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OpenKing — AI 多智能体协作系统（帝国架构）。256节点、三维记忆、因果推理、自我进化、零信任安全。一键安装、配置、启动 Dashboard 和 CLI。

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openclaw skills install openking

OpenKing — AI 多智能体协作系统

基于中国古代三公九卿制的 AI 多智能体协作框架 GitHub: https://github.com/aaroncxxx/OpenKing

概述

OpenKing（帝国架构）是一个企业级多 Agent 协作系统，采用"丞相-百官"编排模式，256 个 Agent 节点并行协作。

核心能力：

  • 🧠 三维记忆系统（形式/功能/动态）+ 因果推理图谱
  • 🔄 Agent 自我进化（自动评估、Prompt 优化、等级晋升降级）
  • 🌐 多模型路由（MIMO / DeepSeek / Claude / GPT-4 / Ollama）
  • 🔒 企业安全（零信任引擎、RBAC 角色权限、审计日志）
  • 📊 Web 管理界面（12 模块 Dashboard）
  • 🛠️ 调试工具链（任务追踪、日志分析、系统监控）
  • 🔌 插件系统 + ClawHub 集成

安装

方式一：Git Clone（推荐）

git clone https://github.com/aaroncxxx/OpenKing.git
cd OpenKing/lite-v3
pip install -r requirements.txt 2>/dev/null || pip install streamlit

方式二：从 ClawHub 安装

clawhub install openking

安装后技能文件位于 ~/.openclaw/skills/openking/

方式三：Docker

git clone https://github.com/aaroncxxx/OpenKing.git
cd OpenKing/lite-v3
docker-compose up -d

快速开始

# 进入项目目录
cd OpenKing/lite-v3

# 交互模式
python3 main.py

# 单次执行
python3 main.py "写一篇关于AI的报告"

# 自治模式（多轮迭代优化）
python3 main.py --auto "分析市场趋势"

# 启动 Web 管理界面
streamlit run dashboard/app.py

配置

编辑 lite-v3/config.json，配置模型 API Key：

{
  "models": {
    "mimo": {
      "name": "mimo-v2.5-pro",
      "provider": "mimo",
      "base_url": "https://api.xiaomimimo.com/v1",
      "api_key": "YOUR_MIMO_API_KEY"
    },
    "deepseek": {
      "name": "deepseek-chat",
      "provider": "deepseek",
      "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
      "api_key": "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"
    }
  }
}

环境变量（可选）

export MIMO_API_KEY="your-key"
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"
export CLAUDE_API_KEY="your-key"
export OPENAI_API_KEY="your-key"

CLI 命令

python3 main.py              # 交互模式
python3 main.py "指令"        # 单次执行
python3 main.py --auto "指令" # 自治模式
python3 main.py --status     # 帝国状态
python3 main.py --agents     # 节点列表
python3 main.py --tokens     # Token 消耗
python3 main.py --evolution  # 进化状态
python3 main.py --models     # 可用模型
python3 main.py --plugins    # 插件列表
python3 main.py --causal     # 因果图谱
python3 main.py --library    # 帝国图书馆
python3 main.py --dashboard  # 启动 Web 界面

Web 管理界面

streamlit run dashboard/app.py
# 默认端口 8501，浏览器打开 http://localhost:8501

12 个功能模块：

  • 📊 总览 — 核心指标、节点状态、Top Agent
  • ⚡ 实时任务 — 进度条、耗时追踪
  • 👥 Agent 面板 — 筛选排序、评分等级
  • 💬 消息总线 — 消息流可视化
  • 💰 Token 统计 — 成本图表
  • 🧠 记忆系统 — 因果图、蒸馏知识
  • 🔒 安全审计 — 审计日志、零信任
  • 🧬 进化状态 — 等级分布、晋降级
  • 📸 检查点 — 查看/恢复/清理
  • 🌐 模型路由 — 模型配置
  • 🔌 插件 — 发现与安装
  • 💬 任务执行 — 指令下达

调试工具

python -m core.debug_tools health           # 系统健康检查
python -m core.debug_tools errors [hours]   # 错误摘要
python -m core.debug_tools search <query>   # 日志搜索
python -m core.debug_tools agent <id>       # Agent 活动报告
python -m core.debug_tools export           # 导出调试报告
python -m core.debug_tools resources        # 资源使用情况

项目结构

OpenKing/
├── lite-v3/
│   ├── main.py              # CLI 入口
│   ├── chancellor.py        # 丞相（核心编排器）
│   ├── config.json          # 系统配置
│   ├── core/                # 核心模块
│   │   ├── memory3d.py      # 三维记忆
│   │   ├── bus.py           # 消息总线
│   │   ├── taskqueue.py     # 任务队列
│   │   ├── security.py      # 安全系统
│   │   ├── debug_tools.py   # 调试工具
│   │   └── ...
│   ├── dashboard/app.py     # Web 管理界面
│   ├── agents/              # Agent 实现
│   └── data/                # 持久化数据
├── README.md
└── SKILL.md

常见问题

Q: 没有 API Key 能用吗？ A: 可以，系统会降级到可用模型。建议至少配置一个模型的 API Key。

Q: 支持哪些模型？ A: MIMO、DeepSeek、Claude、GPT-4、Ollama 等 OpenAI 兼容接口。

Q: 数据存在哪？ A: lite-v3/data/ 目录，包括记忆、日志、Token 数据库、检查点。

Q: 怎么添加自定义 Agent？ A: 在 lite-v3/agents/ 下创建新文件，或通过插件系统安装。

链接

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