搭一支 AI agent 团队,就三件事:给每个 agent 一个角色,写好在它们之间传活的交接说明,再给团队一个存放所学内容的地方。 这篇用 Crewly 把这几步走一遍。Crewly 是开源(MIT)的应用,在你自己的电脑上跑一支 Claude Code 或 Codex agent 团队。
如果你还没想好要不要团队,先看AI agent 团队:5 个实用场景。这篇从你已经决定要搭开始。
第 1 步:挑一个能按领域拆开的活
活里有几块能同时推进,团队才有用。一个同时动 API、界面和测试的新功能,适合当第一个活。改一个文件的 bug 就不适合,用一个 agent 就行。
用一句话写下这个活。如果说不出哪几块是并排进行的,这个活还不适合交给团队。
第 2 步:安装 Crewly,添加你的项目
你需要 macOS 12+ 或 Linux、Node.js 22 或更新版本、jq 和 curl、一个普通用户账号(不是 root),以及装好并登录的 Claude Code 或 Codex。先手动运行一次这个 AI CLI,否则 agent 会停在它的首次设置界面。完整清单见Crewly 快速上手。
试用 Crewly:请先安装 Node.js 22 或更新版本(nodejs.org 的安装包,或 Homebrew / 系统包管理器),再运行:
curl -fsSL https://crewlyai.com/install.sh | bash
然后打开一个新的终端,运行:
crewly start
想用 npm?如果你的 Node 来自 Homebrew 或 nodejs.org 安装包,npm install -g crewly 也可以。
Dashboard 会在 http://localhost:8787 打开。进 Projects,点 New Project,填入代码所在的完整路径,点 Create Project。Crewly 会在那里建一个 .crewly/ 文件夹,放任务、spec 和项目知识。
Crewly 仪表盘里的 Create New Project 对话框,已填入项目的绝对路径,旁边是 Browse 和 Create Project 按钮
第 3 步:每个 agent 一个角色
角色就是一段提示词,加上这个 agent 能用的 skill。让每个 agent 管一个领域,这样就不会有两个 agent 改同一批文件。
Crewly 自带 backend-developer、frontend-developer、qa-engineer、architect、product-manager 等角色。你也可以在 Settings → Roles 里加自己的。
Settings 的 Roles 标签:内置角色列表(System Architect、Backend Developer、Developer 等),每个都有 Edit 按钮,右上角是 New role 按钮
第 1 步那个功能,先放三个:
| Agent Name | Role | 负责 |
|---|---|---|
| Backend Dev | backend-developer | API 路由和数据 |
| Frontend Dev | frontend-developer | 界面和状态 |
| QA | qa-engineer | 测试和审查 |
进 Teams,点 New Team,起个名字,在 Assigned Project 里选你的项目,加上这三个成员并各选一个 Runtime Type(Claude CLI 就是 Claude Code),点 Create Team。
Create New Team 表单里成员部分:Agent Name 为 Backend Dev,Role 为 Backend Developer,Runtime Type 为 Claude CLI,另有可选的模型和推理强度
先放两三个 agent。一个开发加一个 QA 就是不错的第一支团队。每多一个 agent,就多一个要处理好的交接。
然后打开团队,点 Start Team。每个 agent 的状态会从 inactive 依次变成 starting、started、active。active 表示它已经跑起来并完成了签到。每个 agent 是各自的一个终端会话,权限是放开的,这样它不用你一步步批准就能干活,所以请用一个你放心的项目。
Crewly 的团队页面,有 Chat 和 Start Team 按钮,每个成员一行,显示角色和状态
第 4 步:写好交接说明
活是通过 orchestrator 在 agent 之间传的。orchestrator 是负责拆活、把各块分出去的那个 agent。打开 Chat,把活讲给它。一份好的说明有三部分:
Goal: Users can reset their password by email.
Expected outcome: A reset endpoint, a reset screen, and tests for both.
Eval criteria: The tests pass, and QA has tried an expired link and a reused link.
目标说明为什么做。预期结果说明最后会有什么。评估标准说明谁来怎么检查。orchestrator 派活用的 delegate-task skill,在说明里缺目标、预期结果或评估标准时会警告,因为干活的人没法对着没给过他的标准去检查自己的活。
还要说清楚哪块归哪个 agent,就像搭建教程里那样:“backend dev 负责路由,frontend dev 做界面,QA 写测试”。
agent 会边做边汇报。report-status skill 会在任务完成、受阻或失败时通知 orchestrator,agent 之间也可以直接发消息。如果你用了 Crewly 的 Slack 集成,一个 agent 可以在线程里 @ 另一个,你能看到,也能随时插话(见 Claude Code in Slack)。
交接出问题,多半是说明太含糊。agent 交回来的东西不对,先看说明,再怪 agent。
第 5 步:给团队记忆
重启后的 agent,上下文窗口是空的。记忆就是让团队留住学到的东西。
Crewly 的 agent 有两个 skill 管这件事。remember 存一条笔记,范围是 agent(只属于这个 agent)或 project(项目里所有 agent 共享),再加一个类别:fact、pattern、gotcha 或 decision。recall 搜索已存的笔记。一条决定取代了之前的决定时,新笔记可以用 --supersedes 指向旧的,旧的会被标记为已取代。
笔记存在你自己的电脑上:agent 的记忆在 ~/.crewly/ 下,项目的记忆在项目自己的 .crewly/ 文件夹里。每个 agent 的启动流程会 recall 它存过的内容。
两个习惯有用:
- 决定存在 project 范围,这样周四干活的 agent 能看到周二定下的事。
- agent 自己的工作习惯存在 agent 范围。
Crewly 的笔记不替代 CLAUDE.md。Claude Code 在每个会话里仍然读它自己的那份。完整说明见怎么让 Claude Code 的记忆跨会话保留。
第 6 步:看第一次运行
团队干活时盯着 dashboard。每个 agent 都有实时终端、状态和任务。想改方向,给某个 agent 或 orchestrator 发消息。
第一个活做完,查三件事:
- 有没有两个 agent 动了同一批文件? 按领域把角色分得更干净。
- 有没有 agent 来要说明里没写的东西? 把它加进你的说明模板。
- 有没有做出下一个会话要用的决定? 确认它用
remember存下来了。
改角色,或者改说明,然后跑下一个活。改这两样,团队就会变好。
什么时候不用搭团队
- 一个领域里的一件小事: 一个 agent 就够了。
- 你不想让 agent 在那台机器上无人看管、权限全开。
- Windows: Crewly 运行在 macOS 和 Linux 上。
FAQ
怎么搭一支 AI agent 团队?
挑一个能拆成并行领域的活,给每个 agent 一个角色,写一份包含目标、预期结果和评估标准的交接说明,再给团队共享记忆。在 Crewly 里就是:安装、添加项目、建一个每个 agent 一个角色的团队,点 Start Team。
第一支团队放几个 agent?
两三个。一个开发加一个 QA 往往就够了。只有当出现第二条能同时进行的工作线时,再加专才。
agent 之间的交接说明应该写什么?
目标、什么算做完、怎么检查。Crewly 的 delegate-task skill 在下发的说明缺少目标、预期结果或评估标准时会给出警告。
AI agent 团队怎么在会话之间记住东西?
在 Crewly 里,agent 用 remember skill 存一条笔记,用 recall skill 搜索已存的笔记。一条笔记要么只属于某个 agent,要么由项目里所有 agent 共享。笔记存在你自己的电脑上。
用 Crewly 搭 AI agent 团队一定要有 Claude Code 吗?
需要装好并登录一个 AI CLI,Claude Code 或 Codex 都行。Crewly 团队里每个 agent 都是你为它选的那个运行时的一个会话。
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来源
Crewly 相关事实:Crewly 代码仓库(delegate-task、report-status、remember、recall 这几个 skill 和角色定义),以及上面链接的已发布文章,2026 年 10 月 9 日核对。
Crewly 以 MIT 协议开源。代码在 GitHub。