Agents · 多智能体编排框架
Edict
以三省六部为灵感的制度化多Agent编排框架
Edict 以中国古代三省六部为灵感设计多 Agent 编排体系，强调分权、审核、派发和全流程可视化。
状态
verified
开源
价格
开源免费
MIT
入口
GitHub / Docker / 本地运行
本地运行 / Docker / 自托管 / SDK 集成
API
API 需确认
独立体系
形态
多 Agent 协作系统
Python / Dashboard / Docker
选型结论
适合想用制度化审核和可视化看板来编排多Agent协作的开发者。它以分权与审议机制约束任务派发流程，取舍在于实验性偏强，业务产线可用性要按真实任务与部署复杂度验证。
定位
适合
成本口径
核心能力
三省六部式分工
把多Agent职责拆成决策、审核与执行层，分权结构清晰，便于按角色约束行为边界。
实时可视化看板
通过Dashboard观察任务派发与审核流转，协作过程可见，便于定位阻塞环节。
审议机制
在派发前后加入审核与复核环节，让Agent输出先过制度流程再进入下一步。
本地与容器部署
支持本地运行、Docker与自托管，也能通过SDK集成到既有开发流程中。
典型使用场景
多Agent流程编排
需要把复杂任务拆给多个Agent并按审核顺序推进时，可用制度化流程组织协作。
协作过程监控
希望实时看到任务派发与审核状态，用看板替代分散日志的开发者可以尝试。
自托管实验环境
在内网或本地Docker环境里验证多Agent编排方案，便于控制依赖与数据范围。
上手步骤
- 1
从仓库入手
先读GitHub上的说明与示例，理解三省六部的角色划分与流程定义。
- 2
本地跑通流程
用Python环境安装依赖并启动服务，确认基础协作流程可以正常运转。
- 3
容器化部署
按Docker方式启动，把编排服务与看板放进容器，减少环境差异带来的问题。
- 4
接入自有模型
按适配说明接入国产模型或兼容OpenAI接口的供应商，替换默认模型配置。
价格与使用方式
价格口径
开源状态
API 状态
使用入口
运行方式
支持平台
常见连接对象
所属生态
优点与局限
值得选的地方
- 分权与审议机制让多Agent协作有明确审核顺序。
- 实时看板呈现派发与审核流转，过程更易追踪。
- MIT许可开源，可本地、Docker与自托管部署。
先想清楚的地方
- 偏实验性框架，业务产线可用性需按真实任务验证。
- 角色与流程配置需要理解制度设计，上手成本不低。
适合谁用
更适合
- 想用审核机制约束多Agent的开发者
- 需要可视化看板观察协作流程的团队
- 倾向本地或自托管部署的开发者
不太适合
- 需要开箱即用产线方案的业务团队
- 只想调用现成接口的轻量使用者
同类对比
4 个同类| 产品 | 形态 | 价格口径 | 开源 | 地区 |
|---|---|---|---|---|
| Edict cft0808 · 本页 | 多 Agent 协作系统 | 开源免费 | 是 | 中国 |
| ClawSwarm The Swarms Corporation | 多 Agent 生产力系统 | 开源免费 | 是 | 海外 |
| TinyClaw TinyAGI | 多团队多渠道 Agent Runtime | 开源免费 | 是 | 海外 |
| AgentFactory RenseiAI | 软件工厂 / Agent 舰队管理 | 开源免费 | 是 | 海外 |
| Moxt Moxt | Web 工作空间 | 按用量计费，$1 = 100 Credits | 否 | 海外 |
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常见问题
4 条Edict适合什么样的开发者使用？
适合想用制度化审核与可视化看板来编排多Agent协作的开发者，需要愿意理解角色分工与流程配置。
Edict的审议机制是怎么起作用的？
它在任务派发前后安排审核与复核环节，让Agent输出先经过制度流程再进入下一步。
Edict支持哪些部署方式？
支持本地运行、Docker与自托管，也可以通过SDK集成到既有开发流程中。
Edict的开源许可是什么？
采用MIT许可，可自由使用与修改，具体以仓库中的许可说明为准。
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1 个使用提醒
它更偏实验性多 Agent 编排框架，业务产线可用性仍要按真实任务和部署复杂度验证。
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