig-start.md展开讲解一个代理在 OpenRig 拓扑中被拉起后如何以rig whoami --json建立唯一可信的身份锚点如何通过rig send/rig capture与同 rig 的队友直接对话以及在 OpenRig 自身异常时如何用rig context get help自助排障并上报。读完本文你将理解 OpenRig 启动引导的刻意单薄设计、身份解析的完整调用链、会话寻址规则以及这些命令背后的源码实现与可验证依据。这个文件为什么刻意单薄身份指针而非操作手册OpenRig 是一套多代理编排系统它在独立的终端会话中运行一支持久的代理团队每个代理都有名字与角色并彼此直接通信。当代理被启动时openrig-start.md 是它最先读到的引导文件之一。文件开篇明确声明This file is deliberately thin.它的唯一职责是让代理拿到自己的身份而不是做岗前培训它不解释 rig 的用途——你的 rig 是干什么的、你该做什么不在这个文件里它也不列出全部命令——rig --help之外的命令面需要代理自行探索它刻意保持小体积因为启动叠加层startup overlay可能过期而这份文件小到没有多少出错空间。这正是 OpenRig 引导体系的设计哲学用一条实时命令取代一段静态散文。静态文案描述的是过去的某一时刻而rig whoami --json反映的是当前的真实拓扑。因此文件给出的第一个动作就是运行它。身份锚点rig whoami --json是你第一件要做的事命令与返回内容rig whoami --json该命令返回rig团队、pod上下文域、member成员、peers同队其他座位、edges有向关系边以及 transcript会话转录路径。原文档将其定性为ground truth事实基准任何启动叠加层都可能是过期的而这条命令读的是当前 daemon 的实时状态。从源码看whoami.ts 定义了返回载荷的结构identityrigName、logicalId、podId/podNamespace、memberId、sessionName、runtime、attachmentType运输层类型如external_clipeers同 rig 的花名册排除自己每项含logicalId、sessionName供rig send使用与runtimeedgesoutgoing/incoming两组有向边刻画谁能向谁发送的拓扑关系transcriptenabled、path与tailCommand指明会话转录文件及其查看命令。需要特别注意的是输出形态默认无--full时whoami输出的是紧凑身份恢复投影compact identity-recovery projection——源码中的projectCompactWhoami维护了一份允许列表ALLOWLIST只携带启动与压缩恢复契约视为事实基准的字段避免每次开机路径被未来新增字段悄悄撑大。若需完整载荷含contextUsage上下文占用、commands命令示例、runtimeContext、workspace使用rig whoami --full # 或 --verbose身份解析链whoami 如何找到我是谁rig whoami并非只靠猜。源码resolveIdentitySourcewhoami.ts按固定优先级解析当前身份来源--node-id id显式指定节点 ID--session name显式指定会话名环境变量OPENRIG_NODE_ID兼容RIGGED_NODE_ID环境变量OPENRIG_SESSION_NAME兼容RIGGED_SESSION_NAMEtmux 元数据rigged_node_id最强采纳会话锚点tmux 元数据rigged_session_name裸 tmux 会话名tmux display-message #{session_name}最弱回退全部失败则报错退出。在 tmux 会话中运行且 daemon 不可达时命令会退化为部分身份输出仅 node/session 信息而不是静默失败。跨主机场景还支持--host id、--all-hosts与--hosts ids扇出fan-out远程 HTTP 主机走/api/whoami、/api/info、/api/ps聚合身份。什么时候必须重跑一次原文档给出了明确的时机清单任何压缩compaction、重启或恢复restore之后在得出我在哪、我在做什么的任何结论之前必须重跑rig whoami --json。因为压缩/恢复后会话内的自我叙述可能来自旧上下文而拓扑与座位归属已经变化。转录transcript的可靠性警示原文档专门提醒如果前任代理的转录看起来很薄或为空不要据此断定会话安静——转录捕获在某些运行时上并不可靠输出少不代表没发生。这一警示对应transcript字段的enabled与tailCommand设计转录是辅助证据身份与状态仍以实时命令输出为准。与队友通信会话名就是地址OpenRig 中代理之间直接对话的两条基础命令rig send session message # 把消息敲进对方的终端并回车 rig capture session # 读取对方屏幕上的当前内容会话名session name就是地址。想给谁发消息就把它的sessionName当作session参数更多命令面由rig --help列出。rig send的完整参数面源码 send.ts 展示了远比两行示例丰富的参数目标格式形如dev-implmy-rig即座位rig参数作用[session] [text]单座位发送目标会话名 消息文本--to sessions多收件人逗号分隔或重复传入--pod name向整个 pod 的每个座位扇出--rig name向整个 rig 的每个座位扇出--verify发送后核对 pane 内容确认已送达--wait-for-idle seconds等待目标显式空闲后再发送--raw发送精确文本/按键跳过 From/To 信封仍受交互提示防护--dangerously-interact --reason text唯一能驱动交互提示/权限块的开关需提供理由并记入审计日志--host id跨主机发送SSH 主机 shell 直连HTTP 主机 CLI 直达远端 daemon--jsonJSON 输出供代理解析其安全模型值得关注默认情况下只有在明确证据表明目标正处于交互提示interactive prompt或权限块permission block时才拒绝发送从而保证一条消息永远不会替另一个代理选择/批准它的提示当目标活动状态未知时发送照常进行并附咨询性提示——遥测是咨询性的不是决定代理能否通信的权威。忙绿busy目标默认带提示发送--force只是向后兼容的空操作绝不会绕过交互提示/权限防护。跨座位扇出时逐个报告结果并汇总 N/M delivered一个收件人的防护拒绝不会阻塞其他收件人。rig capture一次捕捉是一次瞥视rig capture在源码中的定义为Capture terminal output from agent sessionscapture.ts即读取对方屏幕上渲染的内容。原文档与配套 onboarding 文档都强调它的使用边界一次 capture 只是一次瞥视a glance反复轮询模仿不了人类的持续注意力且成本高昂——需要持续关注时应改用推送式投递、队列交接queue handoff、聊天室等待或看门狗watchdog而不是轮询。新座位引导onboarding 01/02 与onboarding.default_pack.enabled两份配套文档新座位fresh seat正常情况下还会收到两份引导文档01-world-and-purpose.md——世界与目的讲解 OpenRig 为什么存在人类贡献意图与判断代理贡献路由、记忆、实现与检查、终端即导线rig send打字、rig capture读屏座位是地址可超越当前占用者的持久同事区别于一次性子代理、rig/pod/seat/occupant/queue 的声明形状以及目的先于机制在开工前问清狗有多大式的澄清问题02-self-and-competent-action.md——你自己与胜任的行动讲解不连续时间回合结束即休眠休眠无损耗压缩是有损的回退则文件与外部状态继续前进、权限提示的不可感知性预防须在闸门之前恢复属于他人、一次合格回合的准则先命名产出与可逆性、先推导再回忆、在源头验证关键论断、诚实地陈述范围性缺失。两份文档共同构成公共默认心智模型并要求代理运行rig context get onboarding-width读取能力地图与源码地图。如何关闭默认引导包若操作者提供了等价的自定义引导可用配置项禁用这两份文档onboarding.default_pack.enabled # deliver the two-part fresh-seat mental-model pack (default on)该配置项在 config.ts 的命令说明中可见并登记在 config-store.ts 的配置键表中支持环境变量OPENRIG_ONBOARDING_DEFAULT_PACK_ENABLED。关闭后openrig-start.md这份身份指针仍然可用——它独立于默认引导包存在。OpenRig 自身出问题时rig context get help与离线手册当 OpenRig 本身行为异常时原文档给出的出口是rig context get help这是唯一的排障指南且与已安装版本严格匹配检查环境、找到下一步、对照已知问题仍然卡住时向 OpenRig 团队发送有用的报告。其原理在 help 上下文包的 manifest.yaml 中写得很清楚purpose即当用户说 OpenRig 不工作时代理该做什么诊断、在权限内修复、验证、升级到支持。帮助正文 help.md 给出了标准起点rig --version rig doctor --json并记录目标、实际现象、操作系统与架构、所用编码工具链支持平台为 macOS 与 Linux原生 Windows 尚不支持WSL2 未测试需要 Node.js 22 或 24 与 tmux。如果rig本身都无法运行阅读已安装openrig/cli包位于npm root -g下内的daemon/docs/reference/help.md在源码仓库中同一文本位于 packages/daemon/context-packs-src/help/help.md。此外context.ts 展示了整个 context 命令面list发现所有条目的 ref 与名称、show、preview、add、rm、sync、profile、work-install、trace——其中get是面向代理的按需拉取内容从已安装 CLI 提供服务因此加载到的东西永远与运行版本一致没有路径猜测、没有冻结分支漂移。这个文件不是什么不知道就说openrig-start.md以边界声明收尾这是它最有价值的一段If nobody has walked you through this system, say so rather than inferring it.它明确列出三件不在这份文件里、也无法从它猜出来的事你的 rig 是干什么用的工作在这里如何流转你被允许做什么。原文档警告猜着走进一个 rig是代理正确地盖错东西的方式。 结合 onboarding 文档的同类表述从实时身份而非启动散文开始文件与记忆描述的是更早时刻OpenRig 的引导哲学可以概括为一句话用实时命令获取动态事实用坦诚提问补足意图用静态文档只做索引与边界声明。实践清单一次代理启动的完整动作把全文收敛为可复制的检查单启动后立刻运行rig whoami --json记录identityrig/pod/member/session/runtime、peers含可发送的sessionName与transcript.path需要队友协作时用rig send session message必要时--verify/--wait-for-idle观察队友屏幕用rig capture session会话名即地址需要持续关注时改用队列、聊天室或看门狗不要轮询 capture任何压缩、重启、恢复之后先重跑rig whoami --json再继续工作需要世界模型时rig context list并加载世界包 fresh profile否则以 onboarding 01/02 为默认心智模型OpenRig 异常时rig context get helprig无法运行时读已安装 CLI 包内的daemon/docs/reference/help.md对 rig 的用途、工作流与权限边界没有把握时直接向操作者提问而不是推断。这套动作让代理在每次开机时都能以最小成本重建我是谁、队友是谁、能做什么、卡住找谁四个事实这也是 OpenRig 把身份交给实时命令而非静态文案的根本原因。赞分享人工智能AI Agent多智能体Agent 编排代码智能体CLI【免费下载链接】openrigMulti-agent harness that runs Claude Code and Codex together as one system项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrig点击查看免费下载相关推荐OpenRig Conveyor Lead 启动上下文从 rig whoami --json 到站台交接的身份确认实战OpenRig Conveyor Lead 启动上下文从 rig whoami json 到站台交接的身份确认实战 本文以 OpenRig 仓库中 conve人工智能AI Agent多智能体Agent 编排代码智能体CLIOpenRig 的 Agent/Rig Spec 解析、启动编排与身份寻址机制详解OpenRig 的 Agent/Rig Spec 解析、启动编排与身份寻址机制详解 本文以 OpenRig 仓库中 docs/as built/architec人工智能AI Agent多智能体Agent 编排代码智能体CLIHVE Core 安装终极指南从 VS Code 一键扩展到 Copilot CLI 插件HVE Core 安装终极指南从 VS Code 一键扩展到 Copilot CLI 插件 HVE Core 是专为 GitHub Copilot 打造的 H人工智能AI Agent多智能体Agent 编排代码智能体CLI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考