多角色协作框架 — 把 AI 当同事,不是当工具
把多个 AI 角色当平等同事,用任务卡片传递工作,用能力档案标识专长,用双向调用替代主从层级 — vault 里出现 28 次的核心方法论。
主张
主流多 agent 框架(AutoGen / LangGraph)默认是「主-从」 — 一个 orchestrator 派活给 worker。但社区(尤其中文 AI 创作圈)逐渐发现:主从结构在长任务上会崩,因为 orchestrator 的上下文很快爆掉。
多角色协作框架的反范式:
- 角色平等 — 没有 orchestrator,只有「做不同事情的同事」
- 任务卡片传递 — 每个工作单元是一张 markdown 卡片(task-card-system),角色间靠「我把卡传给你」协作
- 能力档案 — 每个角色有
role-card.md,记录「做过什么、擅长什么、避开什么」(role-roster) - 双向调用 — A 可以调 B,B 也可以反过来调 A 求助,层级被替换成「网」
这个范式跟 karpathy-llm-wiki 的精神一致:bookkeeping 给 AI,人只做创造性决策。
为什么重要
- 对 selfwiki:这是 vault 第一主轴的「方法论沉淀」,未来你做的 product / 视频 / skill 都会用这套框架
- 对一人公司:多角色框架让「一个人 + 多个 AI」变成「一个团队」 — 你的现金跑道有限,这是放大杠杆的正解
关键发现
- 角色之间的信任问题 — 如果两个角色矛盾,谁裁决?当前用「人类裁决」兜底,但应该有 escalation 协议
- 能力档案的更新机制 — 每完成一个任务,角色卡片要不要自动加一条「Done」?
- Codex 与 Claude Code 互审 是这个框架最成熟的具象例子
连接
- role-roster — 框架的「人事档案」
- task-card-system — 框架的「工单系统」
- system-prompts — 框架的「角色 DNA」
- agent-orchestration — 上位概念
- MOC: AI-agent-orchestration
待深挖
- ✋ 角色之间的信任如何分级?
- ✋ 跨组织(我的角色 vs 别人的角色)如何调用?MCP 是答案吗?
- ✋ 能力档案达到多大时需要分页 / 切片?
Evidence(28 篇引用)
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