多 Agent 工作流编排 部分实测

场景

你有一堆任务想交给 AI 干：整理资料、写周报、审代码、回消息——如果一个个手动开会话，上下文每次都要重讲，多个任务也没法并行。你想要的是一套「多 Agent 工作流」：定义好步骤，多个 Agent 各管一段自动跑，中间状态能共享，最后把结果汇总给你。

本组合包解决的是「怎么把多个 Agent 组织成一条流水线」：ruflo 负责编排（把任务拆成多步、并行或串行地跑，并自带记忆与 swarm 能力），claude-mem 负责跨会话记忆（每步之间不用重讲上下文），claude-code-router 负责模型路由（不同步骤可以走不同模型/供应商）。装完你会得到：一条能「一个命令起、多步自动跑、状态自动记」的 Agent 工作流。

需求信号：掘金「16 个 AI Agent 运营 13 个自媒体平台」28612v、「AI Agent 从入门到实践」11316v、「多智能体协作工作流剖析」3379v（demand/analysis-20260829.md R3 + analysis-20260830.md D3）。如果只是「在终端同时管多个编码会话」，单装 herdr 就够（本组合的编排场景是多步任务流水线）。

组合成员 （3）

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npx -y ruflo init --no-signup --no-skills-sh --no-codex-detect
npx -y ruflo --version

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g claude-mem
claude-mem install --ide claude-code

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g @musistudio/claude-code-router --no-audit --no-fund
ccr --help

方案总览

备选（按场景替换，不混装）：

• 团队多人并行 → 主线换 omc（团队优先的多 Agent 编排，Claude Code 生态插件形态）；单人本地流水线仍用 ruflo。
• 不用 Claude 栈、要统一网关 → 模型支撑换 litellm（一个 OpenAI 兼容端点接 100+ 模型）；与各成员为推断态 possible-compatible，未实测。
• 用代码构建多 Agent 应用（非终端用户）→ 主线换 agent-framework（Python 库，与 claude-mem / claude-code-router 均为矩阵 verified）。

为什么按这个顺序装：先装模型路由（ccr）并完成 provider 配置，再装记忆（claude-mem），最后装编排主线（ruflo）——ruflo 初始化时会读取既有 Claude 配置，后装避免它生成的配置段覆盖前两者的设置。注意 ruflo 与 ccr / claude-mem 存在推断冲突面（见「依赖警告」），装完必须人工确认配置并存。

快速开始

一键脚本由组合包文档自动生成（渲染后位于 pages/combos/combo-multi-agent-workflow.sh）。先备份/确认前置，再执行：

bash pages/combos/combo-multi-agent-workflow.sh

• 装完你会得到：一条多 Agent 工作流——ruflo 编排多步任务 + claude-mem 记忆共享 + ccr 多模型路由。
• 预计耗时：10-15 分钟。最大卡点 = ruflo init 的配置并存（它与 ccr/claude-mem 的写面有推断冲突，装完需人工确认 ~/.claude/settings.json 与 ~/.claude.json 内容并存）。
• 前置条件：Node >= 18；已装有 Claude Code 或 Codex 客户端；磁盘预留 < 500MiB（三件均为 npm 包）。

想弄明白每一步在干什么、装错了怎么恢复 → 看「逐步教学」。一键脚本出问题 → 逐条按逐步教学手动执行定位。

逐步教学

第 1 步：装 claude-code-router（先定模型路由，为什么最先：多步任务的「模型分发」底座）

ccr 把「用哪个模型」从工具配置里抽出来：你配一次 provider，后面每个 Agent 步骤都能按需切换模型，不用改客户端配置。它写 ~/.claude/settings.json 的路由 env 段（这也是后面 ruflo 要注意的共享面）。国内安装走 npmmirror 前缀（实测 9s/102 包）。

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g @musistudio/claude-code-router --no-audit --no-fund
ccr --help

预期输出: ccr --help 显示命令列表（实测 v3.0.22）

装好确认：

• ccr --help 有输出；首次运行按提示配置 provider（无模型时提示 No available models 属正常）。

卡住怎么办：

• npm 下载慢/超时 → 已带 npmmirror 前缀；还不行就换网络窗口重试。
• No available models → 按 guide 配置 provider 后再 ccr start。

第 2 步：装 claude-mem（再定记忆，为什么第二：工作流步骤间共享上下文的前提）

claude-mem 自动捕获会话内容、压缩后注入相关上下文——多步工作流里，第 3 步不用重讲第 1 步的背景。它安装时向 ~/.claude.json 注册插件并写 ~/.claude/plugins/（与 ruflo 的潜在冲突面，见依赖警告）。

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npm install -g claude-mem
claude-mem install --ide claude-code

预期输出: claude-mem install 完成注册（实测 0.11.x，MCP + worker 形态）

装好确认：

• claude-mem --version 有输出；claude-mem install --ide claude-code 无报错。

卡住怎么办：

• install 注册失败 → 确认 Claude Code 客户端存在且版本兼容；错误信息按 guide.md FAQ 排查。

第 3 步：装 ruflo（最后装编排主线，为什么最后：init 会读取既有 Claude 配置，后装避免配置互相覆盖）

ruflo 是 meta-harness：给 Claude Code / Codex 加编排、记忆与 swarm。init 用免交互参数（实测：--no-signup --no-skills-sh --no-codex-detect），完成后它会在工作区生成 .claude/settings.json（工作区级）——这是它和 ccr 的共享写面，装完务必按「依赖警告」人工确认。

npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com npx -y ruflo init --no-signup --no-skills-sh --no-codex-detect
npx -y ruflo --version

预期输出: ruflo init 完成初始化；--version 显示 3.38.20

装好确认：

• npx -y ruflo --version → 3.38.20；
• 工作区出现 .claude/settings.json（ruflo 写入段）且原有的 ccr 路由 env 段仍在（用 cat .claude/settings.json 核对）。

卡住怎么办：

• init 交互卡住 → 用上面的免交互参数；还卡就检查网络（npmmirror 已内置）。
• settings.json 里 ccr 段被覆盖 → 手工合并：保留 ccr 的 env.ANTHROPIC_BASE_URL 等段，把 ruflo 段追加进去（冲突处理见「依赖警告」）。

装完验收（一步到位）

作用：装完跑下面一条命令块，全绿 = 本组合包就绪；某条失败 → 回「逐步教学」对应步骤定位。

npx -y ruflo --version
claude-mem --version
ccr --help

预期输出: ruflo 3.38.20；claude-mem 0.11.x；ccr 显示命令列表。全绿 = 编排→记忆→路由命令面就位

注：装完需人工确认一次写面并存——~/.claude/settings.json（ccr 路由 env）与 ~/.claude.json（claude-mem 注册）内容都在（推断冲突已记录）；首次运行 ccr 按提示配置 provider（No available models 属正常）。

日常使用

• 起一条工作流：在项目目录 npx -y ruflo 进入 harness，按它的编排命令定义步骤并运行（详见 ruflo guide.md）。
• 各步骤共享上下文：claude-mem 自动注入；想手动确认记忆内容用 claude-mem 子命令。
• 换模型：ccr 切换 provider，或改 ~/.claude/settings.json 的路由段。

卸载与清理

• ruflo：npm rm -g ruflo || true（npx 形态可跳过）；删除工作区 .claude/settings.json 中 ruflo 段（保留 ccr 段！）。
• claude-mem：claude-mem uninstall（先卸载注册）+ npm rm -g claude-mem；~/.claude-mem/ 为专属配置可删。
• ccr：npm rm -g @musistudio/claude-code-router；~/.claude-code-router/ 为专属配置可删；~/.claude/settings.json 中路由 env 注入段需按 guide.md 卸载段手动确认清理。

安装顺序

1. claude-code-router（模型路由）→ 2. claude-mem（记忆）→ 3. ruflo（编排主线）。先配路由、再装记忆、最后装编排，避免 ruflo init 覆盖前两者的配置；全装完跑通一条多步任务才算组合就绪。

依赖警告

• 冲突（如实四态）：
• ruflo×ccr：possible-compatible（2026-08-30 部分实测）——写面字段/层级不重叠：ruflo 写工作区 .claude/settings.json env（实测仅 CLAUDE_FLOW_*/CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS，无 ANTHROPIC_*），ccr 注入 HOME ~/.claude/settings.json env（ANTHROPIC_*，需 provider 配置后触发）；ccr 网关启停与 ruflo doctor 并存正常。注入链未触发，不转 verified。出处：站内文档。
• ruflo×claude-mem：possible-compatible（2026-08-30 部分实测）——claude-mem 写 HOME ~/.claude.json（隔离实测新建，无 mcpServers 段）+ ~/.claude/plugins/，ruflo 写工作区 + HOME CLAUDE.md 指针块（实测原样保留），写面不重叠；ruflo doctor 不受影响。claude-mem IDE 注册段在无 Claude Code 环境未验证，不转 verified。出处：站内文档。
• claude-mem×ccr：compatible（verified 2026-08-28）——流水线实测共装冒烟双过、写面不重叠。出处：站内文档。
• agent-framework×ccr / agent-framework×claude-mem：compatible（verified）——流水线实测。出处：站内文档。
• omc×ccr：possible-compatible（推断态）；omc 与 claude-mem 未入矩阵——换主线前先查矩阵，未实测不虚标。
• 版本：ruflo 3.38.20；claude-mem 0.11.x；ccr 3.0.22；Node >= 18（三件 npm 形态）。
• 环境：三件都依赖 Claude Code 或 Codex 客户端（ruflo init 需要检测到客户端）；ccr 首次运行需 provider 配置；claude-mem install 写注册面，卸载时先 uninstall 再删包。
• 国内网络：三件 npm 安装均已内置 npmmirror 前缀（实测）；最可能卡的一步 = ruflo init 时的配置并存，不是网络。

FAQ

1. ruflo 和 ccr 会不会打架？ → 2026-08-30 隔离实测：写面字段/层级不重叠（ruflo=工作区 settings.json env CLAUDE_FLOW_*；ccr=HOME settings.json env ANTHROPIC_*，注入需 provider 配置后触发），ccr 网关启停与 ruflo doctor 并存正常 → possible-compatible（部分实测）。仍建议按顺序装（先 ccr 配好路由再 ruflo init），配好 provider 后 cat ~/.claude/settings.json 确认注入段与工作区配置并存。
2. 为什么不用 omc？ → omc 是团队优先的多 Agent 编排（插件形态），适合多人并行；单人本地流水线用 ruflo 更轻。两条主线按场景二选一，不混装。
3. 这跟 herdr 有什么区别？ → herdr 管「并行会话的终端运行时」（会话/工作区管理）；本组合管「多步任务的编排流水线」（拆步/并行/汇总+记忆+多模型）。要同时管多个会话 → herdr；要自动跑多步任务 → 本组合。
4. claude-mem 会不会拖慢每一步？ → 它压缩后注入相关上下文，实测为 MCP + worker 形态；觉得注入太多可在配置里调（见 claude-mem guide.md）。

验证证据

每份组合包在隔离环境实测（冒烟 + 写面检查），未实测项在文中如实标注；实测日期见下方验证证据。

验证于 2026-08-30 · TTL 到期 —（180 天）

• ruflo swarm 编排层（2026-08-30 隔离实测）：本地 ollama provider（configure/test 连通 PASS）+ swarm init/start/status 全过（8 agent slots 就绪）；执行层（agent 实际跑任务）需 Claude Code / claude -p 通道，未验证。证据 实测复现日志（2026-08-30）。
• 三件套级联调（2026-08-30 隔离实测，部分）：ruflo init + claude-mem install + ccr 装/start/stop 同环境并存，写面不重叠（详见证据），装完后 ruflo doctor 18 passed / All checks passed。未全验证：ccr env 注入链（需 provider 配置触发）、claude-mem IDE 注册段（无 Claude Code 环境）——如实标注，不虚标 verified。证据 实测复现日志（2026-08-30）。
• 成员级实测：ruflo（实测记录（本地留存） +）。
• 矩阵 verified 对子：claude-mem×ccr（2026-08-28 流水线）、agent-framework×ccr、agent-framework×claude-mem（站内文档）。

关联问题

• agent-toolchain-coexist
• claude-code-router-3