让 AI Agent 像团队一样协作
让一个 Agent 同时写代码、review 自己的代码,会怎样?确认偏误 + 上下文退化 — 它会说服自己错的是对的
业务背景、历史经验、团队约定
代码审查、部署流程、测试策略
SOP、协作规则、交付标准
执行中自动沉淀新知、淘汰旧认知
eval 复盘 → 优化执行方式
执行 → 观测 → 改 YAML → 再执行
审计不能审自己。Reviewer 不知道 Developer 的决策过程
法庭上证据经过筛选才呈堂。JSON Schema 过滤过程噪声
换班医生看病历而非听口述。每个角色都有干净的 context
生产线工序不能跳过。Graph 强制执行,Agent 无法篡改步骤
Workflow YAML — 声明式定义角色和路由
Moderator — 纯查表路由,零 LLM 成本
Thread — 不可变 CAS 链,每步可寻址
Agent — 独立 CLI 进程,Session 隔离
Frontmatter — 结构化输出,$status 驱动路由
Hook — commit 前跑 lint/test,失败自动回退
从 Issue 到 PR 的完整工程流程。5 角色流水线 + 回退循环。
Planner ≠ Developer — 规划和执行分离
Reviewer 认知隔离 — 只看代码不看心路历程
$SUSPEND — 信息不足时挂起等人
对抗性辩论 — 对称博弈 + Host 裁决 + 自主收敛。
oneOf frontmatter — speak / conceded / final 三路径
自主收敛 — Agent 自己决定何时认输
3 轮上限 — 自动结束机制
uwf workflow show
审查 Workflow 定义
uwf thread list / read
追踪执行状态和上下文
uwf step show / read
逐步检查每一步产出
uwf step ask
向历史步骤的 Agent 提问
uwf step fork
从任意步骤分叉重跑
uwf log show
进程级调试日志
静态胜任只能维持当下,持续自我更新,才是组织核心人才的终极竞争力。— 彼得·德鲁克《卓有成效的管理者》
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