文本是《AI咨询(共112篇)》专题的第 112 篇。阅读本文前,建议先阅读前面的文章:
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还在死磕OpenClaw部署?还在为单个AI不靠谱、多AI不协同而头疼?
最近AI圈藏着一个脑洞大到离谱的开源项目——有人直接用AI复刻了千年前的唐朝三省六部制,搭了个专属「赛博朝廷」,自己当起了“赛博皇帝”,手下12个AI Agent各司其职、相互制衡,活脱脱一套AI版“朝廷办公系统”!
这个项目名叫「三省六部 · Edict」,刚在Github上线没多久就圈粉无数,截至3月10日21:00,星标数已达6.5K+,堪称近期最有意思的AI多智能体实验。

先放传送门,感兴趣的朋友可以直接围观、体验:https://github.com/cft0808/edict
想象一下:你是“赛博皇帝”,12个AI大臣听你号令
很多人都用过ChatGPT、豆包、DeepSeek这类AI智囊,它们在处理单一简单任务时确实好用,但遇到复杂事务就彻底“拉胯”:
要么工作量太大“CPU烧了”,胡言乱语没逻辑;要么做完不检查,报表里全是错漏数据;最气人的是,你追问上周交代的事,它可能会懵圈:“陛下,我忘了……”
而「三省六部 · Edict」最绝的地方,就是跳出了“单一AI”的局限——它借鉴唐朝三省六部制,用12个AI Agent(11个业务角色+1个兼容角色),搭建出一个“高可靠的协作系统”,哪怕每个AI个体“不可靠”,组合起来也能高效运转。
这12个AI Agent,对应古代朝廷的核心岗位,分工明确到离谱,还有军机处看板实时监控,完美复刻“朝廷办公”的仪式感和高效性:

🔴 太子:皇帝的“贴心秘书”(无决策权,却最懂你)
不像古代太子有继承权,这里的AI太子更像个“懂分寸、会统筹”的秘书,不越权、不添乱,专门处理基础事务:
• 消息分拣:自动区分你的闲聊和正事,不耽误你处理核心要务;
• 旨意提炼:把你随口说的需求、吩咐,整理成清晰可执行的任务指令;
• 标题概括:自动提炼各类任务、文档的核心内容,方便你快速查阅,节省时间。
🔵 三省:朝廷“大中台”(规划、审议、派发,层层把关)
三省就相当于“朝廷管理层”,负责把皇帝的“旨意”落地成可执行的方案,还自带“分权制衡”机制,避免出错:
• 中书省:接旨办事,擅长需求理解、任务拆解和方案设计,相当于“朝廷策划部”,把你的想法变成具体计划;
• 门下省:审议把关,负责质量评审、风险识别、标准把控,要是中书省的方案不行,直接“封驳”打回重改,堪称“朝廷质检部”;
• 尚书省:调度协调,拿到通过审议的方案后,分配给下面的六部执行,还负责跟踪进度、汇总结果,相当于“朝廷调度中心”。
🟢 七部+军机处:执行主力军+实时监控面板
除了太子和三省,还有七部专门负责具体执行,再加上军机处Kanban,形成“执行+监控”的闭环:
六部(专项执行,各司其职)
• 户部:管数据、资源、核算,擅长数据处理、报表生成、成本分析(相当于“朝廷户部+数据部”);
• 礼部:管文档、规范、报告,擅长技术文档、API文档、规范制定(相当于“朝廷礼部+文案合规部”);
• 兵部:管代码、算法、巡检,擅长功能开发、Bug修复、代码审查(相当于“朝廷兵部+技术部”);
• 刑部:管安全、合规、审计,擅长安全扫描、合规检查、红线管控(相当于“朝廷刑部+安全部”);
• 工部:管CI/CD、部署、工具,擅长Docker配置、流水线、自动化(相当于“朝廷工部+运维部”);
• 吏部:负责人事、Agent管理,擅长Agent注册、权限维护、培训(相当于“朝廷吏部+人力部”);
• 早朝官:兼容协调,辅助各部门衔接,避免职责空白。
军机处Kanban(上帝视角监控)
相当于你的“监控面板”,当六部并行执行任务时,你能实时看到每个AI Agent的进度,随时可以叫停、取消、恢复任务,全程可控、可干预。

整个流程也十分丝滑:你通过飞书、企微等工具“下旨”,中书省接旨后拆解任务、设计方案,门下省审议把关,尚书省调度六部执行,最后尚书省汇总结果“回奏”,完美复刻古代朝廷的办公逻辑!
网友笑疯:赛博皇帝在线办公,还要加锦衣卫?
这个脑洞大开的项目,在Github华人程序员圈子火了之后,很快被搬运到各大论坛,美卡论坛(US Card Forum)技术板块的评论区,直接变成“赛博朝堂吐槽大会”,精彩到停不下来:
“所以系统运行的时候,用户是在cosplay皇帝吗?”
“让好汉查好汉,让英雄查英雄,绝了!”
“附议!锦衣卫这个绝了,就是Monitoring Agent,专门监控各部有没有发生Hallucination。如果有Agent敢乱输出,直接诏狱伺候,先拖出去打三十大板!!”
“每个Agent是不是每周还要给皇帝写贺表?”
还有网友脑洞延伸,建议出汉朝、宋朝版本,甚至国外版本,只能说网友的玩心和作者一样大,把“赛博朝廷”玩出了新花样~
赛博朝廷的核心:解决Multi-Agent的老痛点
可能有人觉得,这只是个“玩票项目”,但其实它背后藏着对AI多智能体(Multi-Agent)的深刻思考,还解决了行业老难题。
先简单科普下:什么是Multi-Agent?直白地说,就是模仿人类社会的协作方式——专业分工、各司其职、协同作战。当你面对的任务足够复杂、需要多种能力,或者希望看到清晰的决策过程时,Multi-Agent架构比单个超级AI更能妥善解决问题。
但早期的Multi-Agent框架(比如AutoGen),大多是“群聊模式”:几个AI自己商量着办,没有明确职责,很容易互相寒暄、偏离主题,甚至陷入死循环。

而「三省六部 · Edict」的高明之处,就是用“三省六部”的层级结构,精准解决了这个问题:
-
分工明确:规划者(三省)和执行者(七部)分离,避免职责混乱,每个AI只做自己擅长的事;
-
相互制衡:门下省的“审核职能”,相当于给整个流程加了一道“安全阀”,这也是作者口中的“杀手锏”,能有效避免出错;
-
可追溯、可干预:信息流向单向且受控,任务进度实时可见,不像传统框架那样,拿到结果却不知道过程,出问题也无法干预。
更关键的是,它用“AI工作流+SOP”替代了AI漫谈,让复杂任务的执行变得可预测、可追踪,这也是企业用AI解决问题的核心需求。
和OpenClaw啥关系?能不能直接用在公司?
很多人会问,这个赛博朝廷项目,和近期爆火的OpenClaw有啥关联?
答案很简单:「三省六部 · Edict」是基于OpenClaw的底层能力和通讯渠道,搭建的上层多智能体编排系统——相当于OpenClaw是“地基”,这个项目是在地基上盖的“赛博宫殿”。
说到OpenClaw,就不得不提它的爆火程度:2025年末,奥地利开发者Peter Steinberger的“周末项目”Clawdbot(后改名OpenClaw)悄然上线,没人预料到,它会在短短60天内斩获超过25万GitHub Star——超越了React花费十余年才达到的里程碑,成为AI历史上增长最快的开源项目。
它的爆火像一颗投入湖面的巨石,激起了整个行业的连锁反应:OpenAI以收购OpenClaw创始人的方式直接入局;Anthropic收购Vercept强化Computer Use;国内腾讯云、阿里云、移动云等云厂商先后宣布接入,小米要做手机“龙虾”,月之暗面、MiniMax等AI新势力,也纷纷推出Kimi Claw、MaxClaw等平替产品(大家习惯把OpenClaw及平替称为“龙虾”)。
但爆火之下,焦虑和安全风险也随之而来:3月8日,“工信部已发布高危风险预警”登上热搜,据悉,工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现,OpenClaw部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。
一时间,一次技术性迭代,变成了盲目的、不可控的焦虑情绪——很多人看不懂AI圈的变化,便把焦虑投射到OpenClaw这只“龙虾”上,盲目跟风部署,却忽略了自身需求。
而「三省六部 · Edict」,更像是一次“反焦虑”的实验:它不追求“实用至上”,反而用一种“好玩”的方式,把复杂的AI多智能体架构变得通俗易懂。
至于能不能直接用在公司?答案是:再等等。
先不提企业组织的复杂性,仅看这个赛博朝廷的架构,就知道它的“成本”不低——11个AI Agent协同工作,烧的token(相当于AI的“工资”)是指数级增加的,对大多数公司来说并不划算,现阶段还难以落地。
本质:一场文科生式的AI实验,让技术变易懂
其实不管是OpenClaw,还是「三省六部 · Edict」,最初都源于开发者的“玩心”:OpenClaw是创始人财务自由后的“周末项目”,而这个赛博朝廷,也是一次“好玩”的尝试。
“玩”的时候,你可能不会时时刻刻测算Token的投入产出比,也不会焦虑如何和组织深度绑定——因为那些变化,都是自然而然发生的。
而这个项目的价值,远不止“好玩”:它是一个巧妙的“文科生式隐喻”,把高中历史课上人人都懂的“三省六部制”,与现代前沿的Multi-Agent架构结合在一起。
那些原本对AI代码、工程概念一窍不通的人,通过这个熟悉的历史框架,就能轻松理解AI Agent到底是怎么分工、协作、落地任务的——不用看复杂的代码,不用懂专业的术语,就能看懂前沿AI技术,这本身就是一件很有意义的事。
AI的发展,从来不是只有“硬核技术”一条路。有时候,一个有趣的脑洞、一次跨界的结合,反而能让技术变得更贴近普通人,也能给行业带来新的思考。
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