OPC Team — Cross-Platform Agent Ops Framework

把“固定角色表”的 AI Agent，升级成“能按任务强度自动扩缩容”的执行系统。

English: README_EN.md · Examples: examples/ · Roadmap: ROADMAP.md

OPC Team 是一个跨平台的 Agent 协作框架，目标不是再造一个角色扮演 prompt，而是给 AI 执行过程加上明确的工程化约束：任务状态机、决策履历、风险量化、三级记忆，以及一组可审计的 CLI 工具。它适合跑在 Claude Code / OpenClaw / Cursor / Windsurf / 通用 CLI / API 工作流 上，让 Agent 的执行过程从“看起来会做”变成“真的可控、可回放、可治理”。当前默认编排策略已经升级为 3 / 9 / 21 三档弹性编组，也就是日常任务保留常驻小队，重要任务自动扩到核心队列（含红队诤友），复杂任务再拉满全部角色协同。

Quick Start · Platform Matrix · Deployment Guide · Agent Catalog · Skill Manual · API Schema

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为什么这个项目值得看

• 不是纯 Prompt 模板：核心能力是 tools/*.py 里的状态机、决策、风险、记忆和配置系统，不只是“设定一个 COO 角色”。
• 不是平台绑定插件：同一套框架同时覆盖 Claude Code、OpenClaw、Cursor、Windsurf、通用 CLI 和 API 场景。
• 不是黑箱执行：每次任务创建、状态流转、风险评估、决策更新、记忆同步，都可以被记录、回溯和审计。
• 不是会话即失忆：L0/L1/L2 三级记忆可以把任务摘要、长期偏好和方法论沉淀下来。

它解决什么问题

只靠 Prompt 的 Agent 团队设定	OPC Team 做的事
状态靠上下文“猜”	用状态机强约束任务流转
方案拍脑袋，假设容易丢	用决策履历记录选项、假设、回填结果
风险描述停留在口头	用概率 × 影响做量化评分
会话结束就丢经验	用 L0/L1/L2 记忆沉淀跨任务经验
平台一换就要重写一版	用同一套 CLI 和 Skill 适配多平台

核心能力

• Task Flow：任务创建、定级、状态流转、进度上报、SLA 检查。
• Decision Log：记录方案、选择、理由、假设，并支持后续验证和回填。
• Risk Score：把风险从“感觉有点危险”变成可量化的等级和应对预案。
• Memory Sync：把即时记忆、短期摘要、长期经验同步到统一存储。
• Config + Storage：支持平台适配、路径配置、文件存储和 SQLite 存储。
• Agent Catalog：把内置角色定义放到 agents/*.md 或 agents//*.md，用统一 schema + lint 管理角色层。
• 21-Role Bench：default pack 内置 21 个可编排角色，覆盖策略、研究、红队验证、产品、体验、增长、技术、运维、数据、财务、法务、客户成功等链路。
• Deal Guard：tools/deal_guard.py（opc dealguard）接单预检器，把资深 OPC 从业者的踩坑经验做成确定性探测器，接单/报价前秒扫画饼白嫖、无预付款、触碰红线、合规雷区、许愿机需求、项目制黑洞、线程挤兑等致命模式，命中即给规则和修复动作。已知局限：规则库为硬编码中文信号词，谐音、拼音、英文等变体话术会漏检，它是接单前的确定性预检，不构成完整风控。
• Red Team Gate：新增 redteam 红队诤友角色，作为 L3/L4 决策的独立反驳闸门，专杀「看似合理其实错」的结论，补上传统角色表缺失的独立验证席位。
• Role Packs：支持把默认角色集复制成新 pack，并在运行时切换不同角色包。
• Main/Sub Orchestration：内置 CEO主Agent -> sub-agent 的主从编排结构，支持主 agent 派发子任务。
• Agent Board：本地查看与调度面板，可查看主 agent、sub-agent、当前编组档位、模型路由和最近状态变化，也支持从面板派发任务、调整状态和模型路由。
• Model Routing：允许主 agent 和不同 sub-agent 指定不同 API provider / model；未配置时默认继承宿主平台模型。
• Adaptive Orchestration：支持 daily / important / full 三档编组，默认分别对应 3 / 9 / 21角色 的协同规模。
• Workflow Runbooks：补充 OPC-Micro / Sprint / Control 三种运行模式，以及 handoff/runbook 模板。

编排升级：弹性编组 + 可视化看板 + 多模型路由

• tools/agent_ops.py 维护主 agent / sub-agent 注册表、工作状态、派发任务和模型配置。
• tools/agent_catalog.py 负责校验角色目录、输出 manifest、发现/复制 role pack，并让角色层与编排层解耦。
• tools/agent_convert.py 负责把角色目录导出成 OpenClaw / Claude Code / Cursor / Windsurf / API 的集成文件。
• tools/dashboard.py serve 启动集成看板，浏览器直接查看当前编组档位、角色状态和模型切换入口。
• agent 模型配置支持三种来源：
  • default：继承全局默认路由
  • platform_default：强制使用宿主平台模型
  • custom_api：指定独立 provider / model / api_base / api_key_env
• 默认全局路由是 platform_default，也就是“默认用模型本身的模型”。
• 默认拓扑里 ceo 是主 agent，default pack 现在内置 21 个角色，从项目、研究、红队、产品、体验、增长到技术、运维、QA、数据、采购、HR、法务都可直接编排。
• 编组默认分三档：daily 常驻 3 个 sub-agent，important 调用 9 个核心 sub-agent（含红队诤友），full 启用满编 21 角色（CEO + 20 个 sub-agent）。
• 这意味着 OPC 的重点不再是“把 21 个角色全都常驻挂着”，而是让 CEO 主 agent 根据任务强度决定什么时候只动小队，什么时候拉起核心班底，什么时候再满编开战。

真实任务跑出来是什么样

下面不是静态 Prompt 示例，而是用 OPC Team 本地状态机跑出的 3 个 L3 策略任务形态：每个任务都会生成任务状态、风险记录、决策履历和记忆摘要。