edict

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🎬 Demo

🐳 没有 OpenClaw？ 跑一行 docker run -p 7891:7891 cft0808/edict 即可体验完整看板 Demo（预置模拟数据）。

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🤔 为什么是三省六部？

大多数 Multi-Agent 框架的套路是：

"来，你们几个 AI 自己聊，聊完把结果给我。"

然后你拿到一坨不知道经过了什么处理的结果，无法复现，无法审计，无法干预。

三省六部的思路完全不同 —— 我们用了一个在中国存在 1400 年的制度架构：

你 (皇上) → 太子 (分拣) → 中书省 (规划) → 门下省 (审议) → 尚书省 (派发) → 六部 (执行) → 回奏

这不是花哨的 metaphor，这是真正的分权制衡：

	CrewAI	MetaGPT	AutoGen	三省六部
审核机制	❌ 无	⚠️ 可选	⚠️ Human-in-loop	✅ 门下省专职审核 · 可封驳
实时看板	❌	❌	❌	✅ 军机处 Kanban + 时间线
任务干预	❌	❌	❌	✅ 叫停 / 取消 / 恢复
流转审计	⚠️	⚠️	❌	✅ 完整奏折存档
Agent 健康监控	❌	❌	❌	✅ 心跳 + 活跃度检测
热切换模型	❌	❌	❌	✅ 看板内一键切换 LLM
技能管理	❌	❌	❌	✅ 查看 / 添加 Skills
新闻聚合推送	❌	❌	❌	✅ 天下要闻 + 飞书推送
部署难度	中	高	中	低 · 一键安装 / Docker

核心差异：制度性审核 + 完全可观测 + 实时可干预

CrewAI 和 AutoGen 的 Agent 协作模式是 "做完就交"——没有人检查产出质量。就像一个公司没有 QA 部门，工程师写完代码直接上线。

三省六部的 门下省 专门干这件事：

• 📋 审查方案质量 —— 中书省的规划是否完备？子任务拆解是否合理？
• 🚫 封驳不合格的产出 —— 不是 warning，是直接打回重做
• 🔄 强制返工循环 —— 直到方案达标才放行

这不是可选的插件——它是架构的一部分。每一个旨意都必须经过门下省，没有例外。

这就是为什么三省六部能处理复杂任务而结果可靠：因为在送到执行层之前，有一个强制的质量关卡。1300 年前唐太宗就想明白了——不受制约的权力必然会出错。

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✨ 功能全景

🏛️ 十二部制 Agent 架构

• 太子 消息分拣 —— 闲聊自动回复，旨意才建任务
• 三省（中书·门下·尚书）负责规划、审议、派发
• 七部（户·礼·兵·刑·工·吏 + 早朝官）负责专项执行
• 严格的权限矩阵 —— 谁能给谁发消息，白纸黑字
• 状态流转校验 —— kanban_update.py 强制合法转换路径，非法状态跳转被拒绝
• 每个 Agent 独立 Workspace · 独立 Skills · 独立模型
• 旨意数据清洗 —— 标题/备注自动剥离文件路径、元数据、无效前缀

📋 军机处看板（10 个功能面板）

📋 旨意看板 · Kanban

• 按状态列展示全部任务
• 省部过滤 + 全文搜索
• 心跳徽章（🟢活跃 🟡停滞 🔴告警）
• 任务详情 + 完整流转链
• 叫停 / 取消 / 恢复操作

🔭 省部调度 · Monitor

• 可视化各状态任务数量
• 部门分布横向条形图
• Agent 健康状态实时卡片

📜 奏折阁 · Memorials

• 已完成旨意自动归档为奏折
• 五阶段时间线：圣旨→中书→门下→六部→回奏
• 一键复制为 Markdown
• 按状态筛选

📜 旨库 · Template Library

• 9 个预设圣旨模板
• 分类筛选 · 参数表单 · 预估时间和费用
• 预览旨意 → 一键下旨

👥 官员总览 · Officials

• Token 消耗排行榜
• 活跃度 · 完成数 · 会话统计

📰 天下要闻 · News

• 每日自动采集科技/财经资讯
• 分类订阅管理 + 飞书推送

⚙️ 模型配置 · Models

• 每个 Agent 独立切换 LLM
• 应用后自动重启 Gateway（~5秒生效）

🛠️ 技能配置 · Skills

• 各省部已安装 Skills 一览
• 查看详情 + 添加新技能

💬 小任务 · Sessions

• OC-* 会话实时监控
• 来源渠道 · 心跳 · 消息预览

🎬 上朝仪式 · Ceremony

• 每日首次打开播放开场动画
• 今日统计 · 3.5秒自动消失

🏛️ 朝堂议政 · Court Discussion

• 多官员围绕议题展开部门视角讨论
• LLM 驱动的多角色辩论（各部依职责发表专业意见）
• 支持多轮推进 · 总结结论 · 保留讨论记录

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🖼️ 截图

旨意看板

省部调度

任务流转详情

模型配置

技能配置

官员总览

会话记录

奏折归档

圣旨模板

天下要闻

上朝仪式

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🚀 30 秒快速体验

Docker 一键启动

docker run -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo

打开 http://localhost:7891 即可体验军机处看板。

如果你在 x86/amd64 机器（如 Ubuntu、WSL2）上看到：

exec /usr/local/bin/python3: exec format error

这是因为镜像架构不匹配。请使用 --platform 参数：

docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo

或使用 docker-compose（已内置 platform: linux/amd64）：

docker compose up

完整安装

前置条件

• OpenClaw 已安装
• Python 3.10+
• macOS / Linux

安装

git clone https://github.com/cft0808/edict.git
cd edict
chmod +x install.sh && ./install.sh

安装脚本自动完成：

• ✅ 创建全量 Agent Workspace（含太子/吏部/早朝，兼容历史 main）
• ✅ 写入各省部 SOUL.md（角色人格 + 工作流规则 + 数据清洗规范）
• ✅ 注册 Agent 及权限矩阵到 openclaw.json
• ✅ 符号链接统一数据（各 Workspace 的 data/scripts → 项目目录，确保数据一致）
• ✅ 设置 Agent 间通信可见性（sessions.visibility all，解决消息不可达问题）
• ✅ 同步 API Key 到所有 Agent（自动从已配置的 Agent 复制）
• ✅ 构建 React 前端（需 Node.js 18+，如未安装则跳过）
• ✅ 初始化数据目录 + 首次数据同步（含官员统计）
• ✅ 重启 Gateway 使配置生效

⚠️ 首次安装：需先配置 API Key：openclaw agents add taizi，然后重新运行 ./install.sh 同步到所有 Agent。

启动

# 方式 1：一键启动（推荐）
chmod +x start.sh && ./start.sh

# 方式 2：分别启动
bash scripts/run_loop.sh &      # 数据刷新循环
python3 dashboard/server.py     # 看板服务器

# 打开浏览器
open http://127.0.0.1:7891

# 安装 systemd 服务
sudo cp edict.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable edict
sudo systemctl start edict

# 或使用管理脚本
bash edict.sh start    # 启动
bash edict.sh status   # 查看状态
bash edict.sh restart  # 重启
bash edict.sh stop     # 停止

💡 看板即开即用：server.py 内嵌 dashboard/dashboard.html，Docker 镜像包含预构建的 React 前端

💡 详细教程请看 Getting Started 指南

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🏛️ 架构

                           ┌───────────────────────────────────┐
                           │          👑 皇上（你）              │
                           │     Feishu · Telegram · Signal     │
                           └─────────────────┬─────────────────┘
                                             │ 下旨
                           ┌─────────────────▼─────────────────┐
                           │          � 太子 (taizi)            │
                           │    分拣：闲聊直接回 / 旨意建任务      │
                           └─────────────────┬─────────────────┘
                                             │ 传旨
                           ┌─────────────────▼─────────────────┐
                           │          📜 中书省 (zhongshu)       │
                           │       接旨 → 规划 → 拆解子任务       │
                           └─────────────────┬─────────────────┘
                                             │ 提交审核
                           ┌─────────────────▼─────────────────┐
                           │          🔍 门下省 (menxia)         │
                           │       审议方案 → 准奏 / 封驳 🚫      │
                           └─────────────────┬─────────────────┘
                                             │ 准奏 ✅
                           ┌─────────────────▼─────────────────┐
                           │          📮 尚书省 (shangshu)       │
                           │     派发任务 → 协调六部 → 汇总回奏    │
                           └───┬──────┬──────┬──────┬──────┬───┘
                               │      │      │      │      │
                         ┌─────▼┐ ┌───▼───┐ ┌▼─────┐ ┌───▼─┐ ┌▼─────┐
                         │💰 户部│ │📝 礼部│ │⚔️ 兵部│ │⚖️ 刑部│ │🔧 工部│
                         │ 数据  │ │ 文档  │ │ 工程  │ │ 合规  │ │ 基建  │
                         └──────┘ └──────┘ └──────┘ └─────┘ └──────┘
                                                               ┌──────┐
                                                               │📋 吏部│
                                                               │ 人事  │
                                                               └──────┘

各省部职责

部门	Agent ID	职责	擅长领域
� 太子	taizi	消息分拣、需求整理	闲聊识别、旨意提炼、标题概括
📜 中书省	zhongshu	接旨、规划、拆解	需求理解、任务分解、方案设计
🔍 门下省	menxia	审议、把关、封驳	质量评审、风险识别、标准把控
📮 尚书省	shangshu	派发、协调、汇总	任务调度、进度跟踪、结果整合
💰 户部	hubu	数据、资源、核算	数据处理、报表生成、成本分析
📝 礼部	libu	文档、规范、报告	技术文档、API 文档、规范制定
⚔️ 兵部	bingbu	代码、算法、巡检	功能开发、Bug 修复、代码审查
⚖️ 刑部	xingbu	安全、合规、审计	安全扫描、合规检查、红线管控
🔧 工部	gongbu	CI/CD、部署、工具	Docker 配置、流水线、自动化
📋 吏部	libu_hr	人事、Agent 管理	Agent 注册、权限维护、培训
🌅 早朝官	zaochao	每日早朝、新闻聚合	定时播报、数据汇总

权限矩阵

不是想发就能发 —— 真正的分权制衡

From ↓ \ To →	太子	中书	门下	尚书	户	礼	兵	刑	工	吏
太子	—	✅
中书省	✅	—	✅	✅
门下省		✅	—	✅
尚书省		✅	✅	—	✅	✅	✅	✅	✅	✅
六部+吏部				✅

任务状态流转

皇上 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 已派发 → 执行中 → 待审查 → ✅ 已完成
                      ↑          │                              │
                      └──── 封驳 ─┘                    阻塞 Blocked

⚡ 状态转换受保护：kanban_update.py 内置 _VALID_TRANSITIONS 状态机校验， 非法跳转（如 Doing→Taizi）会被拒绝并记录日志，确保流程不可绕过。

🔄 异步事件驱动：服务间通过 Redis Streams EventBus 解耦通信，Outbox Relay 保障事件可靠投递。 所有状态变更自动写入审计日志（audit.py），支持完整追溯。

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📁 项目结构

edict/
├── agents/                     # 12 个 Agent 的人格模板
│   ├── taizi/SOUL.md           # 太子 · 消息分拣（含旨意标题规范）
│   ├── zhongshu/SOUL.md        # 中书省 · 规划中枢
│   ├── menxia/SOUL.md          # 门下省 · 审议把关
│   ├── shangshu/SOUL.md        # 尚书省 · 调度大脑
│   ├── hubu/SOUL.md            # 户部 · 数据资源
│   ├── libu/SOUL.md            # 礼部 · 文档规范
│   ├── bingbu/SOUL.md          # 兵部 · 工程实现
│   ├── xingbu/SOUL.md          # 刑部 · 合规审计
│   ├── gongbu/SOUL.md          # 工部 · 基础设施
│   ├── libu_hr/                # 吏部 · 人事管理
│   └── zaochao/SOUL.md         # 早朝官 · 情报枢纽
├── dashboard/
│   ├── dashboard.html          # 军机处看板（单文件 · 零依赖 · ~2500 行）
│   ├── dist/                   # React 前端构建产物（Docker 镜像内包含，本地可选）
│   ├── auth.py                 # Dashboard 登录鉴权
│   ├── court_discuss.py        # 朝堂议政（多官员 LLM 讨论引擎）
│   └── server.py               # API 服务器（Python 标准库 · 零依赖 · ~2300 行）
├── edict/backend/              # 异步后端服务（SQLAlchemy + Redis）
│   ├── app/models/
│   │   ├── task.py             # 任务模型 + 状态机
│   │   ├── audit.py            # 审计日志模型
│   │   └── outbox.py           # Outbox 消息模型
│   ├── app/services/
│   │   ├── event_bus.py        # Redis Streams EventBus
│   │   └── task_service.py     # 任务服务层
│   └── app/workers/
│       ├── dispatch_worker.py  # 并行调度 + 重试 + 资源锁
│       ├── orchestrator_worker.py  # DAG 编排器
│       └── outbox_relay.py     # 事务性 Outbox Relay
├── agents/
│   ├── <agent_id>/SOUL.md      # 各省部 Agent 人格模板
│   ├── GLOBAL.md               # 全局 Agent 配置
│   └── groups/                 # Agent 分组（sansheng / liubu）
├── scripts/
│   ├── run_loop.sh             # 数据刷新循环（每 15 秒）
│   ├── kanban_update.py        # 看板 CLI（含旨意数据清洗 + 标题校验 + 状态机）
│   ├── skill_manager.py        # Skill 管理工具（远程/本地 Skills 添加、更新、移除）
│   ├── agentrec_advisor.py     # Agent 模型推荐（功过簿 + 成本优化）
│   ├── linucb_router.py        # LinUCB 智能路由
│   ├── refresh_watcher.py      # 数据变更监听
│   ├── sync_from_openclaw_runtime.py
│   ├── sync_agent_config.py
│   ├── sync_officials_stats.py
│   ├── fetch_morning_news.py
│   ├── refresh_live_data.py
│   ├── apply_model_changes.py
│   └── file_lock.py            # 文件锁（防多 Agent 并发写入）
├── tests/
│   ├── test_e2e_kanban.py      # 端到端测试（17 个断言）
│   └── test_state_machine_consistency.py  # 状态机一致性测试
├── data/                       # 运行时数据（gitignored）
├── docs/
│   ├── task-dispatch-architecture.md  # 📚 详细架构文档：任务分发、流转、调度的完整设计（业务+技术）
│   ├── getting-started.md             # 快速上手指南
│   ├── wechat-article.md              # 微信文章
│   └── screenshots/                   # 功能截图（11 张）
├── install.sh                  # 一键安装脚本
├── start.sh                    # 一键启动（Dashboard + 数据刷新）
├── edict.service               # systemd 服务配置（生产部署）
├── edict.sh                    # 服务管理脚本（start/stop/restart/status）
├── CONTRIBUTING.md             # 贡献指南
└── LICENSE                     # MIT License

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🎯 使用方法

向 AI 下旨

通过 Feishu / Telegram / Signal 给中书省发消息：

给我设计一个用户注册系统，要求：
1. RESTful API（FastAPI）
2. PostgreSQL 数据库
3. JWT 鉴权
4. 完整测试用例
5. 部署文档

然后坐好，看戏：

1. 📜 中书省接旨，规划子任务分配方案
2. 🔍 门下省审议，通过 / 封驳打回重规划
3. 📮 尚书省准奏，派发给兵部 + 工部 + 礼部
4. ⚔️ 各部并行执行，进度实时可见
5. 📮 尚书省汇总结果，回奏给你

全程可在军机处看板实时监控，随时可以叫停、取消、恢复。

使用圣旨模板

看板 → 📜 旨库 → 选模板 → 填参数 → 下旨

9 个预设模板：周报生成 · 代码审查 · API 设计 · 竞品分析 · 数据报告 · 博客文章 · 部署方案 · 邮件文案 · 站会摘要

自定义 Agent

编辑 agents/<id>/SOUL.md 即可修改 Agent 的人格、职责和输出规范。

增补 Skills（从网上连接）

三种方式添加 Skills：

1️⃣ 看板 UI（最简单）

看板 → 🔧 技能配置 → ➕ 添加远程 Skill
→ 输入 Agent + Skill 名称 + GitHub URL
→ 确认 → ✅ 完成

2️⃣ CLI 命令（最灵活）

# 从 GitHub 添加 mmx_cli skill 到门下省
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
  --agent menxia \
  --name mmx_cli \
  --source https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md \
  --description "MiniMax 多模态 CLI 技能"

# 一键导入默认 skills 到指定 agents
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
  --agents menxia,shangshu

# 列出所有已添加的远程 skills
python3 scripts/skill_manager.py list-remote

# 更新某个 skill 到最新版本
python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
  --agent menxia \
  --name mmx_cli

3️⃣ API 请求（自动化集成）

# 添加远程 skill
curl -X POST http://localhost:7891/api/add-remote-skill \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentId": "menxia",
    "skillName": "mmx_cli",
    "sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
    "description": "MiniMax 多模态 CLI 技能"
  }'

# 查看所有远程 skills
curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list

默认可导入 Skill：

支持的 Skills：

• mmx_cli — MiniMax 多模态 CLI 技能（文本、图像、视频、语音、音乐、搜索）

如果你有自己的 Skills Hub，可以通过 OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE 或 ~/.openclaw/skills-hub-url 配置自定义源。

详见 🎓 远程 Skills 资源管理指南

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🔧 技术亮点

特点	说明
React 18 前端	TypeScript + Vite + Zustand 状态管理，13 个功能组件
纯 stdlib 后端	server.py 基于 http.server，零依赖，同时提供 API + 静态文件服务
EventBus 事件总线	Redis Streams 发布/订阅，服务间解耦通信
Outbox Relay	事务性 Outbox 模式，保障事件可靠投递（至少一次语义）
状态机审计	严格生命周期状态转换 + 完整审计日志（audit.py）
并行调度引擎	Dispatch Worker 支持并行执行、指数退避重试、资源锁
DAG 编排器	Orchestrator 基于 DAG 的任务分解与依赖解析
Agent 思考可视	实时展示 Agent 的 thinking 过程、工具调用、返回结果
一键安装 / 一键启动	install.sh 自动配置，start.sh 一条命令启动全部服务
systemd 生产部署	edict.service 支持 systemd 守护进程，开机自启
15 秒同步	数据自动刷新，看板倒计时显示
Dashboard 鉴权	auth.py 提供看板登录认证
每日仪式	首次打开播放上朝开场动画
远程 Skills 生态	从 GitHub/URL 一键导入能力，支持版本管理 + CLI + API + UI

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� 深入了解

核心文档

• 📖 任务分发流转完整架构 — 必读文档

  • 详细讲解三省六部如何处理复杂任务的业务设计和技术实现
  • 涵盖：9大任务状态机 / 权限矩阵 / 4阶段调度（重试→升级→回滚）/ Session JSONL数据融合
  • 包含完整的使用案例、API端点说明、CLI工具文档
  • 对标 CrewAI/AutoGen：为什么制度化>自由协作
  • 故障场景与恢复机制
  • 读这个文档会理解为什么三省六部这么强大（9500+ 字，30 分钟完整理解）

• 🎓 远程 Skills 资源管理指南 — Skills 生态

  • 从网上连接和增补 skills，支持 GitHub/Gitee/任意 HTTPS URL
  • 默认 Skills 源和自定义 Hub 支持
  • CLI 工具 + 看板 UI + Restful API
  • Skills 文件规范与安全防护
  • 支持版本管理和一键更新

• ⚡ Remote Skills 快速入门 — 5 分钟上手

  • 快速体验、CLI 命令、看板操作示例
  • 创建自己的 Skills 库
  • API 完整参考 + 常见问题

• 🚀 快速上手指南 — 新手入门

• 🤝 贡献指南 — 想参与贡献？从这里开始

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🔧 常见问题排查

症状：六部或尚书省已完成任务，但太子收不到回报，最终超时。

排查步骤：

1. 检查 Agent 注册状态：

curl -s http://127.0.0.1:7891/api/agents-status | python3 -m json.tool

确认 taizi agent 的 statusLabel 是 alive。

2. 检查 Gateway 日志：

ls /tmp/openclaw/ | tail -5          # 找到最新日志
grep -i "error\|fail\|unknown" /tmp/openclaw/openclaw-*.log | tail -20

3. 常见原因：

   • Agent ID 不匹配（已在 v1.2 修复：main → taizi）
   • LLM provider 超时（增加了自动重试）
   • 僵尸 Agent 进程（运行 ps aux | grep openclaw 检查）

4. 强制重试：

# 手动触发巡检扫描（自动重试卡住的任务）
curl -X POST http://127.0.0.1:7891/api/scheduler-scan \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"thresholdSec":60}'

症状：exec /usr/local/bin/python3: exec format error

原因：镜像架构（arm64）与主机架构（amd64）不匹配。

解决：

# 方法 1：指定平台
docker run --platform linux/amd64 -p 7891:7891 cft0808/sansheng-demo

# 方法 2：使用 docker-compose（已内置 platform）
docker compose up

症状：python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub 报错。

排查：

# 测试网络连通性
curl -I https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md

# 如果超时，使用代理
export https_proxy=http://your-proxy:port
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents menxia

常见原因：

• 中国大陆访问 GitHub raw 资源需要代理
• 网络超时（已增加到 30 秒 + 自动重试 3 次）
• 默认 skill 源无法访问，或自定义 Skills Hub 配置错误

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�🗺️ Roadmap

完整路线图及参与方式：ROADMAP.md

Phase 1 — 核心架构 ✅

• 十二部制 Agent 架构（太子 + 三省 + 七部 + 早朝官）+ 权限矩阵
• 军机处实时看板（10 个功能面板 + 实时活动面板）
• 任务叫停 / 取消 / 恢复
• 奏折系统（自动归档 + 五阶段时间线）
• 圣旨模板库（9 个预设 + 参数表单）
• 上朝仪式感动画
• 天下要闻 + 飞书推送 + 订阅管理
• 模型热切换 + 技能管理 + 技能添加
• 官员总览 + Token 消耗统计
• 小任务 / 会话监控
• 太子消息分拣（闲聊自动回复 / 旨意建任务）
• 旨意数据清洗（路径/元数据/前缀自动剥离）
• 重复任务防护 + 已完成任务保护
• 端到端测试覆盖（17 个断言）
• React 18 前端重构（TypeScript + Vite + Zustand · 13 组件）
• Agent 思考过程可视化（实时 thinking / 工具调用 / 返回结果）
• 前后端一体化部署（server.py 同时提供 API + 静态文件服务）

Phase 2 — 制度深化 🚧

• 御批模式（人工审批 + 一键准奏/封驳）
• 功过簿（Agent 绩效评分 + 模型推荐 + 成本优化）
• EventBus 事件总线（Redis Streams 解耦通信）
• Outbox Relay（事务性事件投递）
• 状态机审计（严格生命周期 + 审计日志）
• 并行调度引擎（指数退避重试 + 资源锁）
• DAG 编排器（任务分解 + 依赖解析）
• Dashboard 鉴权（登录认证）
• 一键启动 / systemd 生产部署
• 急递铺（Agent 间实时消息流可视化）
• 国史馆（知识库检索 + 引用溯源）

Phase 3 — 生态扩展

• Docker Compose + Demo 镜像
• Notion / Linear 适配器
• 年度大考（Agent 年度绩效报告）
• 移动端适配 + PWA
• ClawHub 上架

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🤝 参与贡献

欢迎任何形式的贡献！详见 CONTRIBUTING.md

特别欢迎的方向：

• 🎨 UI 增强：深色/浅色主题、响应式、动画优化
• 🤖 新 Agent：适合特定场景的专职 Agent 角色
• 📦 Skills 生态：各部门专用技能包
• 🔗 集成扩展：Notion · Jira · Linear · GitHub Issues
• 🌐 国际化：日文 · 韩文 · 西班牙文
• 📱 移动端：响应式适配、PWA

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📂 案例

examples/ 目录收录了真实的端到端使用案例：

案例	旨意	涉及部门
竞品分析	"分析 CrewAI vs AutoGen vs LangGraph"	中书→门下→户部+兵部+礼部
代码审查	"审查这段 FastAPI 代码的安全性"	中书→门下→兵部+刑部
周报生成	"生成本周工程团队周报"	中书→门下→户部+礼部

每个案例包含：完整旨意 → 中书省规划 → 门下省审核意见 → 各部执行结果 → 最终奏折。

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⭐ Star History

如果这个项目让你会心一笑，请给个 Star ⚔️

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📮 朕的邸报——公众号

古有邸报传天下政令，今有公众号聊 AI 架构。

你会看到：

• 🏛️ 架构拆解 —— 三省六部到底怎么分权制衡的？12 个 Agent 各司何职？
• 🔥 踩坑复盘 —— Agent 吵架了怎么办？Token 烧光了怎么省？门下省为什么总封驳？
• 🛠️ Issue 修复实录 —— 每个 bug 都是一道奏折，看朕如何批红
• 💡 Token 省钱术 —— 用 1/10 的 token 跑出门下省审核效果的秘密
• 🎭 Agent 人设彩蛋 —— 六部的 SOUL.md 是怎么写出来的？

"朕让 AI 上朝，结果 AI 比朕还卷。" —— 关注后你会懂的。

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📄 License

MIT · 由 OpenClaw 社区构建

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