- 混合协作模式：集群并行 + 接力转交，灵活应对各种场景
- 层级化总控：主总控 + 分支总控，专业分工，高效协作
- 智能路由：自动判断任务复杂度，选择最优协作策略
- 轻量但强大：专门的上下文管理 Agent，负责裁剪、总结、转交判断
- 智能裁剪：像编辑文件一样优化上下文，保持专注
- 质量评估：裁剪效果可评分，为持续优化积累数据
- MCP 集成：完整的 Model Context Protocol 支持
- 本地工具：文件操作、终端执行、Checkpoint 管理
- 精细掩码：按工具粒度控制权限，终端工具全开放
- API Key 加密：安全存储敏感信息
- Checkpoint 机制：随时可以回滚，由 AgentFS 提供强力支持
- 单向流水线：简化协作逻辑，完整的消息追踪
| 特性 | 传统 Claw | MineClaw |
|---|---|---|
| 执行模式 | 单线程顺序 | 多 Agent 并行 |
| 上下文管理 | 人工切换 | 智能裁剪优化 |
| 任务编排 | 人工引导 | 自动化协作 |
| 能力范围 | 单一模型 | 专业分工组合 |
| 工作效率 | 串行处理 | 并行加速 |
- 项目计划 (PLAN.md) - 详细的开发路线图
- Claw 定义 (CLAW_DEFINITION.md) - 了解什么是 Claw
- Phase 1 文档 - 基础消息流转设计
- Phase 2 文档 - MCP 集成设计
- Phase 3 文档 - 本地工具与 Checkpoint 集成
- Phase 4 文档 (进行中) - 多 Agent 基础架构
- Rust 1.75+
- Tokio 异步运行时
- 一个 LLM API Key（OpenAI、Ollama 等）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/Cryptocho/mineclaw.git
cd mineclaw
# 构建项目
cargo build --release
# 运行服务
cargo run复制配置模板并编辑：
# 配置文件位于 config/ 目录
# 根据你的需求调整设置用户请求
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 路由模型 (Router Model) │
│ 任务开始 & 上下文裁剪后判断 │
└─────────────────────────────────────┘
│
├─ 简单任务 → 单总控 Agent
│
└─ 复杂任务
│
├─ 集群模式：创意脑洞 / API查询 / 大项目分工 / 多进程测试
│ └─ 分支总控 → 多个 Agent 并行工作
│
└─ 接力模式：持续犯错 / 复杂项目分阶段
└─ Agent A → [JSON 工单] → Agent B → [JSON 工单] → Agent C ...
- Agent Pool：管理 Agent 生命周期
- 消息总线：Agent 间通信基础设施
- 上下文管理 Agent：裁剪、总结、转交判断
- 任务编排器：分解、分配、调度任务
- 工单系统：接力转交时的信息传递
- Checkpoint 管理器：状态管理与回滚
- Phase 1：基础消息流转 ✅
- Phase 2：MCP 集成 ✅
- Phase 3：本地工具与 Checkpoint 集成 ✅
- Phase 4：多 Agent 基础架构 ✅
- Phase 5：任务编排与路由系统 🔄（进行中）
- Phase 6：高级协作与质量保障
- Phase 7：经验学习与持续进化
- Phase 8：Flutter 前端
详细信息请查看 PLAN.md。
- 最小有意义的改变：每次只做一件事
- 过程就是产品：学习和执行的过程最重要
- 一次一个实质性成果：完成一个再开始下一个
- 完整完成每一步：实现、验证、文档缺一不可
- 增量验证：每一步都要验证
- 专注记录每一步：文档和代码同样重要
- 混合协作模式：灵活组合集群和接力
- 层级化总控：避免单点故障，职责清晰
- 上下文管理是核心：轻量但关键的角色
- 单向流水线：简化协作，完整追踪
- Rust - 主要开发语言
- Axum - Web 框架
- Tokio - 异步运行时
- AgentFS - Checkpoint 管理
- AgentSQL - 数据持久化
- OpenAI API 兼容接口
- Ollama 本地模型支持
- OpenViking - 上下文数据库
- EvoMap (evomap.ai) - AI 自我进化基础设施
欢迎贡献！请查看：
- 提交 Issue 报告 bug 或提出新功能
- 提交 PR 改进代码或文档
- 参与讨论，分享想法