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# 前言
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1. Claude：编程向的LLM大模型
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1. 本地部署 LLM，无订阅使用 Claude Code https://km.netease.com/v4/detail/blog/258409
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1. **本地部署 LLM，并让 Claude Code 使用本地模型作为推理后端**。
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2. Claude Code Agent Teams 实验与技术剖析 https://km.netease.com/v4/detail/blog/259175
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3. 部署思路：
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1. Ollama。https://zhuanlan.zhihu.com/p/1996694609837983703
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2. 原生部署。
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2. Claude Skill
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1. 我用Claude白嫖了整个Github，现在每天只工作2小时 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1998522824734815001
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3. WY工具
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1. Claude Dashboard：AI并行编程的指挥中心 https://km.netease.com/v4/detail/blog/258957
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2. **100% AI编程实践：POPO for OpenClaw 开发纪实** https://km.netease.com/v4/detail/blog/259053
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4. 其他大模型
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1. OpenCode
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2. QWen
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3. Gemini
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4. MiniMax
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5. DeepSeek
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# 其他相关知识
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## Agent Teams 工作机制与原理
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在深入案例之前，先理解 Agent Teams 的底层工作机制。这有助于理解后续协作中发生的每一个事件。
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### **2.1 架构概览**
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户（Human） │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌─────────────────┐ │
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│ │ Team Lead │ ◀── 主 Claude 会话 │
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│ │ (Orchestrator) │ │
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│ └────────┬────────┘ │
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│ │ │
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│ ┌────────────┼────────────┐ │
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│ │ SendMessage / TaskUpdate │ │
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│ │ (异步消息队列) │ │
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│ ▼ ▼ ▼ │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ Agent A │ │ Agent B │ │ Agent C │ ◀── 子进程 │
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│ │(Architect)│ │(Backend) │ │(Frontend)│ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
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│ │ │ │ │
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│ └────────────┼────────────┘ │
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│ ▼ │
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│ 共享文件系统 │
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│ (api-contract.yaml, │
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│ shared-types.ts, ...) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 2.2 核心组件
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#### **Team（团队）**
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通过 TeamCreate 创建，在 ~/.claude/teams/{team-name}/config.json 生成团队配置文件。团队是一个逻辑分组，包含：
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- 团队名称和描述
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- 成员列表（name、agentId、agentType）
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- 与 TaskList 的 1:1 对应关系
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#### **Agent（智能体）**
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每个 Agent 是一个独立的 Claude 子进程，通过 Task 工具启动（subagent_type: general-purpose）。每个 Agent 拥有：
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- **独立的上下文窗口**：Agent 之间不共享对话历史
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- **独立的工具集**：可以读写文件、执行 bash 命令、搜索代码等
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- **异步消息队列**：接收来自其他 Agent 或 Team Lead 的消息
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- **团队感知**：可以读取团队配置文件，知道队友是谁
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#### **TaskList（任务列表）**
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通过 TaskCreate、TaskUpdate、TaskList 等工具管理。任务系统提供：
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- **状态机**：pending → in_progress → completed
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- **依赖关系**：blockedBy / blocks 实现任务间的前后依赖
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- **分配机制**：owner 字段标识任务归属
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#### **SendMessage（消息系统）**
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Agent 间通信的唯一方式。消息类型包括：
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- message：点对点消息（Agent A → Agent B）
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- broadcast：广播消息（发送给所有队友）
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- shutdown_request / shutdown_response：优雅关闭协议
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### **2.3 通信模型：异步邮箱 + 空闲通知**
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Agent Teams 的通信是**异步的**，这是理解整个协作过程的关键：
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Agent A Agent B
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│ │
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├─── SendMessage ──────────▶│ (消息进入 B 的邮箱)
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│ │
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├─── 继续工作... │ (B 可能正忙，消息排队)
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│ │
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│ ├── 本轮工作结束
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│ ├── 检查邮箱，读取消息
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│ ├── 处理消息，发送回复
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│ ◀── idle_notification ───┤ (B 的轮次结束，系统自动通知)
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│ │
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**关键机制：**
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1. **消息不会打断正在工作的 Agent**：如果 Agent B 正在写代码，Agent A 发送的消息会在 B 的邮箱中排队，直到 B 当前轮次结束后才会被处理。
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2. **idle_notification 是系统自动发送的**：当一个 Agent 的轮次结束（无论是完成了工作还是在等待输入），系统会自动向 Team Lead 发送空闲通知。这不是 Agent 主动发的。
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3. **Agent 间不直接通信**：所有消息都通过邮箱系统路由。Agent A 发给 Agent B 的消息，Team Lead 可以在 idle_notification 的 summary 中看到摘要。
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4. **共享文件系统是隐式通信通道**：虽然 Agent 间不共享上下文，但它们可以通过读写同一个文件（如 api-contract.yaml）来传递信息。
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### **2.4 Agent 的生命周期**
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创建(Task tool)
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│
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初始化 ──▶ 读取 prompt ──▶ 开始工作
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│
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┌───────────┤
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▼ ▼
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完成工作 等待消息
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│ │
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▼ ▼
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发送结果 idle (空闲)
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│ │
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▼ ▼
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idle_notification ──▶ Team Lead
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│
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┌───────┤
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▼ ▼
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收到新消息 收到 shutdown_request
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│ │
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▼ ▼
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继续工作 shutdown_response(approve)
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│
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▼
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进程退出
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### **2.5 任务依赖如何控制协作节奏**
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这个案例中最关键的协调机制是**任务依赖**：
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Task #1 (Architect: 设计 API) status: pending → in_progress → completed
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│
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├── blocks ──▶ Task #2 (Backend: 评审) ← blockedBy: [#1]
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├── blocks ──▶ Task #3 (Frontend: 评审) ← blockedBy: [#1]
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└── blocks ──▶ Task #4 (QA: 评审+测试) ← blockedBy: [#1]
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当 Task #1 的状态变为 completed 时，Tasks #2/#3/#4 的 blockedBy 列表自动清空，Agent 可以通过 TaskList 发现任务可执行。
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但实际操作中，**依赖关系是"软约束"** —— Agent 并不会自动被阻塞。Team Lead 需要主动告知 Agent "你的任务被阻塞了，请等待"，或者 Agent 自己通过 TaskList 查看依赖状态后决定等待。
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### **2.6 多团队工作流**
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在这个案例里面，同一个 Team Lead **顺序创建、使用、销毁了 4 支团队**，每支团队负责一个阶段：
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flash-sale (4 Agent) 合约设计 + 并行编码
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│ 完成 → 销毁
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flash-sale-review (4 Agent) 代码评审
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│ 完成 → 销毁
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p0-fix (9 Agent) P0 级问题并行修复
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│ 完成 → 销毁
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remaining-fix (4 Agent) 剩余问题并行修复
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│ 完成 → 销毁
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每支团队拥有独立的 TaskList 和成员列表，团队之间通过**共享文件系统**传递成果（上一支团队的代码产出是下一支团队的评审/修复输入）。Team Lead 的主会话贯穿全程，是唯一跨团队的持久上下文。 |