# 序言 
大模型在处理长线任务还是有极限的，解决复杂工程问题还得靠 多智能体的团队协作。但这又带来了一个新问题：这么多 Agent，谁负责规划？谁负责执行？谁负责审查？
最近我在折腾一个非常硬核的开源项目，它巧妙地把中国古代的三省六部制搬到了 AI 架构里：有负责接收需求分拣的“太子”，有负责拆解任务的“中书省”，还有负责干脏活累活的“六部”。
今天，我们就来实际跑通这套系统，提前体验一把当赛博皇上批阅奏折的快感。
# 项目结构

![567](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/bfd9948a296b01d58585f56c6dbc62d4.png)
```
皇上 → 太子分拣 → 中书规划 → 门下审议 → 已派发 → 执行中 → 待审查 → ✅ 已完成
                      ↑          │                              │
                      └──── 封驳 ─┘                    阻塞 Blocked
```

| 部门         | Agent ID   | 职责          | 擅长领域              |
| ---------- | ---------- | ----------- | ----------------- |
| **太子**     | `taizi`    | 消息分拣、需求整理   | 闲聊识别、旨意提炼、标题概括    |
| 📜 **中书省** | `zhongshu` | 接旨、规划、拆解    | 需求理解、任务分解、方案设计    |
| 🔍 **门下省** | `menxia`   | 审议、把关、封驳    | 质量评审、风险识别、标准把控    |
| 📮 **尚书省** | `shangshu` | 派发、协调、汇总    | 任务调度、进度跟踪、结果整合    |
| 💰 **户部**  | `hubu`     | 数据、资源、核算    | 数据处理、报表生成、成本分析    |
| 📝 **礼部**  | `libu`     | 文档、规范、报告    | 技术文档、API 文档、规范制定  |
| ⚔️ **兵部**  | `bingbu`   | 代码、算法、巡检    | 功能开发、Bug 修复、代码审查  |
| ⚖️ **刑部**  | `xingbu`   | 安全、合规、审计    | 安全扫描、合规检查、红线管控    |
| 🔧 **工部**  | `gongbu`   | CI/CD、部署、工具 | Docker 配置、流水线、自动化 |
| 📋 **吏部**  | `libu_hr`  | 人事、Agent 管理 | Agent 注册、权限维护、培训  |
| 🌅 **早朝官** | `zaochao`  | 每日早朝、新闻聚合   | 定时播报、数据汇总         |

下图是总控台的省部调度，每次调度谁都会在这里显示，Agent处于什么状态也都会显示出来。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/09a743d9ed676f339effe30d438a00f1.png)
# 配置使用指南

安装方法和开源链接放在文章最后了，把系统跑起来并不复杂。安装完成后，你需要开启两个终端，分别执行数据刷新循环和启动看板服务器然后在浏览器访问 `http://127.0.0.1:7891` 就能看到后台了。
```
# 终端 1：数据刷新循环
bash scripts/run_loop.sh

# 终端 2：看板服务器
python3 dashboard/server.py

# 打开浏览器
open http://127.0.0.1:7891
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/5d3d93159519831b02922bae24aaf816.png)
在~/.openclaw/openclaw.json文件中加入下面配置绑定，这里演示的是discord的频道，需要开启开发者，然后复制频道名就可以了。如果是飞书就要开启多个Bot，然后再绑定，方法是一样的。
  ```
    bindings: [
    { agentId: "main", match: { channel: "discord", peer:{"kind": "channel", "id": "12312312312312312" } } },
    { agentId: "creative", match: { channel: "discord", peer:{ "kind": "channel","id": "1231231231231231" } } },
  ],
  ```
  我这里是每个部门都绑定了对应的频道，方便后面管理和测试。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/572e17f3e5633767f166a4f9ad04bf0a.png)

建议在 `openclaw` 配置文件中指定模型，这里的看板目前的模型切换功能更偏向展示。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/d7a97650e02f9b78aa4bea87ba9665a1.png)

在技能配置里可以为每个部门设置专用的skills，点击添加然后输入Agent+skills名称+github url即可
也可以在cli里使用命令进行安装：
```
# 从 GitHub 添加 code_review skill 到中书省
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
  --agent zhongshu \
  --name code_review \
  --source https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md \
  --description "代码审查技能"

# 一键导入官方 skills 库到指定 agents
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
  --agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu

# 列出所有已添加的远程 skills
python3 scripts/skill_manager.py list-remote

# 更新某个 skill 到最新版本
python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
  --agent zhongshu \
  --name code_review
```
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/88f70eb456396caec3520455e082f207.png)

这里还内置了很多的"圣旨"库，这里是工作模板，点击下旨然后填入对应需求就可以直接让openclaw开始工作了。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/443c7e98ac05cde70198b12823f010db.png)

下图展示的是我执行全部制度的测试，我给他的任务是写一篇 关于Agent的三省六部制度设置的文章，这种本不需要所有部门都运行的，但是我强制了测试每个部门，消耗的代价也挺大的，只是这个流程消耗了100次左右的模型调用。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12068838/865ce109af52cd2a29b54fcd0ae06ba9.png)

# 总结
这套三省六部系统绝对不是拿来玩过家家的，它更适合去处理那些逻辑链条极长、需要多工种配合的硬核企业级工程项目。日常轻量级任务，还是别轻易劳驾满朝文武了，我们绑定Bot对应部门，平时直接越级对话更便利一些。在使用过程中遇到了什么坑可以留言交流！


大模型在处理长线任务还是有极限的，解决复杂工程问题还得靠 多智能体的团队协作。但这又带来了一个新问题：这么多 Agent，谁负责规划？谁负责执行？谁负责审查？最近我在折腾一个非常硬核的开源项目，它巧妙地把中国古代的三省六部制搬到了 AI 架构里：有负责接收需求分拣的“太子”，有负责拆解任务的“中书省”，还有负责干脏活累活的“六部”。今天，我们就来实际跑通这套系统，提前体验一把当赛博皇上批阅奏折的快感。

当赛博皇上给Ai设立三省六部

本文介绍一款创新开源系统，将中国古代“三省六部制”深度融入多智能体架构：以“太子”分拣需求、“中书”规划、“门下”审议、“六部”执行，实现AI团队协同处理复杂工程任务，兼具逻辑严谨性与文化巧思。

人工智能

架构设计

开发工具

这套AI三省六部系统将古代官制融入多智能体协作架构，通过太子分拣、中书规划、门下审议、六部执行的完整流程，实现复杂任务的智能分解与协同处理。支持多部门Agent绑定、技能扩展和任务调度，适合处理逻辑链条长的企业级工程问题。开源项目提供看板监控和命令行管理工具，让用户轻松体验古代官制与现代AI的完美结合。

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