核心功能与用法
TeamClaw 是一个模块化的 AI Agent 服务架构，核心能力围绕四大组件展开：
1. 对话 Agent：基于 LangGraph 构建，支持流式/非流式对话，兼容 OpenAI API 格式，可通过标准 POST /v1/chat/completions 调用。
2. OASIS 多智能体编排引擎：系统最大亮点，支持四类智能体形态：
- Direct LLM（无状态单次调用）
- Oasis Session（有状态记忆会话）
- Regular Agent（连接现有 Agent Session）
- External API（调用 DeepSeek、GPT-4、OpenClaw 等外部服务）
OASIS 提供「讨论模式」与「执行模式」两种运行范式，配合「同步/脱离（detach）」机制，可灵活应对从即时决策到复杂长流程任务的各种场景。通过 YAML 配置即可编排多专家并行、串行或混合执行的工作流。
3. 定时调度中心：基于 APScheduler 实现周期性任务管理。
4. Web UI 与 Bark 推送：提供可视化操作界面（端口 51209）及移动端通知能力。
显著优点
- 架构清晰：多服务分离（Agent 51200、调度 51201、OASIS 51202、前端 51209），便于独立扩展
- 编排灵活：YAML 驱动的工作流定义，支持并行、串行、全员发言、手动注入等丰富模式
- 智能体生态开放：四类专家模型覆盖从简单 LLM 到外部 API 的全谱系，尤其支持与 OpenClaw 本地 Agent 无缝集成
- 双模式运行：讨论模式适合决策评审，执行模式适合交付产出，且均可选择同步阻塞或异步后台运行
- 配置管理完善：非交互式 CLI 工具链（setup/configure/add-user）支持批量部署与自动化运维
潜在局限与风险
- 部署复杂度：多端口服务架构需要一定的运维能力，端口冲突、服务依赖需仔细管理
- 外部依赖风险：LLM API 密钥、OpenClaw 连接等外部服务配置不当可能导致功能异常
- 安全边界：
INTERNAL_TOKEN自动生成用于服务间认证，若泄露存在内部调用风险；用户认证采用简单 user:password 格式，建议配合网络层隔离使用 - 状态管理：OASIS 讨论记录、用户自定义专家等数据以 JSON 文件形式存储，大规模生产场景需考虑备份策略
适合人群
- 需要构建多专家协作系统的开发者与架构师
- 希望将复杂任务拆解为可编排工作流的 AI 应用团队
- 已有 OpenClaw 或其他 OpenAI 兼容服务、希望扩展多智能体能力的用户
- 追求「讨论即代码」模式的技术决策者
使用入口
启动后访问 http://127.0.0.1:51209 进入 Web UI，使用 bash selfskill/scripts/run.sh add-user 创建的账号登录即可发起对话或编排 OASIS 讨论/执行任务。