MVP Agent 是一个面向 Windows 10 / Windows 11 的多 Agent 代码指挥框架。
它的目标不是替代所有模型,而是像一个稳定的 AI 技术负责人一样,把任务拆开、派工、复核、回收结果,再把成本、速度和质量压到一个更平衡的状态。
如果说很多 agent 更像“单兵作战”,那 MVP Agent 更像一个小型 AI 工程团队的总控台。
- 接收一个复杂任务并自动拆成规划、架构、编码、测试、验收等子任务
- 在
Ollama、OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Codex之间做角色化分工 - 优先把低风险、重复型任务交给本地模型,减少 token 消耗
- 在远端高质量模型、本地模型、外部 agent 之间做成本感知路由
- 记录任务历史、框架历史、技能网格、工作区状态和硬件负荷
- 在桌面 GUI 中显示当前协作链路、任务进度、Pet 状态和控制平面信息
MVP Agent 的核心不是“我也能聊天”,而是:
Leader-style Orchestration先判断,再拆分,再分工,不是一股脑全交给单个模型。Skill Mesh能看到任务真正依赖哪些 skills,缺了哪些能力,再决定补哪条链路。Budget-aware Routing省 API、均衡、高质量三种倾向下,路由行为会不同。Multi-Transport Compatibility不只支持 CLI agent,也给 IDE bridge 和 service mesh 打好了基础。
内建或一等支持:
OllamaOpenClawHermes AgentClaude CodeCodex
已准备好接入的扩展面:
AiderGooseGemini CLI- 其他
external_cli_agent - IDE 扩展桥接类 agent:
extension_bridge_agent - HTTP / daemon / mesh 类 agent:
service_mesh_agent
把任务拆分成:
- planner
- builder
- reviewer
- fallback
并根据能力、权限、成本和速度做动态分配。
它本质上是一个 code agent framework,重点优化了:
- 仓库感知文件级路由
- 并行编码分包
- 代码回包展示
- 审核与改派工
quick ping适合日常快速探测deep ping适合验证真实 roundtrip
桌面端已经具备:
- 左侧状态栏
- 右侧问答主屏
- 任务时间线
- 协作流
- 技能网格
- 工作区快照
- MVP Pet 状态联动
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├─ .github/workflows/
├─ docs/
├─ examples/
├─ mvp/
├─ scripts/
├─ skills/
├─ tests/
├─ tools/mvp/
├─ .gitignore
├─ LICENSE
├─ README.md
└─ requirements.txt
python -m pip install -r requirements.txtpython -m mvp apppython -m mvp app --self-testpython -m mvp health
python -m mvp ping --mode quick
python -m mvp ping --mode deep看这里:
- examples/mvp.config.example.json
- examples/external-agents.example.json
- examples/routing-policy.example.json
external-agents.example.json 里已经包含了 3 类扩展面示例:
- CLI agent
- IDE bridge agent
- service mesh agent
仓库里已经附带一个可独立复用的 leader skill:
它可以单独上传成 GitHub skill,也可以继续作为 MVP Agent 的协调核心。
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\validate-repo.ps1powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-e2e-smoke.ps1powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\package-release.ps1 -Version v0.1.2MVP Agent 不是一个已经完结的终点产品,它更像一个正在成长的多 Agent 操作系统雏形。
但它已经具备一个成熟开源框架最重要的几样东西:
- 清晰的角色分工
- 稳定的控制平面
- 可验证的测试链路
- 可扩展的 agent transport 基础
- 可以直接继续迭代和发布的仓库结构
MIT