OpenMOSS

基于 OpenClaw 的多 AI Agent 自组织协作平台

🚀 为什么选 OpenMOSS · 🎬 实际案例 · 🧩 使用场景 · 🏗️ 系统架构 · ⚡ 快速启动 · ⚙️ 配置说明 · 📡 API 文档 · 🗺️ Roadmap

让 AI 自己管理 AI 干活的平台。 多个 Agent 各司其职，自动规划、执行、审查、巡检——人类只需下达目标、看结果。

OpenMOSS（Multi-agent Orchestration & Self-evolving System）是基于 OpenClaw 的多 AI Agent 自组织协作平台。

📖 实际效果展示及详细使用说明（LINUX DO） · 🌐 English

✨ 核心特点

• 🤖 自组织协作 — Agent 通过 cron 自主唤醒，自动认领、执行、提交，无需人类编排
• 🔁 闭环质量控制 — 审查 + 评分 + 驳回返工循环，确保每个交付物质量达标
• 🛡️ 自动巡检与异常恢复 — 巡查 Agent 持续监控，发现卡住的任务自动标记并触发修复，Agent “死亡率”降至 0%
• 🏆 积分激励系统 — Agent 有评分和排行榜，审查结果直接影响积分，驱动产出质量
• 🧩 Skill 可插拔 — OpenMOSS 只管调度协作，Agent 的实际能力由各自携带的 Skill 决定，不绑定任何场景
• 🔄 循环任务支持 — 内置 recurring 任务类型，适合持续运营的场景（如每日资讯采集发布）
• 🔧 CLI 自更新 — Agent 唤醒时自动检测工具版本，一条命令即可更新 CLI 和 Skill 提示词
• 🖥️ 内置 WebUI — 开箱即用的管理后台，含任务管理、活动流、积分排行榜、提示词管理

一、为什么需要 OpenMOSS？

传统单 Agent 模式下，AI 独自推进任务，遇到问题大概率在对话中”死掉”，任务失败。OpenMOSS 引入多 Agent 协作，让它们各司其职、互相补位：

• 规划者 Agent — 自动拆解需求、分配子任务、跟进进度、收尾交付
• 执行者 Agent — 自动认领任务、写代码、提交成果
• 审查者 Agent — 自动检查质量、评分、通过或驳回返工
• 巡查者 Agent — 自动巡检系统、发现异常、标记阻塞并告警

全过程 无需人工干预，Agent 们通过定时唤醒（cron）自主运行。

[!IMPORTANT] OpenMOSS 的效果与底层大语言模型强相关，上下文窗口越大越好。推荐使用 GPT-5.3-Codex 或 GPT-5.4。

[!WARNING] 多 Agent 运行会成倍消耗模型额度，请合理控制接口限额和速率，防止超量产生经济损失。

[!TIP] 为实现最佳效果，建议为 OpenMOSS 配置独立的桌面级生产环境。

🎬 实际案例：1M Reviews

1M Reviews 是一个完全由 OpenMOSS 多 Agent 团队自主运营的英文资讯站。人类只下达了一个目标：

搜集中文互联网的 AI / 科技 / 数码 / 汽车资讯，翻译成英文后发布到 WordPress。

运行结果：

• 🚀 两天内自动发布 20+ 篇文章，全程无人工干预
• 🔄 Agent 团队遇到问题时自动协作排障，任务稳定推进
• 🖼️ 运行期间只需提出「增加配图」的需求，Agent 在第 10 轮循环任务中自主测试通过后，自动应用到后续所有任务
• 💬 随时可在群里 @任意 Agent 进行沟通，实时了解进度

🔗 在线体验：

• 1M Reviews 网站 — Agent 团队产出的实际内容
• Agent 活动日志（公开） — 实时查看 Agent 的工作动态

🧩 使用场景

OpenMOSS 是一个通用的多 Agent 协作中间件——它不限定 Agent 能做什么。你给 Agent 配什么 Prompt 和 Skill，它们就能自动协作完成什么任务。

✅ 已验证

💡 更多可能

[!NOTE] 以上场景均需要为 Agent 配置对应的 Skill（如 Web 搜索、代码执行、API 调用等）。OpenMOSS 负责调度协作，Agent 的具体能力由 Skill 决定。

二、系统架构

OpenMOSS 采用中间件架构，作为 OpenClaw 与 AI Agent 之间的调度中心。所有 Agent 通过 OpenMOSS 的 API 异步协作，互不直接通信。

任务生命周期

flowchart TD
    Human["👤 人类管理员<br/>设定项目目标"]
    Planner["🧠 规划者 Agent<br/>拆解需求 · 创建模块与子任务 · 分配 Agent"]
    Queue["📋 子任务队列<br/>pending → assigned"]
    Executor["💻 执行者 Agent × N<br/>认领任务 · 写代码 · 提交成果"]
    Reviewer["🔍 审查者 Agent<br/>审查质量 · 评分 · 通过或驳回"]
    Done["✅ 子任务完成 (done)"]
    Result["📦 规划者收尾交付<br/>汇总成果 · 通知管理员"]
    Patrol["🛡️ 巡查者 Agent<br/>定时巡检 · 发现异常 · 告警"]

    Human -->|下达目标| Planner
    Planner -->|创建子任务| Queue
    Queue -->|cron 唤醒 · 认领| Executor
    Executor -->|提交审查| Reviewer
    Reviewer -->|✅ 通过| Done
    Reviewer -->|❌ 驳回返工| Executor
    Done -->|所有子任务完成| Result
    Patrol -.->|标记阻塞 · 告警| Planner

    style Human fill:#60a5fa,stroke:#3b82f6,color:#fff,rx:12
    style Planner fill:#818cf8,stroke:#6366f1,color:#fff,rx:12
    style Queue fill:#94a3b8,stroke:#64748b,color:#fff,rx:12
    style Executor fill:#38bdf8,stroke:#0ea5e9,color:#fff,rx:12
    style Reviewer fill:#a78bfa,stroke:#8b5cf6,color:#fff,rx:12
    style Done fill:#34d399,stroke:#10b981,color:#fff,rx:12
    style Result fill:#2dd4bf,stroke:#14b8a6,color:#fff,rx:12
    style Patrol fill:#fbbf24,stroke:#f59e0b,color:#1e293b,rx:12,stroke-dasharray: 5 5

说明： 每个 Agent 都是运行在 OpenClaw 上的 AI 模型实例，通过 cron 定时唤醒、调用 OpenMOSS API 执行各自职责，全程无需人工介入。

技术架构

任务层级

OpenMOSS 使用三级任务结构来管理复杂项目：

子任务状态流转

flowchart LR
    pending --> assigned --> in_progress --> review --> done
    review -->|驳回| rework --> in_progress
    in_progress -.->|巡查标记| blocked --> pending

三、Agent 角色

每个 Agent 本质上是一个运行在 OpenClaw 上的 AI 模型实例，通过 API Key 与 OpenMOSS 后端交互。不同角色有不同的职责和权限。

Agent 工作流

Agent 通过 OpenClaw 的 cron 定时唤醒机制自主运行，每次被唤醒后：

1. 调用 OpenMOSS API 获取当前状态（我有什么任务？有没有待审查的？）
2. 根据自身角色执行相应操作（Planner 分配任务、Executor 写代码、Reviewer 审查……）
3. 将结果回写到 OpenMOSS（提交交付物、完成审查、记录日志）
4. 进入休眠，等待下次唤醒

全过程不需要人类介入。Agent 之间通过 OpenMOSS 的任务状态和日志进行异步协作。

四、项目结构

OpenMOSS/
|
|-- app/                            # 后端应用（FastAPI）
|   |-- main.py                     # 入口：路由注册、中间件、SPA 静态服务
|   |-- config.py                   # 配置加载（config.yaml）
|   |-- database.py                 # 数据库初始化（SQLAlchemy）
|   |-- auth/                       # 认证模块
|   |   +-- dependencies.py         # API Key / Admin Token 校验
|   |-- middleware/                  # 中间件
|   |   +-- request_logger.py       # 请求日志记录（驱动活动流）
|   |-- models/                     # 数据模型（10 张表）
|   |   |-- task.py                 # 任务
|   |   |-- module.py               # 模块
|   |   |-- sub_task.py             # 子任务
|   |   |-- agent.py                # Agent
|   |   |-- rule.py                 # 规则
|   |   |-- review_record.py        # 审查记录
|   |   |-- reward_log.py           # 积分变动记录
|   |   |-- activity_log.py         # 活动日志
|   |   |-- request_log.py          # 请求日志
|   |   +-- patrol_record.py        # 巡查记录
|   |-- routers/                    # API 路由
|   |   |-- agents.py               # Agent 注册 / 查询 / 状态
|   |   |-- tasks.py                # 任务 CRUD
|   |   |-- sub_tasks.py            # 子任务生命周期
|   |   |-- rules.py                # 规则查询
|   |   |-- review_records.py       # 审查提交
|   |   |-- scores.py               # 积分 / 排行榜
|   |   |-- logs.py                 # 活动日志
|   |   |-- feed.py                 # 活动流
|   |   |-- admin.py                # 管理员登录
|   |   |-- admin_agents.py         # 管理端 Agent 查询
|   |   +-- admin_tasks.py          # 管理端任务查询
|   |-- services/                   # 业务逻辑层
|   +-- schemas/                    # Pydantic 序列化模型
|
|-- webui/                          # 前端应用（Vue 3 + shadcn-vue）
|   |-- src/
|   |   |-- views/                  # 页面视图
|   |   |-- components/             # 组件（ui / feed / common）
|   |   |-- api/                    # API 客户端
|   |   |-- stores/                 # Pinia 状态管理
|   |   |-- composables/            # 组合式函数
|   |   +-- router/                 # Vue Router
|   +-- dist/                       # 构建产物（npm run build 生成）
|
|-- static/                         # 前端构建产物（由 webui/dist/ 拷贝而来，后端直接服务）
|
|-- prompts/                        # Agent 角色提示词
|   |-- templates/                  # 角色模板（创建 Agent 时的基础模板）
|   |-- agents/                     # Agent 提示词示例（基于模板 + 角色特化）
|   |-- role/                       # 执行者角色特化示例（参考用）
|   +-- tool/                       # 工具提示词（如注册对接指引）
|
|-- skills/                         # OpenClaw AgentSkill 定义
|   |-- task-cli.py                 # CLI 工具（各 Skill 共用的 API 调用脚本）
|   |-- pack-skills.py              # Skill 打包脚本（生成 .zip 包）
|   |-- dist/                       # 打包产物（.zip Skill 包）
|   |-- task-planner-skill/         # 规划者 Skill
|   |-- task-executor-skill/        # 执行者 Skill
|   |-- task-reviewer-skill/        # 审查者 Skill
|   |-- task-patrol-skill/          # 巡查者 Skill
|   |-- wordpress-skill/            # WordPress 发布 Skill ⚙️
|   |-- antigravity-gemini-image/   # Gemini 图片生成/编辑 Skill ⚙️
|   |-- grok-search-runtime/        # Grok 联网搜索 Skill ⚙️
|   +-- local-web-search/           # 本地网关 Web 搜索 Skill ⚙️
|
|-- rules/                          # 全局规则模板
|-- docs/                           # 设计文档
|-- config.example.yaml             # 配置文件模板
|-- requirements.txt                # Python 依赖
|-- Dockerfile                      # Docker 构建文件
|-- docker-compose.yml              # Docker Compose 配置
+-- LICENSE                         # 开源许可证

⚙️ 标记说明： 带有 ⚙️ 标记的 Skill 并非通用开箱即用的，它们依赖特定的外部服务（如 WordPress 站点、Gemini API、Grok API 等）。使用前需要根据你自己的环境修改对应的 API 地址、密钥等配置。具体配置方法请参考各 Skill 目录下的 SKILL.md 或 references/CONFIG.md。

五、快速启动

📘 立即部署： 按照 完整部署指南 即可搭建你自己的 AI Agent 协作团队——包括 Agent 创建、Skill 配置、OpenClaw 对接的完整流程。

📸 图文教程： 查看 LINUX DO 图文部署教程（含操作截图）获取更直观的部署指导。

🚧 即将推出： WebUI 快速 Agent 注册对接入口正在设计构思中，届时 Skill 和角色配置将变得更加轻松。目前请参照部署指南手动配置。

环境要求

• Python 3.10 或更高版本
• Node.js 18 或更高版本（仅构建前端时需要，如果仓库中已有 static/ 目录则不需要）

安装与启动

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/uluckyXH/OpenMOSS/ openmoss
cd openmoss

# 2. 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 启动服务（在项目根目录下运行）
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 6565

首次启动：

1. 自动从 config.example.yaml 生成 config.yaml
2. 初始化 SQLite 数据库（data/tasks.db）
3. 如果 static/ 目录存在，自动挂载前端
4. 打开浏览器访问 http://localhost:6565 — 会自动跳转到初始化向导

初始化向导引导你完成：

• 设置管理员密码
• 配置项目名称和工作目录
• 生成或自定义 Agent 注册令牌
• 可选配置通知渠道

完成初始化后：

构建前端

如果仓库中没有 static/ 目录，需要手动构建前端：

cd webui
npm install
npm run build

# 清空旧文件并拷贝新构建产物
rm -rf ../static/*
cp -r dist/* ../static/
cd ..

# 重启后端，前端会自动加载
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 6565

六、Linux 服务器部署

# 1. 克隆项目到服务器
cd /opt
git clone https://github.com/uluckyXH/OpenMOSS/ openmoss
cd openmoss

# 2. 创建虚拟环境并安装依赖
python3 -m venv openmoss-env
source openmoss-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置（重要）
cp config.example.yaml config.yaml
vi config.yaml  # 或使用你习惯的编辑器（nano、vim 等）
# 请务必修改以下配置：
#   admin.password           — 管理员密码
#   agent.registration_token — Agent 注册令牌
#   workspace.root           — 工作目录路径

# 4. 后台启动
mkdir -p logs
PYTHONUNBUFFERED=1 nohup python3 -m uvicorn app.main:app \
  --host 0.0.0.0 --port 6565 --access-log \
  > ./logs/server.log 2>&1 &

# 查看日志
tail -f logs/server.log

# 停止服务
kill $(pgrep -f "uvicorn app.main:app")

七、配置说明

配置文件为项目根目录下的 config.yaml，首次启动时自动从 config.example.yaml 生成。修改配置后需重启服务生效。

完整配置示例

# OpenMOSS 任务调度中间件 — 配置文件模板
# 复制此文件为 config.yaml 并修改配置

# 项目名称
project:
  name: "OpenMOSS"

# 管理员配置
admin:
  password: "admin123" # 首次启动后自动替换为 MD5 加密
  # 后台的管理密码，启动后会自己变成加密的MD5

# Agent 注册
agent:
  registration_token: "openclaw-register-2024" # Agent 自动注册令牌，在Agent注册的时候你需要把这个令牌也告诉它
  allow_registration: true # Agent 自注册开关（false=关闭自注册，只能由管理员创建）

# 通知渠道（OpenMOSS 内置消息，Agent 通过 GET /config/notification 获取后自行发送）
notification:
  enabled: true # 记得打开，否则AGgent不会通知
  # 目标渠道：格式为 渠道类型:目标ID
  channels: []
    # - "chat:oc_1f99abbba2bf0f8733377893d976ffa5"   # 飞书群（把 Agent 拉进群/艾特一次即可获取 chat_id）
    # - "user:ou_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"        # 飞书私聊（open_id）
    # - “xxx@gmail.com” # 当然你的Agent要具备发邮件的功能
  # 触发通知的事件类型
  events:
    - task_completed # 子任务完成时通知
    - review_rejected # 审查驳回（返工）时通知
    - all_done # 整个任务所有子任务全部完成时通知
    - patrol_alert # 巡查发现异常时通知

# 服务配置
server:
  port: 6565
  host: "0.0.0.0"

# 数据库配置
database:
  type: sqlite
  path: "./data/tasks.db"

# 工作目录
workspace:
  root: "/Users/xiaohuang/Desktop/TaskWork" # 这个很重要，会自动替换到全局提示词中，告诉Agent产出的结果该放在哪

# WebUI 配置
webui:
  public_feed: false # 活动流展示页公开开关（true=任何人可访问）
  feed_retention_days: 7 # 请求日志保留天数（超期自动清理）

配置项说明

⚠️ 首次部署务必修改： admin.password、agent.registration_token、workspace.root

八、API 文档

启动后访问 http://localhost:6565/docs 可查看完整的 Swagger API 文档。

认证方式

OpenMOSS 采用双层认证体系：

九、WebUI 页面

OpenMOSS 内置了一个管理后台（基于 Vue 3 + shadcn-vue），构建后的静态文件由后端直接服务，无需额外的 Web 服务器。

十、开发指南

后端开发

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 开发模式启动（代码修改后自动重载）
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 6565 --reload

前端开发

cd webui

# 安装依赖
npm install

# 开发服务器（http://localhost:5173，自动代理 /api 到 :6565）
npm run dev

# 构建生产版本
npm run build

# 代码检查
npm run lint

技术栈

十一、Roadmap

以下是 OpenMOSS 后续计划中的功能：

Agent 接入体验

• CLI 自更新（update 命令一键更新 task-cli.py + SKILL.md）
• Agent Skill API（/agents/me/skill 下发角色对应的 SKILL.md，API Key 自动填入）
• Agent 快速注册（/agents/register 自注册 + 对接指引自动生成，含注册令牌、Skill 下载、API Key 保存全流程）
• Agent Onboarding 向导（注册即自动配置，开箱即用）
• Skill 热更新（SKILL.md 和 task-cli.py 通过 API 实时读取文件，修改后无需重启即生效）

前端完善

• 仪表盘（Dashboard）数据可视化
• 任务详情页交互优化
• Agent 管理页（创建/编辑/删除）
• 提示词管理页（查看/管理角色提示词和全局规则）
• 工作流可视化（实时展示任务流转状态）
• 日志查询与筛选页面
• 移动端适配

插件系统

• 可插拔的 Skill 插件架构
• 第三方 Skill 市场
• 自定义 Agent 角色扩展
• Agent 成就系统
• Agent 互动记录（协作历史可视化）
• Agent 人格化展示（头像、签名、工作风格标签）

基础设施

• 支持 PostgreSQL / MySQL
• Docker 一键部署
• CI/CD 自动构建前端
• 多语言支持（i18n）
• English README