multi-agent-shogun

像封建军阀一样指挥你的 AI 大军。

通过受武士启发的层级架构（Shogun → Karo → Ashigaru），零协调成本并行运行 10 个 AI 编程代理 —— Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Kimi Code。

只谈编码，拒绝“氛围编程”。对着手机说话，AI 负责执行。

一个 Karo（统筹官）协调 7 个 Ashigaru（底层执行者）+ 1 个 Gunshi（军师）—— 真实会话，绝无伪造数据。

快速上手

要求： tmux、bash 4+，以及以下至少一种工具：Claude Code / Codex / Copilot / Kimi

git clone https://github.com/yohey-w/multi-agent-shogun
cd multi-agent-shogun
bash first_setup.sh          # 一次性配置：设置、依赖项、MCP
bash shutsujin_departure.sh  # 启动所有代理

在 Shogun 面板输入命令：

“构建一个用于用户身份验证的 REST API”

Shogun 进行指派 → Karo 拆解任务 → 7 个 Ashigaru 并行执行。你只需观察仪表板即可。就是这么简单。

想深入了解？ 本 README 的后续部分将涵盖架构、配置、内存设计和多 CLI 设置。

这是什么？

multi-agent-shogun 是一个系统，它能像封建日本军队一样，同时运行多个 AI 编程 CLI 实例并进行编排。支持 Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot 和 Kimi Code。

为什么要使用它？

一条命令即可启动 7 个 AI 执行者 + 1 个策略师并行工作
零等待时间 —— 当任务在后台运行时，你可以发布下一道指令
AI 在不同会话间能记住你的偏好（通过 Memory MCP）
实时仪表板监控进度

        你 (上様 / 领主)
             │
             ▼  下达指令
      ┌─────────────┐
      │   SHOGUN    │  ← 接收你的命令，即刻指派
      └──────┬──────┘
             │  YAML + tmux
      ┌──────▼──────┐
      │    KARO     │  ← 向执行者分配任务
      └──────┬──────┘
             │
    ┌─┬─┬─┬─┴─┬─┬─┬─┬────────┐
    │1│2│3│4│5│6│7│ GUNSHI │  ← 7 个执行者 + 1 个策略师
    └─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴────────┘
       ASHIGARU      軍師

为什么选择 Shogun？

大多数多代理框架在协调上浪费了大量 API Token。但 Shogun 不会。

	Claude Code `Task` 工具	Claude Code 代理团队	LangGraph	CrewAI	multi-agent-shogun
架构	单进程内的子代理	团队主管 + 成员 (JSON 信箱)	基于图的状态机	基于角色的代理	基于 tmux 的封建层级
并行能力	顺序执行 (一次一个)	多个独立会话	并行节点 (v0.2+)	有限	8 个独立代理
协调成本	每个任务消耗 API	Token 密集 (每个队友独立上下文)	API + 基础设施 (Postgres/Redis)	API + CrewAI 平台	零 (YAML + tmux)
多 CLI 支持	仅 Claude Code	仅 Claude Code	任意 LLM API	任意 LLM API	4 种 CLI (Claude/Codex/Copilot/Kimi)
可观测性	仅 Claude 日志	tmux 分屏或进程内	LangSmith 集成	OpenTelemetry	实时 tmux 面板 + 仪表板
技能发现	无	无	无	无	自下而上的自动提案
设置	内置于 Claude Code	内置 (实验性)	重型 (需基础设施)	pip 安装	Shell 脚本

与众不同之处

零协调开销 —— 代理通过磁盘上的 YAML 文件进行通信。唯一的 API 调用仅用于实际工作，而非用于编排。运行 8 个代理，你只需为 8 个代理的工作付费。

完全透明 —— 每个代理都在一个可见的 tmux 面板中运行。每一条指令、报告和决策都是你可以阅读、对比和版本控制的纯 YAML 文件。没有黑盒。

久经沙场的层级结构 —— Shogun → Karo → Ashigaru 的指挥链通过设计避免了冲突：明确的所有权、专属于每个代理的文件、事件驱动的通信，且无需轮询。

为什么要用 CLI（而不是 API）？

大多数 AI 编程工具按 Token 收费。通过 API 运行 8 个 Opus 级别的代理，费用高达 $100/小时。CLI 订阅模式彻底改变了这一点：

	API (按 Token 收费)	CLI (固定费率)
8 个代理 × Opus	~$100+/小时	~$200/月
成本可预测性	出现不可预测的峰值	每月固定账单
使用焦虑	每一分 Token 都计费	无限制
实验预算	昂贵	低成本