1. 项目概述一个能管理其他AI编程代理的终端看板如果你和我一样每天要在Claude、Cursor、Codex这些AI编程工具之间来回切换同时处理多个功能需求那你肯定也经历过这种混乱一个终端窗口里Claude正在写用户认证模块另一个窗口里Cursor在重构API接口第三个窗口里你突然想到一个优化点但不知道该让哪个AI继续也不知道怎么把想法变成可执行的任务。这种碎片化的体验让AI编程本该带来的效率提升大打折扣。这就是为什么当我第一次看到agtx时我立刻意识到这玩意儿能解决我工作中的核心痛点。agtx本质上是一个终端看板系统但它不是给人用的看板而是给AI代理用的。你可以把它想象成一个项目经理但这个项目经理也是AI它负责调度其他AI编程代理协同工作。你在看板上创建一个任务按一个键agtx的编排器代理就会接手它分析任务、制定计划然后把具体工作分配给多个AI代理并行执行。等你回来时代码已经写好、测试通过就等你合并了。最让我觉得巧妙的设计是它的“脑暴与清扫”技能。当你在和某个AI代理比如Claude讨论功能时突然有了新想法你不用离开当前会话直接输入/agtx:brainstormAI会帮你自由探索这个想法。讨论得差不多了再输入/agtx:sweepAI会自动把讨论结果分解成具体的开发任务一键推送到agtx看板上。整个过程无缝衔接想法直接变成待办事项没有任何上下文切换的成本。2. 核心设计理念为什么需要AI代理的看板系统2.1 传统AI编程工作流的瓶颈在我过去几年的AI辅助开发经验中我观察到几个普遍存在的效率瓶颈。首先是单任务串行问题大多数AI编程工具一次只能处理一个任务如果你想同时开发两个功能要么开多个终端窗口手动管理要么等一个任务完成再开始下一个。其次是上下文割裂每个AI代理会话都是孤立的Claude不知道Cursor在做什么Codex不了解Gemini的研究成果。最后是状态管理缺失任务进行到哪一步了哪个AI在负责什么什么时候该进行代码审查这些都需要人工跟踪。agtx的解决方案很直接把软件开发的看板方法论应用到AI代理协作中。但这里有个关键区别——传统的看板是人看的agtx的看板是给AI看的或者说是给另一个AI编排器看的。这种“AI管理AI”的架构才是它真正的创新点。2.2 多代理协作的架构优势agtx允许你为工作流的不同阶段配置不同的AI代理。比如你可以设置Gemini负责研究因为它擅长信息整合和分析、Claude负责实现因为它的代码生成质量高、Codex负责审查因为它对代码规范理解深刻。每个代理只做自己最擅长的事而且它们之间的切换是自动的、有上下文的。这里的技术实现很值得细说。agtx为每个任务创建独立的git worktree和tmux窗口。这意味着环境隔离每个任务在完全独立的代码副本上工作不会互相干扰会话持久化AI代理的完整对话历史被保存即使任务从“审查”状态移回“运行”状态也能无缝恢复并行执行多个AI代理可以同时工作互不阻塞我实测下来这种架构在处理中型项目时优势明显。比如最近我在开发一个微服务网关同时需要身份验证模块Claude实现、速率限制器Cursor优化、监控仪表板Gemini设计。用agtx这三个任务可以并行推进每个任务都有专门的AI代理负责而我只需要在关键节点做决策。2.3 规范驱动的工作流插件系统agtx支持多种规范驱动开发框架作为插件包括GSD、Spec-kit、OpenSpec、BMAD、Superpowers等。这些插件不是简单的包装而是深度集成到任务生命周期中。以GSDGet Shit Done插件为例它的工作流是这样的研究阶段AI代理分析需求生成详细的功能规格规划阶段基于规格制定实现计划包括技术选型和架构设计执行阶段按照计划编写代码同时生成测试审查阶段代码审查、测试验证、文档生成agtx为每个阶段自动处理阶段门控检查前置条件是否满足比如没有研究文档就不能进入规划工件轮询自动检测阶段产出物如spec.md、plan.md工作树同步在阶段完成后将产出物复制回主项目代理切换根据配置自动切换到最适合当前阶段的AI代理自主执行当检测到阶段完成时自动推进到下一阶段这种规范化的流程确保了AI代理的工作不是随机的代码生成而是有结构、可预测的软件开发过程。3. 详细安装与配置指南3.1 系统要求与依赖安装agtx的核心依赖只有两个tmux和git。tmux用于管理AI代理会话git用于创建工作树。如果你还没有安装# macOS (使用Homebrew) brew install tmux # Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install tmux # 验证安装 tmux -V # 应该显示tmux 3.x或更高版本注意tmux的版本很重要。我遇到过在tmux 2.x上的一些兼容性问题建议使用3.0以上版本。如果你需要管理多个项目的多个任务确保tmux服务器有足够的内存和文件描述符限制。3.2 agtx的安装方法官方推荐的一键安装方式最简单curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/fynnfluegge/agtx/main/install.sh | bash这个脚本会检测你的操作系统和架构从GitHub Releases下载最新的预编译二进制安装到~/.local/bin/如果存在或/usr/local/bin/设置执行权限如果你想从源码构建比如要修改代码或使用最新开发版# 克隆仓库 git clone https://github.com/fynnfluegge/agtx.git cd agtx # 安装Rust工具链如果还没有 curl --proto https --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh source $HOME/.cargo/env # 构建发布版本 cargo build --release # 安装到本地目录 cp target/release/agtx ~/.local/bin/ # 验证安装 agtx --version实操心得我建议从源码构建特别是如果你计划贡献代码或自定义插件。预编译二进制虽然方便但缺少了一些开发时需要的特性比如完整的调试符号和测试工具。3.3 项目级配置详解在你开始使用agtx之前有几个关键的配置需要了解。首先是全局配置文件位于~/.config/agtx/config.toml# 默认AI代理配置 default_agent claude # 按阶段配置不同的AI代理 [agents] research gemini # 研究阶段用Gemini planning claude # 规划阶段用Claude running claude # 执行阶段用Claude review codex # 审查阶段用Codex # 工作树配置 [worktree] base_branch main # 创建worktree时基于的分支 worktree_dir .agtx/worktrees # worktree存储目录但更常用的是项目级配置放在项目根目录的.agtx/config.toml中# 项目特定的基础分支 base_branch develop # 工作树目录相对于项目根目录 worktree_dir .worktrees # 创建worktree时要复制的文件 copy_files .env, .env.local, config/database.yml, docker-compose.override.yml # worktree创建后执行的初始化脚本 init_script scripts/setup_worktree.sh # worktree删除前执行的清理脚本 cleanup_script scripts/cleanup_worktree.sh # 项目特定的代理配置覆盖全局配置 [agents] running cursor # 这个项目执行阶段用Cursorcopy_files的实用技巧这个配置非常有用特别是当你的项目有环境变量文件或本地配置文件时。我通常会包含.env- 基础环境变量.env.local- 本地覆盖配置如果有数据库配置文件本地开发用的docker-compose文件测试数据文件这样每个AI代理在独立的worktree中工作时都有完整的环境配置不会因为缺少配置文件而失败。init_script的实际应用我经常用这个来安装项目特定的依赖。比如#!/bin/bash # scripts/setup_worktree.sh # 安装Python依赖 if [ -f requirements.txt ]; then python -m pip install -r requirements.txt --user fi # 安装Node.js依赖 if [ -f package.json ]; then npm install fi # 设置Git配置 git config user.email ai-agentexample.com git config user.name AI Agent # 创建必要的目录 mkdir -p logs tmp4. 核心功能深度解析4.1 看板界面与任务管理启动agtx很简单在项目目录下运行agtx即可。你会看到一个基于终端的看板界面分为几个列待办Backlog、规划Planning、运行Running、审查Review、完成Done。键盘快捷键是我每天使用最多的功能这里整理了一些实用组合快捷键功能使用场景o创建新任务有新功能想法时立即记录R进入研究模式对复杂任务先进行技术调研↩打开任务详情查看AI代理的实时输出Ctrlf全屏附加到tmux会话深度介入AI工作过程m推进任务到下一阶段手动控制工作流进度r恢复任务Review→Running审查后需要修改时d显示git差异快速查看代码变更/搜索任务在大量任务中快速定位P选择工作流插件切换不同的开发规范任务创建向导的细节当你按o创建任务时向导会引导你完成标题输入简洁描述任务如实现用户登录API插件选择如果项目配置了多个插件这里可以选择。如果只有一个自动跳过详细描述这是最关键的一步。你可以引用文件用#或触发模糊搜索、插入技能命令用/、引用其他任务用!我通常这样写任务描述实现用户登录API端点 #src/models/user.py 中的User模型已经存在 #src/schemas/auth.py 需要创建登录请求/响应模式 使用JWT进行身份验证令牌有效期7天 需要集成到现有的认证中间件中 参考任务!23中的错误处理模式这样的描述给AI代理提供了完整的上下文包括相关文件、技术要求和参考实现。4.2 脑暴与清扫技能的实际应用这两个技能彻底改变了我与AI代理的协作方式。以前当我在和Claude讨论一个功能时如果想到相关的优化点或新功能我需要记在便签或笔记应用里结束当前会话回到agtx创建新任务重新描述上下文现在整个过程无缝衔接# 在Claude会话中 我我们需要给用户系统添加一个忘记密码功能 Claude好的我可以帮你设计这个功能。你希望包含哪些步骤 我/agtx:brainstorm # 进入脑暴模式自由讨论 Claude脑暴模式我们可以考虑几种方案 1. 发送重置链接到邮箱 2. 安全问题验证 3. 手机短信验证 4. 使用备用邮箱 每种方案都有安全性和用户体验的权衡... 我方案1和3结合怎么样先发邮件如果没有响应再发短信 Claude好主意。邮件包含一次性链接24小时有效。短信包含6位验证码10分钟有效... 我/agtx:sweep # 切换到清扫模式提取任务 Claude根据讨论我建议创建以下任务 1. 实现密码重置邮件模板和发送逻辑 2. 集成短信服务提供商API 3. 创建密码重置请求和验证端点 4. 更新用户模型添加重置令牌字段 5. 编写密码重置流程的端到端测试 确认将这些任务添加到agtx看板 [Y/n]按Y确认后这些任务就会出现在agtx的待办列中每个都有详细的描述和上下文引用。安装这些技能的注意事项对于Claude Code需要先添加插件市场然后安装agtx插件对于Codex需要在项目配置中添加MCP服务器对于Gemini CLI除了添加MCP服务器还需要将技能文件添加到上下文关键点项目必须至少用agtx打开过一次才会出现在list_projects中4.3 多代理并行执行机制agtx最强大的功能之一是真正的并行执行。每个任务不仅有自己的git worktree还有独立的tmux窗口。这意味着资源隔离每个AI代理在自己的环境中工作不会互相干扰独立状态Claude的会话状态不会影响CursorGemini的研究不会打断Codex的审查性能优化可以同时利用多个AI服务的配额和速率限制我通常这样配置我的项目# .agtx/config.toml [agents] research gemini # Gemini擅长研究和分析 planning claude # Claude擅长制定详细计划 running cursor # Cursor的代码生成质量高 review codex # Codex的代码审查很严格当任务从“研究”推进到“规划”时agtx会自动保存Gemini的完整对话历史将研究文档复制到worktree切换到Claude代理发送规划命令和上下文开始监控规划产出物工作树管理的技术细节每个worktree基于配置的base_branch创建worktree目录默认在.agtx/worktrees/但可以配置当任务完成或删除时worktree会被清理agtx使用git merge-tree进行非破坏性的合并冲突检查5. 插件系统深度定制5.1 内置插件对比与选型建议agtx内置了7个插件每个都有不同的适用场景插件最佳使用场景特点学习曲线void简单任务不需要规范流程无自动技能执行完全手动控制低agtx默认一般开发任务平衡的规范和工作流中gsd需要严格规范的复杂项目高度结构化阶段明确高spec-kitGitHub生态项目与GitHub规范深度集成中openspec快速原型和实验轻量级灵活低bmad敏捷开发团队基于BMAD方法论迭代式中superpowers创意和探索性项目强调头脑风暴和子代理高oh-my-claudecodeClaude Code重度用户37个技能22个专业代理非常高我的选型经验对于日常bug修复和小功能我用void或agtx因为不需要复杂流程对于新功能开发我用gsd它的结构化确保不遗漏关键步骤对于探索性项目或原型我用superpowers它的脑暴功能很强大对于团队协作项目我用spec-kit因为大家都熟悉GitHub工作流5.2 创建自定义插件实战创建自定义插件是agtx最强大的功能之一。我最近为我的团队创建了一个内部插件专门用于微服务开发。以下是完整步骤第一步创建插件目录结构# 在项目根目录创建插件 mkdir -p .agtx/plugins/microservice/第二步编写plugin.toml# .agtx/plugins/microservice/plugin.toml name microservice description 微服务开发专用工作流 cyclic false # 非循环工作流 # 支持的AI代理 supported_agents [claude, cursor, codex] # 要复制的目录和文件 copy_dirs [.microservice-templates] copy_files [docker-compose.yml, Makefile, scripts/] # 阶段产出物定义 [artifacts] research docs/research.md planning docs/design.md running src/**/*.go # 使用通配符匹配所有Go文件 review tests/integration/**/*.go # 阶段命令规范格式 [commands] preresearch /microservice:setup {task} research /microservice:research {phase} planning /microservice:design {phase} running /microservice:implement {phase} review /microservice:review {phase} # 阶段提示模板 [prompts] research 项目{task} 阶段研究第{phase}轮 请分析以下需求并撰写研究文档 1. 技术选型建议 2. 架构设计考虑 3. 依赖和兼容性分析 4. 风险评估 # 自动解除交互提示 [[auto_dismiss]] detect [检测到代码库, 跳过映射, 按Enter选择] response 2\nEnter [[auto_dismiss]] detect [是否继续?, (Y/n)] response Y\n第三步创建技能文件# 创建技能目录 mkdir -p .agtx/plugins/microservice/skills/ # 创建设计技能 cat .agtx/plugins/microservice/skills/microservice-design/SKILL.md EOF # /microservice:design 为微服务功能创建详细设计文档。 ## 输入 - 功能需求描述 - 技术约束 - 现有架构上下文 ## 输出 1. API设计OpenAPI规范 2. 数据库模式变更 3. 服务间通信协议 4. 错误处理策略 5. 监控和日志记录方案 ## 示例/microservice:design 我们需要添加用户通知服务支持邮件、短信和推送通知。 现有系统使用gRPC进行服务间通信PostgreSQL作为主数据库。EOF第四步测试插件# 在agtx中按P选择microservice插件 # 创建测试任务 # 观察各阶段是否按预期工作插件开发的关键经验阶段门控逻辑如果命令或提示中包含{task}该阶段可以直接从待办列进入。如果不包含则需要前置阶段完成才能进入。产出物检测agtx每500毫秒检查一次产出物文件。使用通配符时要小心避免匹配到临时文件。命令转换你只需要写规范格式的命令agtx会自动转换为各AI代理的本地格式Claude/Gemini:/microservice:designOpenCode:/microservice-designCodex:$microservice-design复制回机制copy_back配置确保研究文档等产出物能被其他任务共享。6. 编排器代理让AI管理AI6.1 编排器的工作原理编排器是agtx最激进的功能——让一个AI代理管理其他AI代理。当你按下O启用编排器后会发生监控启动编排器开始监控“规划”和“运行”列中的任务阶段推进当检测到阶段完成通过产出物文件时自动推进任务卡顿检测如果任务空闲超过1分钟且没有产出物编排器会读取tmux面板内容诊断问题自动干预对于简单的卡顿如等待确认自动发送响应对于复杂问题标记需要人工干预编排器的决策逻辑# 伪代码展示编排器的工作流程 def orchestrator_loop(): while True: tasks get_tasks([planning, running]) for task in tasks: if task.idle_for 60 and not has_artifact(task): # 任务卡顿了诊断原因 pane_content read_pane_content(task) if is_waiting_for_confirmation(pane_content): # 自动确认 send_to_task(task, Y\n) elif is_cli_prompt(pane_content): # 回答CLI提示 response generate_cli_response(pane_content) send_to_task(task, response) else: # 需要人工干预 escalate_to_user(task, pane_content) elif has_artifact(task) and can_advance(task): # 推进到下一阶段 move_task(task, next_phase(task)) sleep(10) # 每10秒检查一次6.2 MCP服务器集成细节编排器通过MCP模型上下文协议与agtx通信。MCP服务器有两种模式全局模式用于脑暴/清扫技能agtx mcp-serve这种模式下所有工具都需要project_id参数需要先调用list_projects获取。项目作用域模式用于编排器agtx mcp-serve /path/to/project这种模式绑定到特定项目不需要project_id。MCP工具详解工具用途示例list_projects列出所有agtx索引的项目获取可用的项目IDlist_tasks列出任务可筛选状态获取规划中的所有任务get_task获取任务详情和允许的操作检查任务是否可以推进create_task创建单个待办任务从脑暴会话创建任务move_task排队进行阶段转换将任务从规划推进到运行read_pane_content读取tmux面板内容诊断卡顿的任务send_to_task向任务发送消息自动回答提示实际使用场景我最近用编排器管理一个包含12个任务的微服务拆分项目。编排器自动将研究完成的任务推进到规划将规划完成的任务分配给不同的AI代理执行检测到Codex在代码审查时卡在代码风格检查自动发送跳过指令将需要架构决策的任务标记给我处理我只需要每天检查一次标记的任务其他时间可以专注于更高层次的设计工作。7. 高级配置与优化技巧7.1 性能调优与资源管理当同时运行多个AI代理任务时资源管理变得很重要。以下是我的优化配置tmux服务器配置# ~/.tmux.conf 或通过环境变量 # 增加agtx tmux服务器的缓冲区大小 set -g agtx_history-limit 100000 set -g agtx_buffer-limit 500M # 调整重绘间隔减少CPU使用 set -g agtx_display-panes-time 0 set -g agtx_escape-time 0agtx内存优化配置# ~/.config/agtx/config.toml [performance] max_concurrent_tasks 4 # 同时运行的最大任务数 worktree_cleanup_delay 3600 # 任务完成后保留worktree的时间秒 session_timeout 1800 # 空闲会话超时时间 cache_size 100 # 缓存的任务元数据数量 [agents.claude] max_tokens 4096 # Claude每次请求的最大token数 temperature 0.7 # 创造性 vs 确定性平衡 [agents.cursor] context_window 8000 # Cursor的上下文窗口大小磁盘空间管理agtx的worktree可能会占用大量磁盘空间。我设置了一个定期清理脚本#!/bin/bash # ~/scripts/cleanup_agtx_worktrees.sh # 删除超过7天的已完成任务的worktree find ~/projects -name .agtx -type d -mtime 7 -exec rm -rf {} # 清理agtx数据库中的旧任务记录 sqlite3 ~/.config/agtx/db.sqlite3 DELETE FROM tasks WHERE status done AND updated_at datetime(now, -30 days); VACUUM; 7.2 多项目管理策略agtx支持通过仪表板模式管理多个项目# 进入全局仪表板 agtx -g在仪表板中你可以查看所有项目的任务概览在项目间快速切换批量管理跨项目任务监控整体进度我的多项目工作流早晨检查用agtx -g查看所有项目的状态优先级排序根据项目紧急程度分配AI代理资源批量操作一次性将多个项目的类似任务推进到下一阶段晚间总结生成各项目进度报告项目间依赖管理对于有依赖关系的项目我使用任务引用# 项目A的.agtx/config.toml [inter_project_dependencies] wait_for [../project-b/.agtx/tasks/45] # 等待项目B的任务45完成 notify [../project-c/.agtx] # 完成后通知项目C7.3 故障排除与调试常见问题1AI代理无响应# 检查tmux会话状态 tmux -L agtx list-sessions tmux -L agtx list-windows -a # 查看特定任务的tmux输出 tmux -L agtx capture-pane -pt project-name:task-id -S -100 # 重启agtx的tmux服务器 pkill -f tmux -L agtx agtx --restart-tmux常见问题2工作树同步失败# 检查git状态 cd .agtx/worktrees/task-123 git status # 手动同步 git fetch origin git merge origin/main --no-commit # 如果冲突手动解决后 agtx --resolve-conflict task-123常见问题3插件命令不执行# 在plugin.toml中添加调试输出 [debug] log_level verbose log_file .agtx/plugin-debug.log # 检查技能文件路径 # 技能文件必须在正确的目录结构下 # plugin-name/skills/command-name/SKILL.md调试模式启动# 启用详细日志 RUST_LOGdebug agtx # 或输出到文件 RUST_LOGdebug agtx 2 agtx-debug.log # 检查MCP通信 agtx mcp-serve --log-level trace8. 实际项目应用案例8.1 案例一全栈Web应用开发我最近用agtx开发了一个完整的任务管理Web应用。以下是具体的工作流项目结构taskmanager/ ├── frontend/ # React前端 ├── backend/ # Node.js后端 ├── database/ # PostgreSQL配置 └── deployment/ # Docker部署agtx配置# .agtx/config.toml base_branch develop worktree_dir .worktrees copy_files .env, docker-compose.dev.yml [agents] research gemini planning claude running cursor review codex # 前端任务用Cursor后端任务用Claude [agents_by_path] frontend/** { running cursor } backend/** { running claude }任务分解示例用户认证系统研究→规划→运行→审查Gemini研究OAuth2 vs JWT安全最佳实践Claude规划API设计数据库模式错误处理Cursor实现React登录组件Node.js认证中间件Codex审查安全审计性能测试任务看板UI并行执行CursorReact组件开发Claude状态管理Redux配置同时进行每天同步一次成果原本需要2周的项目在agtx协调下4个AI代理并行工作5天完成。代码质量通过Codex审查一致性很好。8.2 案例二数据管道迁移项目将旧的Python数据管道迁移到Go同时保持功能完全一致挑战复杂的数据转换逻辑严格的性能要求零停机迁移agtx解决方案阶段1分析Gemini[tasks.analysis] plugin gsd description 分析现有Python管道的 1. 数据流图 2. 性能瓶颈 3. 依赖库的Go替代品 4. 迁移风险点 阶段2并行迁移Claude CursorClaude核心数据转换模块Cursor辅助工具和监控每天进行集成测试阶段3验证Codex代码对比验证性能回归测试数据一致性检查关键技巧使用copy_files确保测试数据一致使用init_script设置相同的测试环境。8.3 案例三开源项目贡献向大型开源项目贡献代码时agtx的工作流研究阶段用Gemini分析项目架构、代码风格、贡献指南规划阶段用Claude制定实现方案确保符合项目规范实现阶段用Cursor编写代码频繁提交小改动审查阶段用Codex模拟项目维护者的审查提前发现问题配置要点# 开源项目特定的配置 copy_files .github/CONTRIBUTING.md, .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md init_script # 设置git用户信息 git config user.email contributorexample.com git config user.name AI Contributor # 安装项目特定的工具链 make setup-dev 9. 安全性与最佳实践9.1 安全注意事项API密钥管理# 不要在配置文件中硬编码API密钥 # 使用环境变量或密钥管理器 [agents.claude] api_key ${ANTHROPIC_API_KEY} # 从环境变量读取 [agents.openai] api_key ${OPENAI_API_KEY}工作树隔离每个任务在独立的worktree中运行这提供了天然的隔离。但要注意worktree可以访问主仓库的所有历史敏感文件可能被复制到worktree通过copy_files考虑使用.gitignore排除敏感文件访问控制agtx本身没有内置的访问控制。如果多人使用同一台机器# 为每个用户创建独立的agtx实例 export AGTX_DATA_DIR$HOME/.config/agtx-$USER export AGTX_TMUX_SOCKETagtx-$USER # 或使用Docker容器 docker run -v $(pwd):/project -v $HOME/.config/agtx:/config agtx9.2 版本控制策略agtx的worktree机制与git深度集成需要合理的.gitignore配置# .gitignore .agtx/ # agtx工作目录 .worktrees/ # 自定义worktree目录 *.agtx-state # agtx状态文件 # 但保留插件配置 !.agtx/plugins/ !.agtx/config.toml分支策略建议# 对于功能分支工作流 base_branch develop # 对于GitHub Flow base_branch main # 对于发布分支 base_branch release/v1.2提交信息规范虽然AI代理生成提交信息但建议设置模板# .gitmessage template ## 类型: feat|fix|docs|style|refactor|test|chore ## 任务ID: {task_id} ## 代理: {agent_name} {commit_message}9.3 监控与日志启用详细日志# ~/.config/agtx/config.toml [logging] level info file ~/.config/agtx/agtx.log max_size 100MB retention 7days [tracing] enabled true export_to jaeger # 或 otlp, stdout性能监控脚本#!/bin/bash # monitor_agtx.sh # 监控tmux会话 tmux -L agtx list-sessions | while read session; do echo Session: $session tmux -L agtx list-windows -t $session done # 监控任务状态 sqlite3 ~/.config/agtx/db.sqlite3 SELECT project, status, COUNT(*) as count, AVG((julianday(now) - julianday(created_at)) * 24 * 60) as avg_minutes FROM tasks GROUP BY project, status; # 监控资源使用 ps aux | grep -E (claude|cursor|codex|gemini) | grep -v grep10. 未来扩展与自定义开发10.1 集成新的AI代理agtx的架构支持轻松集成新的AI编程工具。以集成一个假设的DeepSeek Coder为例第一步创建代理适配器// src/agents/deepseek.rs pub struct DeepSeekAgent { config: AgentConfig, client: reqwest::Client, } impl DeepSeekAgent { pub fn new(config: AgentConfig) - Self { Self { config, client: reqwest::Client::new(), } } pub async fn send_command(self, command: str, prompt: str) - ResultString { // 转换命令格式 let deepseek_command command .replace(/agtx:, /deepseek-) .replace(:, -); // 调用DeepSeek API let response self.client .post(https://api.deepseek.com/v1/chat/completions) .header(Authorization, format!(Bearer {}, self.config.api_key)) .json(serde_json::json!({ model: deepseek-coder, messages: [ {role: system, content: You are a coding assistant.}, {role: user, content: format!({} {}, deepseek_command, prompt)} ], temperature: 0.7, max_tokens: 4000 })) .send() .await?; Ok(response.text().await?) } }第二步注册代理# 在配置中启用 [agents.deepseek] api_key ${DEEPSEEK_API_KEY} model deepseek-coder max_tokens 4000 # 在任务中指定 [tasks.example] agent deepseek第三步测试集成# 创建测试任务 agtx --test-agent deepseek10.2 开发自定义技能除了插件你还可以开发独立的技能供AI代理使用技能文件结构.agtx/skills/ ├── code-review/ │ ├── SKILL.md │ └── config.toml ├── test-generation/ │ ├── SKILL.md │ └── examples/ └── documentation/ ├── SKILL.md └── templates/技能配置示例# .agtx/skills/code-review/config.toml name code-review description 自动化代码审查 version 1.0.0 [triggers] files [*.go, *.rs, *.py] # 对哪些文件类型生效 phases [review] # 在哪个阶段可用 [parameters] strictness high # 审查严格度 checks [security, performance, style]技能实现# /agtx:review 执行代码审查检查以下方面 1. 安全性问题SQL注入、XSS等 2. 性能问题N1查询、内存泄漏等 3. 代码风格一致性 4. 测试覆盖率 5. 文档完整性 ## 使用示例/agtx:review 请审查src/api/auth.go中的用户认证逻辑## 输出格式 - 问题列表按严重性排序 - 每个问题的修复建议 - 总体评分A-F### 10.3 扩展agtx核心功能 如果你需要更深入的自定义可以修改agtx的源代码 **添加新的任务状态** rust // src/models/task.rs #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq, Serialize, Deserialize)] pub enum TaskStatus { Backlog, Planning, Running, Review, Done, Blocked, // 新增阻塞状态 OnHold, // 新增暂停状态 } // 更新状态转换逻辑 impl TaskStatus { pub fn can_transition_to(self, next: Self) - bool { match (self, next) { (Self::Backlog, Self::Planning) true, (Self::Planning, Self::Running) true, (Self::Running, Self::Review) true, (Self::Review, Self::Done) true, (Self::Review, Self::Planning) true, // 允许重新规划 (Self::Running, Self::Blocked) true, // 新增转换 (Self::Blocked, Self::Running) true, // 新增转换 _ false, } } }添加新的通知机制// src/notifications/mod.rs pub enum NotificationChannel { TmuxPane, // 现有tmux面板 Desktop, // 新增桌面通知 Webhook, // 新增Webhook Email, // 新增邮件 Slack, // 新增Slack } pub async fn send_notification( task: Task, channel: NotificationChannel, message: str, ) - Result() { match channel { NotificationChannel::TmuxPane { // 现有逻辑 } NotificationChannel::Desktop { notify_rust::Notification::new() .summary(format!(agtx: {}, task.title)) .body(message) .show()?; } NotificationChannel::Webhook { // 发送到配置的Webhook } // ... 其他渠道 } Ok(()) }agtx的真正强大之处在于它的可扩展性。无论是通过插件添加新的工作流通过技能扩展AI代理的能力还是直接修改核心代码添加新功能它都提供了清晰的扩展点。我建议从创建简单的插件开始逐步深入最终你会发现自己可以打造一个完全符合团队工作习惯的AI协作平台。