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三省六部 · Edict 安装使用完整教程
（2026 年最新）
多数 Multi-Agent 框架的用法是「你们几个 AI 自己聊，聊完把结果给我」，最后你拿到的是一坨说不清经过什么处理、无法复现也无法干预的结果。三省六部 · Edict 反其道而行——它把在中国存在上千年的官制搬进 AI 编排：由 12 个 AI Agent（11 个业务角色 + 1 个兼容角色）组成三省六部，核心差异是一道制度性审核关卡。项目已在 GitHub 收获 16,871 Stars。本文带你跑通安装、看懂架构、摸清军机处看板的每一块面板。
openclaw agents add taizi）。只想尝鲜可用 Docker 一键体验，镜像预置模拟数据、无需 OpenClaw。它本质是为 OpenClaw 生态做的多 Agent 编排 + 可视化看板，README 未披露量化性能基准，请勿把它当性能产品评估。🔧 准备工作
Preparation
完整安装对环境有明确要求，建议先逐条核对，避免装到一半卡住。
- OpenClaw 已安装——Edict 的 Agent 注册、通信与 Gateway 全部依赖 OpenClaw，这是完整使用的前提。
- Python 3.10+——后端
server.py基于标准库实现，官方前置条件标注为 3.10+。 - 系统 macOS / Linux——官方安装脚本面向类 Unix 环境，生产部署支持 systemd 守护进程。
- 可选：Node.js 18+——仅用于构建 React 前端，未安装会自动跳过，Docker 镜像内已包含预构建前端。
📦 安装步骤详解
Installation
Step 1Docker 一键体验（无需 OpenClaw）
想先看看军机处看板长什么样，一行命令即可，镜像已预置模拟数据。
docker run -p 7891:7891 cft0808/edict
启动后打开 http://localhost:7891，即可浏览看板。若在 x86/amd64 机器上遇到 exec format error，加 --platform linux/amd64 参数或改用 docker compose up。
Step 2完整安装
在装好 OpenClaw 的机器上克隆仓库并执行一键安装脚本。
git clone https://github.com/cft0808/edict.git cd edict chmod +x install.sh && ./install.sh
脚本会自动创建全量 Agent Workspace、写入各省部 SOUL.md、注册 Agent 及权限矩阵到 openclaw.json，并通过符号链接统一数据、同步 API Key。首次安装需先跑 openclaw agents add taizi 配置 API Key，再重新执行 ./install.sh 同步到所有 Agent。
Step 3启动服务
推荐一键启动，也可以分别拉起数据刷新循环与看板服务器。
# 方式 1：一键启动（推荐） chmod +x start.sh && ./start.sh # 方式 2：分别启动 bash scripts/run_loop.sh & # 数据刷新循环 python3 dashboard/server.py # 看板服务器 open http://127.0.0.1:7891
🏛️ 为什么古人比现代框架更懂制衡
Why the Architecture
Edict 的流转链路是一条严格的权力链：你(皇上) → 太子(分拣) → 中书省(规划) → 门下省(审议) → 尚书省(派发) → 六部(执行) → 回奏。太子负责消息分拣——闲聊自动回复，只有真正的旨意才建任务；中书省拆解子任务，尚书省派发给六部并行执行。这不是花哨的比喻，而是把「谁有权给谁发消息」写进白纸黑字的权限矩阵。
真正的杀手锏是门下省。CrewAI、AutoGen 的协作模式多是「做完就交」，没有 QA 环节；而门下省专职审核中书省的规划是否完备、子任务拆解是否合理，并且——
- 审查方案质量——检查规划完备性与拆解合理性。
- 封驳不合格产出——不是打个 warning，而是直接打回重做。
- 强制返工循环——直到方案达标才放行。
关键在于，这道审核不是可选插件，而是架构的一部分：每一个旨意都必须经过门下省，没有例外。流程同样受状态机保护，kanban_update.py 内置 _VALID_TRANSITIONS 校验，非法的状态跳转会被拒绝并记录日志，确保流程不可绕过。每个 Agent 都拥有独立的 Workspace、独立的 Skills 与独立的模型配置。
📊 与传统框架对比
Comparison
README 给出一张功能维度对比表，可以直观看出差异所在。注意：这是功能维度的对比，并非量化性能基准。
| 能力维度 | CrewAI | MetaGPT | AutoGen | 三省六部 · Edict |
|---|---|---|---|---|
| 审核机制 | ❌ 无 | ⚠️ 可选 | ⚠️ Human-in-loop | ✅ 门下省专职审核 · 可封驳 |
| 实时看板 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ 军机处 Kanban + 时间线 |
| 任务干预 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ 叫停 / 取消 / 恢复 |
| 流转审计 | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ✅ 完整奏折存档 |
| Agent 健康监控 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ 心跳 + 活跃度检测 |
| 热切换模型 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ 看板内一键切换 LLM |
| 部署难度 | 中 | 高 | 中 | 低 · 一键安装 / Docker |
* 数据照抄自项目 README；核心差异为「制度性审核 + 完全可观测 + 实时可干预」。
📋 军机处看板与日常用法
Dashboard & Usage
军机处看板共 10 个功能面板，覆盖从下旨到复盘的全流程。下面挑其中最能体现实战价值的几块介绍。
按状态列展示全部任务，支持省部过滤与全文搜索；心跳徽章 🟢活跃 / 🟡停滞 / 🔴告警，并可对任务执行叫停 / 取消 / 恢复。
已完成旨意自动归档为奏折，以「圣旨→中书→门下→六部→回奏」五阶段时间线呈现，可一键复制为 Markdown。
内置 9 个预设圣旨模板（周报生成、代码审查、API 设计、竞品分析等），支持分类筛选、参数表单与预估时间费用，预览后一键下旨。
每个 Agent 可独立切换 LLM，应用后自动重启 Gateway，约 5 秒生效。
提供 Token 消耗排行榜、活跃度、完成数与会话统计，便于成本与绩效盘点。
每日自动采集科技/财经资讯，支持分类订阅管理并推送到飞书。
日常下旨可直接通过飞书 / Telegram / Signal 给中书省发消息，例如「设计一个用户注册系统，要求 FastAPI + PostgreSQL + JWT 鉴权 + 测试用例 + 部署文档」，随后中书省规划、门下省审议、尚书省派发给兵部 / 工部 / 礼部并行执行，全程可在看板实时监控并随时干预。
🔌 进阶：自定义 Agent 与技能生态
Extending
想改角色人格与职责，直接编辑 agents/<id>/SOUL.md 即可。给 Agent 增补技能有三种入口：看板 UI、CLI 与 API。用 CLI 从 GitHub 拉取远程 Skill 的写法如下。
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \ --agent menxia \ --name mmx_cli \ --source https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md \ --description "MiniMax 多模态 CLI 技能" # 一键导入默认 skills 到指定 agents python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents menxia,shangshu
如有自建 Skills Hub，可通过 OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE 或 ~/.openclaw/skills-hub-url 配置自定义源。生产环境可复制 edict.service 到 systemd 目录实现开机自启，或用 edict.sh start/stop/restart/status 管理。
✅ 验证与排错
Verify & Debug
装完先做一轮自检，重点确认 Agent 是否真的活着。
- 查 Agent 状态——
curl -s http://127.0.0.1:7891/api/agents-status，确认taizi的statusLabel为alive。 - 查 Gateway 日志——在
/tmp/openclaw/下找最新日志，grep出 error / fail / unknown。 - 强制重试卡住任务——
POST /api/scheduler-scan并带thresholdSec触发巡检扫描。
ps aux | grep openclaw 检查）。Docker 报 exec format error 多为镜像与主机架构不符，加 --platform linux/amd64。中国大陆拉取 GitHub raw 资源需代理，Skill 下载失败可配置 https_proxy 后重试。🛡 常见问题解答
FAQ
Q1：一定要装 OpenClaw 吗？
跑完整功能需要 OpenClaw 与 API Key。只想体验看板可先用 Docker 一键启动，镜像预置模拟数据、无需 OpenClaw。
Q2：门下省审核是可以关掉的吗？
不可以。它是架构的一部分而非可选插件，每一个旨意都必须经过门下省，不合格方案会被封驳打回并强制返工。
Q3：能中途干预任务吗？
可以。看板支持叫停 / 取消 / 恢复；同时 kanban_update.py 强制合法状态转换路径，非法跳转会被拒绝并记录日志。
Q4：模型和技能能自己换吗？
能。每个 Agent 独立配置 LLM，看板内热切换约 5 秒生效；技能通过 skill_manager CLI / API / 看板 UI 三种方式添加更新。
Q5：README 里的对比表是性能跑分吗？
不是。它是功能维度的对比，README 未披露量化的性能基准，评估时请以功能与流程价值为准。
Q6：协议与部署方式？
MIT 协议，可自托管；开发用 start.sh，生产用 systemd 的 edict.service。
◆ 项目信息
官网/生态：openclaw.ai（完整功能依赖 OpenClaw）
最快上手：
docker run -p 7891:7891 cft0808/edict
