OPC 是一个运行在终端里的 AI 多智能体协作框架。你只需要一句话描述需求，OPC 会自动拆解任务，分配给 5 个专业角色 Agent，像一支真实团队一样协作完成：需求分析、技术实现、UI 设计、质量测试、项目管理。

"我想做一个网页贪吃蛇小游戏"

PM 追问你 5 轮需求细节 → 产出 PRD → Dev 写出可运行代码 → UI 输出设计规范 → Tester 生成测试用例 → Admin 归档总结 —— 全自动，你只需要做决策。

Why OPC

🏢 一个人就是一家公司 — 不用招人，不用开会。5 个 AI 角色各司其职，你是 Boss，做决策就好。

🧠 Brain 智能协调 — 中枢大脑自动理解意图、拆解任务、编排依赖、串联流水线，复杂项目也能一键启动。

🔁 真实团队协作模式 — 角色之间通过消息总线异步通信，有交接规范、有审批节点、有质量门禁，不是简单的 prompt chain。

🔌 可扩展插件系统 — 从 GitHub 一键安装 Skill 插件，支持 Node.js / Python / Bash，让你的团队能力无限延伸。

架构总览

                            ┌─────────────────────────┐
                            │       👤 You (Boss)      │
                            │   "做一个贪吃蛇小游戏"    │
                            └────────────┬────────────┘
                                         │
                                         ▼
                          ┌──────────────────────────────┐
                          │         🧠 Brain              │
                          │   意图识别 · 任务拆解 · 依赖编排  │
                          │   审批节点 · 知识注入 · Skill 调度 │
                          └──────────────┬───────────────┘
                                         │ dispatch
                                         ▼
               ┌─────────────────────────────────────────────────┐
               │            📬 File-System Message Bus            │
               │                                                  │
               │   inbox/ (待处理) → active/ (执行中) → archive/   │
               └──┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──┘
                  │          │          │          │          │
                  ▼          ▼          ▼          ▼          ▼
            ┌─────────┐┌─────────┐┌─────────┐┌─────────┐┌─────────┐
            │ 📋 PM   ││ 💻 Dev  ││ 🎨 UI   ││ 🧪 Test ││ 📊 Admin│
            │         ││         ││         ││         ││         │
            │ 需求分析 ││ 代码实现 ││ 设计规范 ││ 测试验证 ││ 项目管理 │
            │ Deepthink││write_file││write_file││ 报告   ││ 归档   │
            │ ask_user ││         ││         ││         ││         │
            └────┬────┘└────┬────┘└────┬────┘└────┬────┘└────┬────┘
                 │          │          │          │          │
                 ▼          ▼          ▼          ▼          ▼
            ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
            │              📁 workspace/artifacts/                 │
            │                                                     │
            │   {id}_pm.md    PRD 需求文档                         │
            │   {id}_dev.md   技术方案 + 代码文件                    │
            │   {id}_ui.md    设计规范                              │
            │   {id}_tester.md 测试报告                             │
            │   {id}_admin.md  项目总结                             │
            └─────────────────────────────────────────────────────┘

核心设计

| 模块 | 说明 | |------|------| | Brain | 中枢协调器。接收用户输入，识别意图（聊天 / 任务），拆解复杂需求为多角色子任务，按依赖顺序串行分发 | | Message Bus | 文件系统消息总线。角色之间不直接对话，所有协作通过 JSON 消息文件异步传递，天然支持断点续跑 | | Identity Engine | 每个角色有独立的身份定义、能力边界、输出规范，确保各司其职不越界 | | Tool Loop | 角色通过 LLM tool-calling 循环执行任务：调用工具 → 获取结果 → 继续推理，直到产出最终交付物 | | Skill System | 插件机制。从 GitHub 安装自定义工具，Brain 自动发现并注入到角色的工具集中 |

Quick Start

安装

npm install -g @crotuyuzhe/opc-cli

需要 Node.js 18+

初始化项目

mkdir my-startup && cd my-startup
opc init

配置 API Key

编辑生成的 opc.json：

{
    "provider": "openai",
    "api_key": "sk-your-api-key",
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "default_model": "gpt-4o",
    "team_root": ".",
    "max_tokens": 8192,
    "temperature": 0.7
}

兼容所有 OpenAI API 格式的服务（DeepSeek、智谱、Moonshot 等），只需修改 base_url 和 default_model。

启动

opc

┌──────────────────────────────────────┐
│ OPC Team Agent v0.1                  │
│                                      │
│   Provider   : openai                │
│   Model      : gpt-4o               │
│   Max Tokens : 8192                  │
│   Temperature: 0.7                   │
│   Config     : OK                    │
│                                      │
│   /help for commands, /exit to quit  │
└──────────────────────────────────────┘

opc > 做一个网页贪吃蛇小游戏

交互示例

🧠 Brain: 识别为新功能需求，分发给 PM 进行需求分析...

📋 PM 开始执行任务 [a1b2c3d4]

  ? PM asks: 这个贪吃蛇游戏的目标平台是什么？
  → 移动端H5，手机浏览器直接玩

  ? PM asks: 游戏视觉风格偏好？
    (1) 像素复古风
    (2) 科技霓虹风  ← 你选了这个
    (3) 简约扁平风
    (4) 可爱卡通风

  ? PM asks: 操控方式需要支持哪些？
    (1) 键盘方向键
    (2) 触屏滑动
    (3) 键盘 + 触屏都要  ← 你选了这个

  ✅ PM 产出 PRD → workspace/artifacts/a1b2c3d4_pm.md

💻 Dev 开始执行任务 [b2c3d4e5]
  📝 写入 code/index.html
  📝 写入 code/game.js
  📝 写入 code/style.css
  ✅ Dev 完成 → workspace/artifacts/b2c3d4e5_dev.md

🎨 UI 产出设计规范 → workspace/artifacts/c3d4e5f6_ui.md
🧪 Tester 产出测试报告 → workspace/artifacts/d4e5f6g7_tester.md
📊 Admin 产出项目总结 → workspace/artifacts/e5f6g7h8_admin.md

✅ 所有任务完成，产出物在 workspace/ 目录下

角色分工

| 角色 | 代号 | 职责 | 工具 | 核心产出 | |------|------|------|------|----------| | Boss | boss | 你本人。最终决策者，审批关键节点 | — | 需求指令、审批决策 | | PM | pm | 需求分析。Deepthink 追问直到需求无歧义 | ask_user | PRD、用户故事 | | Dev | dev | 技术实现。写真实可运行的代码 | write_file | 代码文件、技术方案 | | UI | ui | 设计规范。输出完整的 Design System | write_file | 设计规范、组件 spec | | Tester | tester | 质量保障。基于 PRD 编写测试用例 | — | 测试报告、BUG 报告 | | Admin | admin | 项目管理。流程跟踪、归档、总结 | — | 周报、项目总结 |

权限层级

Boss (你)  ← 最高决策权，所有角色听从指令
  │
  ├── PM     ── 平级协作 ── Dev
  ├── UI     ── 平级协作 ── Tester
  └── Admin

角色之间不能互相指挥，只能通过消息总线请求协作，由 Brain 统一调度。

工作流

标准需求流转

你: "做一个用户登录功能"
 │
 ▼
[PM] 追问需求 (Deepthink)
 │  Q: 目标用户？ → Q: 登录方式？ → Q: 登录态有效期？ → ...
 │  全部确认后 → 产出 PRD
 │
 ├──▶ [Dev] 读取 PRD → 技术方案 → 写代码
 │
 ├──▶ [UI] 读取 PRD → 设计规范 → Design System
 │
 ▼
[Tester] 读取 PRD + 技术方案 → 测试计划 + 用例
 │
 ▼
[Admin] 全部完成 → 项目总结归档
 │
 ▼
你审阅所有产出 ✅

Deepthink 追问协议

PM 不会凭空猜测需求。收到任务后进入 Deepthink 模式：

1. 分析请求，识别所有缺失信息
2. 通过 ask_user 工具，逐个追问（不会一次性抛出 10 个问题）
3. 第一个问题必问：交付形态（H5 / App / 小程序 / Web / CLI / API？）
4. 继续追问：目标用户、核心场景、验收标准、边界条件、技术约束...
5. 全部确认后才产出 PRD

人工审批节点

Brain 在关键节点会暂停，等你确认：

| 节点 | 触发条件 | |------|----------| | PRD 审批 | PM 产出 PRD 后，必须你确认才能分发给 Dev/UI | | 技术决策 | Dev 提出重大技术选型（框架/架构），需你确认 | | 发布就绪 | 全部角色产出完成，需你确认是否 ready | | 范围变更 | 任何涉及范围扩大或成本增加的决策 |

项目结构

opc init 后生成的目录：

my-startup/
├── opc.json                          ← 配置文件
├── AGENTS.md                         ← 团队协议（所有角色自动加载）
├── boundary.md                       ← 安全红线
│
├── communication/
│   ├── bus/{role}/inbox/             ← 待处理任务
│   ├── bus/{role}/active/            ← 执行中任务
│   └── handoff_protocols.md          ← 角色交接规范
│
├── workspace/
│   ├── artifacts/                    ← 角色产出物（PRD、代码、设计、测试报告）
│   └── code/                         ← Dev/UI 写出的代码文件
│
├── staff/
│   ├── boss_decide/                  ← Boss 身份 + 干预开关
│   ├── pm_office/                    ← PM 身份 + 规则
│   ├── dev_forge/                    ← Dev 身份 + 前后端规范
│   ├── ui_ux_studio/                 ← UI 身份 + 设计模板
│   ├── tester/                       ← Tester 身份 + 测试规范
│   └── admin_bp/                     ← Admin 身份 + 报告模板
│
├── knowledge_base/                   ← 静态知识库（设计规范、技术文档、公司调性）
│
├── memory_center/
│   ├── archive/{date}/               ← 已完成任务归档
│   ├── user.md                       ← Boss 偏好记录
│   └── reflection.log                ← Agent 自省日志
│
└── skills/                           ← 插件目录
    └── hello_world/                  ← 示例插件

配置

opc.json

{
    "provider": "openai",
    "api_key": "sk-your-api-key",
    "base_url": "https://api.openai.com/v1",
    "default_model": "gpt-4o",
    "team_root": ".",
    "max_tokens": 8192,
    "temperature": 0.7
}

| 字段 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | provider | LLM 提供商 (openai / anthropic) | openai | | api_key | API 密钥 | — | | base_url | API 端点（兼容 OpenAI 格式的服务都能用） | https://api.openai.com/v1 | | default_model | 模型名称 | gpt-4o | | team_root | 团队根目录 | . | | max_tokens | 单次回复最大 token 数 | 8192 | | temperature | 生成温度 (0-2) | 0.7 |

环境变量

export OPC_API_KEY="sk-your-api-key"
export OPC_PROVIDER="openai"
export OPC_MODEL="gpt-4o"
export OPC_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export OPC_TEAM_ROOT="."
export OPC_MAX_TOKENS="8192"
export OPC_TEMPERATURE="0.7"

优先级：环境变量 > 当前目录 opc.json > ~/.opc/opc.json

使用其他 LLM

{
    "provider": "anthropic",
    "api_key": "sk-ant-your-key",
    "default_model": "claude-sonnet-4-20250514"
}

{
    "provider": "openai",
    "api_key": "your-deepseek-key",
    "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
    "default_model": "deepseek-chat"
}

任何兼容 OpenAI API 格式的服务都可以使用，只需修改 base_url 和 default_model：

• 智谱 GLM、Moonshot Kimi、百川、通义千问...
• 本地部署的 Ollama、vLLM、LocalAI...

命令参考

| 命令 | 说明 | |------|------| | opc init | 初始化团队项目目录 | | opc | 启动交互式终端 | | /help | 显示帮助信息 | | /status | 查看各角色状态（idle / working / queued） | | /tasks | 列出所有任务 | | /inbox <role> | 查看角色收件箱 | | /dispatch <role> <desc> | 手动分发任务到指定角色 | | /skills | 列出已安装的技能插件 | | /skill install <url> | 从 GitHub 安装 Skill 插件 | | /skill remove <name> | 卸载插件 | | /compact | 切换紧凑输出模式 | | /exit | 退出 |

Skill 插件

安装

opc > /skill install https://github.com/user/my-skill

开发自定义 Skill

在 skills/ 下创建目录：

skills/my_tool/
├── manifest.json      ← 工具描述 + 参数定义
└── run.js             ← 入口脚本（支持 Node.js / Python / Bash）

manifest.json 示例：

{
    "name": "my_tool",
    "description": "A custom tool that does something useful",
    "version": "0.1.0",
    "type": "node",
    "entry": "run.js",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "input": { "type": "string", "description": "Input data" }
        },
        "required": ["input"]
    }
}

Brain 会自动发现已安装的 Skill，并在合适的时机让角色调用。

License

Apache License 2.0