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始影琯朗 DecaGleam —— 层级式多智能体协同工作系统

公開日: 2026-04-18 00:00 699文字 4 min read

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一套让用户从"执行者"升级为"管理者"的AI协作平台——十种角色智能体协同完成从创意到落地的全流程工作。

名字的由来

始影琯朗,典出《嫏嬛记》——天上有两颗相伴的星辰:始影主”形”(具象、成型),琯朗主”智”(智慧、洞见)。以两颗星为名,寓意:“用智能之光赋予每一个创意以形体和智慧。”

DecaGleam:Deca- 代表十种角色协同,Gleam 意为微光闪耀——十束微光汇聚,共同照亮创意落地的全流程。

项目隶属:向源互联公司 角色:核心开发人员 开始时间:2026年4月(开发中)

核心理念

当前 AI 应用存在三大核心痛点:

  1. 落地难:LLM 在聊天场景表现惊艳,但将对话变成可交付的实际产出需要大量人工介入
  2. 不专业:单模型在跨领域任务中难以达到专家级水准
  3. 不可控:生成结果缺乏质量闭环和审计追踪

DecaGleam 的解题思路是:将问题从”做一个超强的单体模型”转变为”设计一套能让多个专业化智能体高效协作的系统”。

十角色协同体系

用户(管理者)
  │
  ├── 创作者 Agent ── 意图捕捉,需求文档化
  ├── 规划者 Agent ── 任务拆解,技术方案
  ├── 研究者 Agent ── 市场调研,前沿追踪
  ├── 设计者 Agent ── UI/UX 风格与规范
  ├── 开发者 Agent ── 核心代码交付
  ├── 测试者 Agent ── 自动化测试 + 安全审计
  ├── 运营者 Agent ── 推广文案与分发
  ├── 数据者 Agent ── 用户反馈分析
  ├── 审计者 Agent ── 安全合规监控
  └── 协调者 Agent ── 全局调度与资源分配

技术架构

模块方案说明
Agent 框架OpenAI Agents SDK + 自研编排层融合 HermesAgent 技能自改进 & OpenClaw 心跳调度 & MetaGPT SOP 流程
消息总线Redis Pub/SubAgent 间异步通信
记忆系统向量数据库 (Milvus) + PostgreSQL短期/工作/长期三层记忆
前端Next.js用户工作台,实时查看 Agent 进度
工具注册插件式工具注册表Agent 按需调用文件系统/API/浏览器

设计哲学

  1. 用户是管理者,不是执行者:你只需要告诉系统”想做什么”,而不是”怎么做”
  2. 专业化分工:十种角色各有专长,比一个”全能”Agent 更可靠
  3. 全流程透明:每个 Agent 的推理链和中间产物都可视化展示
  4. 人在回路:关键决策点保留人的审批权,而非全自动执行

当前进展

项目处于早期开发阶段,技术选型和架构设计已基本确定。正在搭建核心 Agent 编排层和服务注册中心。

项目链接