控制平面

AI Agent Fleet

一个智能体很有用。十个没有控制塔则无法管理。AgentsRoom就是那个指挥所。

多provider,多项目,多角色。看到一切,驾驭一切,无需打开十个终端。

一个fleet,不是一个智能体

单个AI智能体是一个助手。一个fleet是运营:多个智能体同时运行,每个在自己的任务上、自己的分支上、有时是自己的provider上,它们都需要监督而不让你淹没在终端标签中。

正确的关键词不是swarm(暗示原始并行),而是fleet:一个被管理的组织。集中状态、可观测性、事件隔离、权限治理。这就是运行三个智能体和操作一个真正的parc之间的区别。

没有控制平面,十个智能体的价值低于三个被良好监控的智能体。

早期采用者共识

智能体控制平面的4大支柱

没有这四块砖,你不是在运行fleet,而是在运行多标签。

1

集中控制

一个应用启动、停止、暂停、重启每个智能体。无需记住tmux,没有迷失的shell脚本。命令到达智能体,而不是标签。

2

实时可观测性

每个智能体的实时状态:谁在编码,谁在等待决定,谁完成了。日志、diff、token消耗、会话时长。你不看十个终端,你看一个雷达。

3

无痛扩展

从2个到10个智能体不需要自定义流水线。你再启动一个,它出现在dashboard上和其他的一起。在此之上多provider:Claude用于架构,Codex用于性能,Gemini用于批量。

4

治理和隔离

每个智能体有自己的分支、范围、权限。当一个出错时,它不会污染其他的。审查保持每个智能体独立:你看到一个智能体确切触碰了什么。

Solo、squad、fleet

阈值改变问题的本质,不仅仅是规模。

Solo(1个智能体)

1个智能体

你看一个终端。无需控制平面。学习基础知识的游乐场。

Squad(2到4个)

2-4个智能体

多标签开始崩溃。你错过会话。一个简单的dashboard变得有用,特别是按智能体的审查。

Fleet(5个及以上)

5+个智能体

没有控制平面,你失去线索。整合的状态、push通知、分支隔离:不再是舒适,而是防止事情破裂的要求。

为什么AgentsRoom是你的控制平面

不是漂浮在云上的SaaS dashboard:一个原生、本地、多provider的应用。

原生多智能体dashboard

你所有的智能体,所有项目,在一个macOS窗口中。实时状态,智能体等待决定时的视觉提醒。

真正的多provider

Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Aider。你按智能体选择,甚至可以在会话中切换而不丢失上下文。

远程驾驶

iOS和Android配套应用从手机监督fleet。Push通知、diff批准、提示词发送。你吃午餐时fleet继续移动。

分支隔离

每个智能体在自己的Git分支上工作。没有恐慌合并,没有静默冲突。你决定时再集成。

AI Agent Fleet FAQ

多少个智能体构成一个fleet?+
凭经验,大约5个同时运行的智能体时,终端标签和tmux的胶带会破裂。这就是控制平面变得必要的地方。低于5个,简单的dashboard就足够了。超过此数,是相变:可观测性、警报和隔离成为先决条件。
多智能体fleet与多provider兼容吗?+
是的,这就是重点。在一个fleet中,一些智能体在Claude(推理)上运行,其他在Codex(速度)上,其他在Gemini(批量)上。AgentsRoom在同一个fleet内处理所有四个主要provider(Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Aider)。
我如何防止一个智能体破坏另一个?+
分支隔离、项目隔离、权限范围。AgentsRoom默认这样做:智能体只看到自己的分支、被允许的文件、白名单命令。当智能体失误时,影响范围保持受控。
控制平面消耗大量资源吗?+
AgentsRoom是一个本地桌面应用,不是SaaS。控制平面本身很轻:它编排provider的CLI,不通过云重新路由你的token。你的支出仍然是底层CLI的支出。
token和成本可观测性怎么样?+
AgentsRoom按会话呈现消耗:input、output、cache、命中率。你实时看到哪个智能体在出血,哪个高效。这是让你扩展而不在月底发现账单的部分。

你可能还喜欢

切换到fleet模式

下载AgentsRoom,从solo终端切换到多智能体控制平面。

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支持 Claude、Codex、OpenCode、Gemini CLI 和 Aider

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