继Harness之后，“龙虾”JiuwenClaw率先开启 “Coordination Engineering” 时代

从Prompt Engineering、Context Engineering到如今席卷行业的Harness Engineering，AI工程范式的迭代从未停歇。

当前单智能体的 “驾驭与治理” 渐成标配，但如何让多个智能体像一支精锐团队一样，自主分工、高效沟通、无缝协作，依然是一个核心难题。

而就在这一趋势风口，华为支持的openJiuwen社区发布最新JiuwenClaw版本，新增支持AgentTeam多智能体协同能力，并提出Harness Engineering的下一跳是“Coordination Engineering“，把多智能体自主协同从概念推向可直接体验的实战场景。

我们第一时间深度体验后发现，这套团队协作机制流畅稳定、分工明确，团队成员可自主协作、默契配合，全流程无需人工干预，实战效果十分出色。

项目地址：

• https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw

• https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw

话不多说，先上几个case直观感受一下！

• Case1 团队协作：装修毛坯房，AgentTeam组建专属装修团，效果惊艳！

近期我们团队有小伙伴正在装修毛坯房，懒得费心找设计师、反复沟通，想先自己找下灵感，直接让JiuwenClaw AgentTeam帮忙“搞定”。

操作十分简单，上传毛坯房照片，发送装修需求，让AgentTeam创建装修团队，有硬装设计师、软装设计师，还有专门负责艺术细节的艺术家。

各个Agent分工明确、紧密协作，硬装软装有初稿后艺术家还会主动提供指导建议，过程中使用Seedream图像编辑Skill，轻松完成从硬装布局到软装搭配、艺术装饰的全流程设计，最终呈现的装修方案也很有质感。

• Case2 并行提效：想要深度洞察但不想动手？200页内容详实的PPT不到20分钟搞定，效率拉满！
  

比如近期我们在深度洞察OpenClaw技术原理，又不想花费大量时间动手整理、制作PPT，就尝试让JiuwenClaw AgentTeam帮忙。

我们测试时要求其深度调研OpenClaw技术，并拆解10个核心方面展开，每个方面单独分配一个成员负责，每个成员生成20页PPT，PPT主题统一，最后将10份PPT汇总整合，形成完整的200页技术PPT。

全程不到20分钟，生成的PPT内容详实、逻辑清晰，十分高效。

• Case3 博弈对抗：解锁趣味玩法，五子棋小游戏 ，互动感拉满！
  

想体验多智能体协同的趣味玩法？不妨试试让AgentTeam自己搭建五子棋。启动功能后，它会自动创建黑棋手和白棋手两个核心角色，全程自主对弈，每步落子实时展示棋盘和攻防策略，不仅能直观看到棋局走势，还能了解背后的对弈逻辑，趣味十足。

技术拆解：JiuwenClaw AgentTeam三个核心能力

JiuwenClaw AgentTeam为何能实现如此高效、流畅的多智能体协同？基于社区源码和技术博客，我们拆解了其核心技术能力。

AgentTeam的核心设计理念很直接：模拟真实团队的协作方式。一个Leader Agent负责需求分析、团队组建和任务规划；多个Teammate Agent各自领取任务、独立执行、汇报结果，通过共享工作区协同产出；执行过程中关键节点需由Leader决策，故障确保可自动恢复。整个过程由事件驱动，无需人工介入即可完成从需求到交付的全流程。

1、分级自主协同：Leader智能编排，Teammate自主执行

传统的Multi-Agent方案往往需要使用者手动编排——你得预先定义谁先谁后、谁跟谁通信。JiuwenClaw AgentTeam则是把这件事交给了Leader Agent自己。

Leader做什么：

用户只需描述需求，Leader会自主完成以下工作：

（1）动态组建团队：无需预先定义固定阵容，Leader可根据目标描述动态分配角色和成员。执行过程中发现人手不足，Leader也可以随时增减成员

（2）规划任务：将需求拆解为具体任务，建立依赖关系（如*“数据采集完成后，分析才能开始”*）

（3）分配与监控：创建任务后，实时感知进展——谁认领了什么、谁完成了什么、谁遇到了问题，并基于进展做调整

Teammate做什么：

Teammate不需要被"指挥"——它们自主运转：

（1）主动认领：收到任务创建事件后，自动浏览任务板，认领与自身能力匹配的任务

（2）独立执行：在自己的工作空间中完成所需工作。复杂任务可以自行拆解为更细粒度的子步骤；遇到阻塞或不确定，可以主动向Leader发消息求助

（3）汇报结果：任务完成后自动更新状态，通知Leader和其他依赖方

两者之间靠什么连接？任务和消息双驱动。

AgentTeam的协同不只靠"派任务-做任务-交任务"这条线。团队成员既通过任务协作驱动核心流程——认领、执行、完成、解除下游阻塞；又通过任务外消息持续沟通——讨论方案、协商优先级、反馈问题、请求支援。两条通道并行工作，任务依赖自动管理，而不仅仅是机械地分发和汇总。

这是一种分级自主协同：Leader基于目标和当前进度做战略级拆分，Teammate在各自任务内独立决策和执行，同时保留向上求助的通道——既不事事请示，也不闭门造车。这已经非常类似人类团队协作的机制了！

2、Team Workspace：团队共享工作区

多Agent协作绕不开一个现实问题：Agent之间怎么共享工作产物？

如调研Teammate采集了行业数据，分析Teammate需要读取；分析Teammate输出了趋势图表，撰写Teammate需要引用。如果每个Agent各干各的、互不可见，"团队协作"就只是个空壳。

JiuwenClaw AgentTeam 通过Team Workspace解决这个问题——一个团队级的共享文件空间，所有成员均可透明访问。

它是怎么工作的？

每个Teammate的工作目录中都会自动挂载一个共享路径，指向同一个团队工作区。调研Teammate写入的行业数据文件，分析Teammate立刻可见。不需要手动传文件、不需要Agent之间互相发消息"你去看某某路径"——直接读写，天然共享。

└── .team/ → 同一个共享工作区       # 读写同一份文件

每个Teammate在自己的独立工作空间中干活，需要跨成员协作时写入共享区即可。同时Team Workspace也提供了文件级锁定、并发写入、后写覆盖等多种冲突策略，满足不同场景的冲突解决需求。

真实的团队协作不仅仅是"分任务-干活-汇总"。在实战过程中，我们也观察到 JiuwenClaw AgentTeam覆盖了从任务创建到团队解散的完整生命周期，包括审批、容错和可观测。

Leader审批：关键决策和敏感操作不放手

AgentTeam提供两层审批机制：

• Plan模式：对于重要任务，Teammate认领后会先提交执行计划给 Leader 审批。Leader觉得合理就通过，觉得方向有偏就驳回并给出反馈，Teammate修订后重新提交

• 工具审批：当Teammate要执行敏感操作（如删除重要文件、调用外部 API、修改共享配置），需要经过Leader审批允许

两者的核心原则一致：Agent可以自主建议，但关键决策权始终在Leader手上，避免"自由发挥后收拾烂摊子"。

事件驱动机制：让团队始终保持运转

多Agent协作最怕隐性停滞——Teammate异常僵死、任务长时间无人认领、已认领任务迟迟不完成、消息漏接……看似还在运行，实际已经卡住。

AgentTeam通过事件驱动机制规避这类风险，外部事件和内部事件双管齐下：

• 外部事件：任务状态翻转、成员生命周期变化、成员间通信，任何有意义的变化都会触发

• 内部事件：框架定时产生的自检事件（邮箱轮询、任务板轮询），在无外部事件时兜底唤醒Agent

事件触发后，相关Agent被自动唤醒：空闲Teammate 主动认领待领任务、Leader识别超时任务并重新规划或换人、消息接收方优先处理未读。最终效果是任何单点问题都能在可控时间内被发现并处理，不会阻塞整个团队协作。

持久化团队：跨会话不丢状态

团队不一定是用完即弃的。启用Persistent（持久化）模式后，团队可以跨会话保留：

• 会话结束时，团队进入待机状态，成员信息和配置持久化到数据库

• 下次使用时，一键恢复——创建新的会话空间，重新启动队员，无需重新组建团队

适合需要长期运转的项目——每次打开都是熟悉的团队阵容，直接开始新任务。

TeamMonitor：实时可观测

AgentTeam的整个协作过程透明可见，背后是TeamMonitor提供两个维度的观测能力：

查询API——随时查看团队信息、成员状态、任务进度等各状态

事件流——实时订阅团队事件。任务完成、成员状态变更、消息收发……所有事件都可以通过异步迭代器逐条消费。你可以据此构建Dashboard、日志系统，或者触发外部工作流。整个团队的运转的每一步都可追踪、可审计。

核心支撑：openJiuwen Agent Team核心架构

JiuwenClaw AgentTeam的能力并非空中楼阁，其背后是openJiuwen开源框架中的AgentTeam协同层——一套完整的多智能体编排基础设施。同时，每个Teammate内部仍然是一个完整的Harness SDK Agent，拥有openJiuwen全部的Harness Engineering能力。

AgentTeam核心技术原理可以归结为三点：

• 基于共享任务列表的一致性协同：所有成员共享同一份动态任务列表，各自基于团队目标、任务定义和自身能力，自主认领并执行任务，天然保证信息一致

• 消息和任务双驱动模式：成员间既通过任务流转驱动核心工作流，又通过任务外的消息通道持续推进讨论和协商，覆盖从结构化执行到非结构化沟通的全场景

• 角色与工具工程：RolePolicy定义Leader和Teammate在团队中的行为规范和决策边界，TeamTools赋予团队成员具体的协调操作能力——角色决定"该做什么"，工具决定"能做什么")

关于 JiuwenClaw

JiuwenClaw是基于华为支持的openJiuwen开源社区开发的“龙虾”Agent，原生支持多智能体协同与Agent自演进能力，核心设计理念是「懂你所想，自主演进」

除了AgentTeam，JiuwenClaw安装部署也十分方便，一行命令即可安装，参考快速上手：https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw/blob/develop/docs/zh/Quickstart.md

其次，在任务自主规划、自演进、上下文压缩卸载、浏览器操控等龙虾操控体验上也具备很多优势：

• 任务自主管理，随叫随到：JiuwenClaw具备任务规划模式，相当于给 AI 配了一个待办事项列表，用户可以随时对任务进行动态打断、追加和修改。任务执行过程中，实时展示当前任务状态，中途打断或追加，也可以灵活地重新规划与更新任务列表，不必等待前述任务完成。

• Skills 自主演进，越用越好：JiuwenClaw基于openJiuwen自演进框架，支持Skills自主演进。比如某次工具调用失败，或者用户说了“不对”、“换个方式”，系统会主动记录这些执行错误和反馈，分析根因，生成针对性的改进建议。同时，会向用户弹出演进审批窗口，所有更新由用户自己决定。

• 上下文压缩和卸载，省心更省成本：通过上下文卸载（Context Offload）机制，有效节省成本，同时支持实时展示当前上下文状态，用户可以清晰看到压缩前后的上下文长度和压缩比。

• 记忆随行，让智能搭档越来越懂你：通过分层持久化记忆系统，实现身份、场景、操作轨迹的全维度长效存储与智能检索，保障跨会话交互的连贯与精准。

• 更好地“替你操作浏览器”，告别反复人机验证：通过前端配置浏览器路径，JiuwenClaw可以自动获取已登录账号、浏览器Cookie、本地缓存、浏览历史、用户偏好设置等Profile信息，无缝接管用户当下的浏览器环境。

立即体验

JiuwenClaw最新版本已开源AgentTeam，可以在web页面或飞书频道切换集群模式体验，如以飞书为例：

3、在飞书频道中使用`/mode team` 切换为AgentTeam模式即可；如果不想使用集群模式了，可以再使用`/mode agent.fast` 切换性能模式，或`/mode agent.plan` 切换规划模式

当前，行业对AI Agent的优化集中在Harness Engineering：提示词工程、工具编排、护栏机制、任务循环、工作空间管理。这些是让单个Agent从"能用"到"好用"的基础功。

但当我们需要一个Agent团队——调研、分析、执行、审核各司其职、并行推进——单Agent的工程方法论就不够了。我们需要的是Coordination Engineering：团队编排、任务调度、通信协议、隔离机制、故障恢复、可观测性。

这不是Harness Engineering的替代，而是它的自然延伸。每个Teammate内部仍然是一个完整的Harness SDK Agent，拥有全部的Harness Engineering能力；而TeamAgent在此之上增加了协调层——让多个优秀的个体，组成一个高效的团队。

同时，我们注意到，JiuwenClaw也提出了Team Skill机制，可将AgentTeam执行过程中的团队协作流程沉淀为可复用的“团队SOP”协作模板，且每次使用后自动优化——用得越多，SOP越精准，进一步增强Evolution Engineering能力。

未来，随着多智能体技术的不断成熟，相信JiuwenClaw还会带来更多惊喜。此刻，不妨前往开源地址亲自上手，体验AgentTeam带来的高效与便捷！

附录

openJiuwen官网：https://www.openjiuwen.com/

openJiuwen AtomGit：https://gitcode.com/openJiuwen

openJiuwen GitHub：https://github.com/openJiuwen-ai/

JiuwenClaw AtomGit：https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw

jiuwenClaw GitHub：https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw

也可在 openJiuwen 官方媒体公众号解锁更多实操案例与技术解读。