OpenRig:用 YAML 定义你的 AI 编程 Agent 团队,一条命令让 Claude Code 和 Codex 协同开工

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OpenRig:用 YAML 定义你的 AI 编程 Agent 团队,一条命令让 Claude Code 和 Codex 协同开工

栏目:开源发现

摘要

OpenRig 是 Apache 2.0 开源的多 Agent 编排工具,基于 tmux 和本地守护进程,把一堆零散的终端会话变成持久、有角色、可快照恢复的 Agent 团队:YAML 定义,一条命令启动,Claude Code 与 Codex 在同一个 rig 里统一管理。

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背景:一堆终端会话,不等于一支团队

用 Claude Code、Codex写代码的人,很快会遇到一个新问题:开一个 Agent写功能,再开一个做审查,再开一个跑测试……终端窗口越开越多,谁在做什么、彼此怎么沟通、电脑重启后怎么恢复,全靠人脑记。OpenRig在 README里把这种状态称为“terminal sprawl”(终端蔓延)。

OpenRig的回答浓缩成一句话:“Harness包裹模型,Rig包裹你的 Harness。”Claude Code、Codex这样的 harness负责驱动模型,而 OpenRig负责管理多个 harness组成的系统。

OpenRig TUI 依次以图、席位表格和单席位详情展示运行中的团队

图片来源:GitHub 项目仓库(真实录屏,约 10 秒)

OpenRig是什么

OpenRig是用来搭建和运行你自己的 Agent网络的开源软件,Apache 2.0协议,通过 npm包 @openrig/cli 分发,主语言 TypeScript。它把 AI编程 Agent从“一堆终端会话”变成一支持久、有组织的团队:用 YAML定义团队,一条命令启动;Claude Code和 Codex可以放在同一个 rig里,作为一个系统管理。

使用方式是:你和负责人(lead)Agent讨论想要的结果,它协调各个专职 Agent,把成果和需要你决定的事项带回来。官方建议从一个仓库和一个有用的改动开始,此后团队的工作与上下文都保留在固定的“地址”上。作者称,这也是他“AI文明”实验背后的开源系统。

需要强调的是,OpenRig不修改 Agent本身。架构文档写得很清楚:每个 Agent都是普通的 Claude Code或 Codex会话,OpenRig增加的是它们周围的协调——启动和恢复 Agent、投递消息、把持久化工作放进队列、给每个 Agent提供合适的 skills和上下文。

架构:本地守护进程 + CLI + TUI + MCP,构建在 tmux之上

整体分层如下:CLI / TUI / MCP位于最上层,通过本地 HTTP(默认端口7433)调用基于 Hono的守护进程;守护进程内部是领域服务(仓储、编排器、消息投递、事件总线);最底层是 SQLite、tmux和运行时适配器。

  • CLI:rig 命令,人和 Agent都用它启动团队、查看状态、发消息、跟踪工作、管理上下文。
  • TUI:拓扑浏览器,提供表格与图视图、席位详情、Specs、Projects、Terminals、Feed、System等页面,支持键盘、鼠标和命令栏。
  • MCP服务器:让 Agent自己管理拓扑,提供 rig_up、rig_ps、rig_send、rig_chatroom_send 等工具(架构文档统计为18个 MCP工具)。
  • 运行时适配器:原生 Claude Code、Codex会话、普通终端节点,以及通过 RPC runner接入的 Pi和 Oh My Pi,共6种适配器(含测试用 stub)。

状态保存在 $OPENRIG_HOME(默认 ~/.openrig)下的 openrig.sqlite,实时更新通过 SSE推给 TUI。早期的 React Web UI仍随包发布,但已进入维护模式,CLI和 TUI才是主力界面。

核心概念

  • RigSpec:用 YAML声明的多 Agent定义,包含 pod、成员、边(edges)、连续性策略和文化文件。
  • AgentSpec:可复用的 Agent蓝图,含 skills、指导、hooks、profile和启动约定。
  • Seat(席位):rig中稳定的角色与地址,如 dev-build@starter。占据它的会话可以更换,身份和既定上下文不变。
  • Pod:一组相关席位,共享指导与上下文,但每个 Agent仍有独立的上下文窗口。
  • Discovery:rig discover 识别已有 tmux会话,rig adopt 把它们纳入管理。
  • Snapshot/Restore:rig down --snapshot 保存完整状态,rig up <name> 从最近快照恢复,并逐节点报告 resumed、fresh-primed、awaiting-decision等结果。
  • RigBundle:带 SHA-256完整性校验的可移植归档,可跨机器分享团队拓扑,也支持直接用 GitHub文件夹链接。
  • Culture:rig的 CULTURE.md,在默认文化之上设定团队协作规范。
OpenRig TUI 拓扑图,七个 Agent 席位分组在产品、开发和 QA 三个 pod 中

图片来源:GitHub 项目仓库(交互式 TUI 演示,项目数据为虚构)

功能一览

README用一组动词概括能力:用 YAML 定义拓扑;用 rig up 启动一切(tmux会话、harness、启动文件、就绪检查);在 TUI中查看 rig、pod与席位;发现并接管已有会话;快照与恢复;用 rig send、rig broadcast、rig chatroom 在 Agent间通信;用打字保护(typing guard)保护你正在手动输入的席位;通过你自建的 Slack应用连接 Slack(实验性);用 rig grow、rig shrink、rig launch、rig remove 演进运行中的拓扑。每个 Agent都跑在可以 attach的 tmux会话里,你随时可以直接介入。

内置团队分三档:starter(一个 Claude Code构建者 + 一个 Codex审查者,适合单个有边界的改动)、workshop(负责人、构建者、QA、审查者,适合在一个仓库里持续工作)、factory(七个 Agent:负责人、顾问、构建、QA、设计和两位独立审查者,适合长期产品开发)。另有 code-review、research、pm 等专项团队,以及由专职 Agent运维 HashiCorp Vault的 secrets-manager——这是“Agent管理的软件”的示例,需要 Docker。

安装与首次运行

环境要求:Node.js 22或24、tmux,macOS或 Linux;暂不支持原生 Windows,WSL2未测试;Apple芯片的 Mac建议用 Node.js 22。可以用官方脚本一键安装(第一行只打印计划、不做改动):

bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mvschwarz/openrig/v0.6.6/scripts/install.sh | sh -s -- --dry-runcurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/mvschwarz/openrig/v0.6.6/scripts/install.sh | sh

或分步执行 npm install -g @openrig/cli 与 rig setup --dry-run。Claude Code、Codex有哪个用哪个,不需要额外订阅;用 claude auth status 或 codex login status 确认登录。安装后打开 kernel会话空间,kernel的 operator会问你想做什么,推荐一档团队并按你已有的 provider适配。也可以手动启动 starter:

cd /path/to/your/repositoryrig specs preview starter --kind rigrig up starter --cwd . --planrig up starter --cwd .rig ps --nodes --rig starterrig send dev-build@starter 'Implement <one useful change>. Track the task in the queue and return its ID. ...'rig queue list --destination dev-build@starter --limit 1000

注意,发消息本身不会创建队列项,任务由构建者记录。在 TUI中按 Ctrl-b再按 d可脱离而不停止仪表盘,rig tui --shared 返回共享视图;装了 herdr或 cmux时,rig terminal open starter --provider herdr 可以把所有席位的终端并排打开。

OpenRig Web UI 中在资源浏览器里点击 demo rig

图片来源:GitHub 项目仓库(旧版 Web UI,现处于维护模式)

使用场景

OpenRig适合希望让多个编程 Agent长期协作的开发者:一个 Agent实现、另一个独立审查的“构建—评审”闭环;在单仓库里持续推进需求的小团队式工作流;需要设计、QA、多重审查的长期产品开发;跨机器复用同一套团队拓扑(RigBundle);以及把服务和运维它的 Agent打包在一起(如 Vault)。

与 Claude Managed Agents的对比

README只给了简短对比:OpenRig开源、自托管,可以把 Claude Code和 Codex放进同一个团队;你在自己的基础设施上运行它,但所选 provider的模型用量费用照常产生。更完整的对比见官网 openrig.dev/compare/claude-managed-agents。

限制与注意事项

  • 会改动本机配置:启动 rig会写入 provider hooks和工作区信任设置,包括 ~/.claude.json、工作区 .claude/settings.local.json、~/.codex/config.toml、~/.tmux.conf 中的 OpenRig区块等。官方明确不保证完整保留或回滚,建议首次使用前备份相关文件。
  • 权限默认:YOLO默认关闭。团队席位默认允许普通 rig 命令、项目读取和常见测试,rig up/rig down 等生命周期命令仍需确认;但名为 kernel 的 rig会以更宽的运维权限启动(Codex为 danger-full-access)。workshop 套件自带宽权限和非中断模式,选用前要看清。
  • 遥测范围:活动中继只向本地守护进程发送事件类型、席位身份、时间戳等,不含提示词和工具参数。
  • 版本与平台:0.6.0起不再支持 Node 20;Windows原生不支持。rig doctor 不检查 provider登录状态。
  • 成本:多 Agent并行意味着模型用量成倍增加,费用由各 provider计算。

项目信息

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