背景

你有没有遇到过这种情况：手上有 Trae、Cursor、Claude Desktop 等好几个 AI 客户端，因为各自的模型能力不同,token的价格不同,想让它们一起维护同一个项目,各自负责一部分领域，实现token的分层使用,结果每个 AI 都不知道别人在做什么，你成了人肉消息转发器？

ai-collab 就是为了解决这个问题：让一个 AI 当 Host 统筹全局，其他 AI 当 Worker 各司其职，形成稳定的协作闭环。

它解决什么问题

• 上下文隔离：每个 AI 只有自己的上下文，不知道别人干了啥
• 手动同步：你需要复制粘贴任务描述和执行结果给不同 AI
• 角色混乱：AI 一会儿要规划全局，一会儿要写代码，容易出错
• 状态丢失：没有统一的会话管理，AI 中断后无法恢复

核心设计

• Host: 任务拆分、派发、结果整合、知识库构建与裁决（当不存在Knowledge Keeper的时候这部分职责由Host担任）
• Worker：专注执行具体任务、提交结构化回报
• Knowledge Keeper：受 Host 委托维护知识库和用户习惯

知识库三层架构

为了避免Host和Worker在工作期间过多犯错或者做一些和当前系统架构相悖的工作，引入了知识库，根据知识库的不同内容进行了分级

• L1-项目宪法：长期原则（技术选型、整体架构）、当前方向、需求约束
• L2-领域规则：各个模块之间的边界、协议、跨模块协作原则
• L3-细节对其：接口字段、接口参数、返回值格式等内容

Host 负责构建和裁决知识库，Worker 只读并在回报中提供候选更新。知识库引用使用片段级格式（l2/current#message-protocol），精确投递，避免浪费 token。

协作闭环

Host 理解需求
    ↓
知识库判断 → 构建/校准 L1/L2/L3
    ↓
拆解任务 → dispatch-many 派发给 Worker
    ↓
Worker 领取任务 → 读取知识库引用 → 执行 → submit 结构化回报
    ↓
Host resolve 消费回报 → 裁决知识库候选更新 → 继续派发
    ↓
（循环直到项目完成）

等待链机制

Worker 通过 await 命令进入等待链，自动领取任务、执行、回报、再等待。超时自动续接，不会丢消息。静默运行，不打扰用户。

适用场景

1. 分模块开发：不同模块用不同 AI，Host 统筹协调
2. 前后端分离：前端用 Cursor，后端用 Claude，避免上下文爆炸
3. 成本优化：能力强的AI 当 Host 统筹，能力偏弱的AI 当 Worker 干活
4. 多 Agent 编排：配合 OpenClaw/Hermes Agent 作为 Host，指挥桌面级 AI 应用

github:https://github.com/Rainbow0328/ai-collab

快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/Rainbow0328/ai-collab.git
cd ai-collab

# 安装依赖并构建
pnpm install
pnpm run build
pnpm run link:cli

# 启动服务
ai-collab start

以下仅为我个人习惯,没有能力强弱之分

在不同的AI IDE/CLI中将本项目中skills下的skill添加到AI IDE/CLI中

注:skills/host/SKILL.md(这份是主SKILL,剩下的根据不同的AI IDE/CLI进行导入)

(可选)增加rule

只需要Skill就可以实现预期效果,为了避免有的AI IDE/CLI会抽风,所以增加Rule,Host和Worker的rule在本项目rule文件夹下

在 Host IDE 中（如 Trae）

你是当前项目 host。你的名字是 trae，创建并加入会话为 demo-collab-01

在 Worker IDE 中（如 Cursor）

你是当前项目的 worker，你的名字是 cursor，加入会话 demo-collab-01，你的职责是前端开发

Host开始分发任务

注:在开始分发之前,尽量先和Host沟通好需求,确认好方案,并且让Host根据当前会话中角色以及各自职责简单规划一下该怎么进行协同开发

开始进行任务分发

前端页面展示

前端的消息记录

共享知识库

协同工作

后续可能会增加功能

• 允许在前端接入的模型或者Agent作为Host或者知识库维护者参与到会话中
• 允许编排多Agent工作流,并融入到协作工作流程中

当前项目有计划更改名字,欢迎给出名字的建议