haoqi7/openclaw

三省六部 · AgentClaw
以古代官僚体系为隐喻的多 Agent 协作编排系统

你是皇帝，AI 是朝廷 — 一道旨意下发，三省六部自动流转、分工协作、汇报复命

功能特性 · 系统架构 · 快速上手 · 仪表盘 · 进阶用法 · Docker 部署

🌟 理念

与其造一个超级 AI，不如组一个朝廷。

AgentClaw 将中国古代的「三省六部制」映射为多 Agent 协作架构。12 个 AI Agent 各司其职，通过严格的 9 步审批流程，将一道「旨意」（用户任务）从规划、审议、派发、执行到归档全链路自动化。

不是 prompt 套 prompt 的简单链式调用，而是一套有编制、有流程、有监督、可回滚的真实组织体系。

✨ 功能特性

🏛️ 三省六部协作体系

🔁 严格的 9 步任务流转

皇帝(你) → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议(可驳回) → 尚书派发 → 六部执行 → 尚书汇总 → 太子复命 → 皇帝(你)

每个环节有独立的超时机制、催办策略和自动回滚能力。门下省可驳回不合理的方案（最多 3 轮），确保产出质量。

🧭 双引擎监督机制

两套系统协同工作：太子管「效率」（卡了就推），御史管「合规」（违规就记）。自研自适应算法，系统稳定时自动降噪，异常时全量告警。

📦 产出阁

所有 Agent 产出物按部门自动归档，支持在线预览（Markdown 渲染）和下载。无需上传，Agent 完工即归档。

🤖 灵活的模型配置

每个 Agent 独立配置 AI 模型，看板上一键切换，5 秒生效。可以为不同部门选择不同能力的模型。

🏗 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        皇帝 (用户)                              │
│                                                                 │
│      飞书 / Telegram / Slack / Discord / 企业微信 / Webhook     │
│                                                                 │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                             ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🤴 太子 (Taizi) — 旨意分拣 · 闲聊应答 · 进度汇报              │
└────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                             ▼
┌────────────────┐    ┌────────────────┐    ┌──────────────────┐
│ 📜 中书省      │───▶│ 🔍 门下省      │───▶│ 📮 尚书省     │
│ 规划 · 拆解    │◀───│ 审议 · 驳回    │    │ 派发 · 汇总      │
└────────────────┘    └────────────────┘    └───────┬──────────┘
                                                    │
              ┌────────┬────────┬────────┬──────────┼────────┐
              ▼        ▼        ▼        ▼          ▼        ▼
          ┌────────┐┌───────┐┌───────┐┌───────┐┌───────┐┌───────┐
          │ 💰户部││ 📝礼部││ ⚔️兵部││⚖️刑部││ 🔧工部││ 👔吏部│
          └──┬─────┘└──┬────┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘
             └─────────┴─────────┴────────┴───────┴────────┘
                               │
                               ▼
                    ┌────────────────────┐
                    │ 📦 产出阁· 奏折阁  │
                    └────────────────────┘

  ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─
  🛡️ 御史台 — 独立于行政体系之外的流程审计与合规监督
  🧭 太子巡检 — 嵌入任务流转全链路的停滞检测与自动修复
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技术栈

🚀 快速上手

注意：docker亲测可用，其余方式可能有未知bug

⚡ 方式一：一键安装（推荐，小白友好）

就像 Docker 一样简单，一行命令从零装好全部环境（Python、Node.js、OpenClaw、项目代码）：

bash
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Haoqi7/AgentClaw/main/install-all.sh | bash

支持 Ubuntu / Debian / CentOS / Fedora / Arch Linux / macOS / WSL，自动检测已安装的组件并跳过。

安装完成后，只需两步即可启动：

bash
# 1. 配置 API Key（首次安装必须）
openclaw agents add taizi

# 2. 启动服务
cd ~/AgentClaw
bash start.sh

bash
# 指定安装目录
bash install-all.sh --dir /opt/AgentClaw

# 跳过前端构建（无 Node.js 时自动跳过）
bash install-all.sh --skip-frontend

# 只安装系统依赖，不克隆仓库
bash install-all.sh --deps-only

# 安装后自动后台启动服务
bash install-all.sh --auto-start

# 全程非交互模式（适合脚本/CI）
bash install-all.sh -y

bash
# 交互式卸载（逐步确认）
bash uninstall-all.sh

# 静默卸载（全部默认 yes）
bash uninstall-all.sh -y

# 只清理项目数据，不动系统依赖和 OpenClaw
bash uninstall-all.sh --project-only

# 全部清除（项目 + OpenClaw + nvm，不可恢复）
bash uninstall-all.sh --nuke

🐳 方式二：Docker 部署

无需安装任何依赖，直接拉取镜像运行：

bash
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

详见 Docker 部署 章节。

🛠 方式三：手动本地安装

如果已有 Python 3.10+ 和 Node.js 22+ 环境，可以手动安装：

前置条件

• Node.js >= 22（前端构建）
• Python >= 3.10
• OpenClaw CLI 已安装并初始化

第 1 步：安装 OpenClaw

bash
npm install -g @qingchencloud/openclaw-zh@latest
openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway

初始化向导会引导你选择 AI 模型、配置 API 密钥、设置聊天通道。

第 2 步：安装三省六部

bash
git clone https://github.com/Haoqi7/AgentClaw.git
cd AgentClaw
chmod +x install.sh && ./install.sh

安装脚本会自动完成：

• ✅ 创建 12 个 Agent Workspace
• ✅ 写入各省部 SOUL.md 人格文件
• ✅ 注册 Agent 及权限矩阵
• ✅ 构建 React 前端
• ✅ 初始化数据目录

第 3 步：配置消息渠道

bash
# 以飞书为例，太子作为旨意入口
openclaw channels add --type feishu --agent taizi

• 太子会自动识别闲聊和任务指令，指令类消息提炼标题后转发中书省。
• 可参考openclaw.example.json和exec-approvals.json来配置。

第 4 步：启动服务

bash
# 一键启动（前台运行，Ctrl+C 停止所有服务）
bash start.sh

# 或后台运行（日志写入 start.log）
bash start.sh --detach

# 停止所有服务
bash stop.sh

启动脚本会自动完成：

• ✅ 环境与端口检查（gateway:***、看板:7891）
• ✅ 启动 OpenClaw Gateway 并等待就绪
• ✅ 启动数据刷新循环（每 15 秒同步）
• ✅ 启动看板服务器

浏览器打开 http://127.0.0.1:7891，总控台就绪。

📮 发送你的第一道旨意

通过消息渠道发送：

请帮我用 Python 写一个文本分类器：
1. 使用 scikit-learn
2. 支持多分类
3. 输出混淆矩阵
4. 写完整的文档

然后在总控台观察 12 位「官员」如何自动协作完成。

📊 仪表盘总控台

总控台提供 12 个功能面板：

🔧 进阶用法

圣旨模板

看板 → 📋 旨库 → 选择模板 → 填写参数 → 下旨

叫停 / 取消任务

旨意看板 → 选择任务 → ⏸ 叫停 / 🚫 取消

模型热切换

看板 → 🤖 模型配置 → 选择模型 → 应用

约 5 秒后自动生效，无需重启。

新闻订阅

看板 → 🌅 天下要闻 → ⚙️ 订阅管理 → 配置分类和推送渠道

🐳 Docker 部署

本项目已发布至 Docker Hub，无需手动构建：

bash
docker pull haoqi7/openclaw:latest

方式一：Docker Compose（推荐）

从 https://github.com/Haoqi7/AgentClaw/releases 下载 docker-compose.yml，或直接创建：

bash
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

方式二：Docker 直接运行

bash
docker run -d \
  --name agentclaw \
  -p 7891:7891 \
  -p 18789:18789 \
  -v /root/.openclaw:/root/.openclaw \
 haoqi7/openclaw:latest

配置说明

环境变量

以下环境变量同时适用于本地部署和 Docker 部署：

本地部署环境变量示例

bash
# 修改看板端口
export EDICT_DASHBOARD_PORT=8080
bash start.sh

# 自定义项目路径
export EDICT_HOME=/opt/AgentClaw
bash start.sh

📁 项目结构

AgentClaw/
├── agents/                  # 12 个 Agent 人格定义
│   ├── taizi/SOUL.md       #   太子 — 旨意分拣入口
│   ├── zhongshu/SOUL.md    #   中书省 — 方案规划
│   ├── menxia/SOUL.md      #   门下省 — 方案审议
│   ├── shangshu/SOUL.md    #   尚书省 — 执行调度
│   ├── hubu/SOUL.md        #   户部 — 数据分析
│   ├── libu/SOUL.md        #   礼部 — 文档设计
│   ├── bingbu/SOUL.md      #   兵部 — 代码开发
│   ├── xingbu/SOUL.md      #   刑部 — 质量审查
│   ├── gongbu/SOUL.md      #   工部 — 运维部署
│   ├── libu_hr/SOUL.md     #   吏部 — 人事管理
│   ├── zaochao/SOUL.md     #   钦天监 — 新闻采集
│   └── jiancha/SOUL.md     #   御史台 — 流程审计
├── frontend/                # React + TypeScript 前端
│   └── src/components/      #   16 个前端组件
├── dashboard/               # 看板服务器 + API
│   ├── server.py           #   主服务（Python HTTP）
│   └── task_output_api.py  #   产出管理 API
├── scripts/                 # 自动化脚本
│   ├── run_loop.sh         #   主循环（数据同步 + 巡检）
│   ├── pipeline_watchdog.py#   流程合规审计引擎
│   ├── kanban_update.py    #   Agent 看板 CLI
│   └── fetch_morning_news.py# 新闻 RSS 采集
├── docker/                  # Docker 部署
│   ├── Dockerfile
│   ├── docker-compose.yml
│   └── entrypoint.sh
├── install-all.sh           # 🆕 一键安装（从零部署，自动装依赖）
├── uninstall-all.sh         # 🆕 一键卸载（清除 install-all.sh 装的全部）
├── start.sh                 # 一键启动（本地部署）
├── stop.sh                  # 一键停止（本地部署）
├── install.sh               # 一键安装（需已有依赖环境）
└── uninstall.sh             # 一键卸载（仅清理项目数据）

🤝 衍生声明

本项目基于以下开源项目衍生开发：

• https://github.com/openclaw — AI Agent 基础设施
• https://github.com/***/OpenClawChineseTranslation — 中文本地化
• https://github.com/cft0808/edict

严格遵守上游项目的开源许可证协议。

📄 许可证

MIT License © 2026 AgentClaw Contributors