多小队协同 · 多模型编排 · 多机器部署 · 召唤你的 AI 军团
信息跨级，命令逐级。
# 安装包即将发布，敬请期待
# curl -fsSL https://ac.dev/install.sh | sh # 即将发布
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# npm install -g agent-commander # 即将发布
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# brew install agent-commander/tap/ac # 即将发布
指挥官 → 小队长 → 队员，命令逐级下达，信息跨级透明。opencode TUI + Mattermost IM 双入口，随时随地发号施令。
从 agent 角色到模型分配，从请示升级到技能进化，所有东西都能配。你的军队，你说了算。
多小队协同——开发、运维、探索小队，各司其职。指挥官一声令下，全队开动。
小队之间靠请示升级链沟通：队长先判断，不行再找指挥官。跨机器部署、并行跑任务、汇总结果，一条命令全搞定。
没有万能模型。有的擅长推理，有的擅长编码，有的又快又便宜——编排就是让每个模型去干它最擅长的事，不浪费，也不硬扛。
模型分配统一管，一条命令全局切。支持 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Qwen、Kimi 等 15+ 家，后续还会加。
指令逐级下达，信息跨级透明。每个 agent 碰到权限边界，就标 🔼 请示升级 一路往上报：队员 → 队长 → 指挥官 → 人类。
AI 删不了你的数据库、推不了 force push、泄露不了凭证——不是它不想，是它报上去了。三层研判，每个危险操作都得你点头。
双重记忆架构——Memory 存事实/偏好，Skill 存方法/流程。每次任务后自动反思沉淀。会话关了，知识还在。
Skill 就像作战手册——发现好使的招就记进去。下次碰到类似问题，不用从头想。你的军队会自己长本事。
Agent Commander 是指挥框架，不是万能平台。有些功能我们故意不做——你可以按自己的方式搞定。
用 opencode 的 Skill 系统替代——CLI 加 README 就是 Skill，不用 JSON 协议层。想用 MCP？写个 Skill 扩展就行。
用 opencode run --attach 跨机器调，或者写个 Squad 扩展实现自己的调度策略。
三层请示升级链替代弹窗——队员 → 队长 → 指挥官 → 人类，逐级研判，不打断工作流。
Memory 是文件系统，Skill 是 Markdown。需要 RAG？写一个上下文扩展注入到 agent 会话即可。
纯终端体验——opencode TUI 是你的控制台。需要 Web 面板？写一个 Bridge 来暴露 API。
用 systemd user service 管理 agent 生命周期，用 tmux 做后台执行，用 cron 做定时任务。都是你熟悉的工具。
它们帮你搭一个 agent，Agent Commander 帮你管一群 agent。你要的是一个能干活的小队，不是一个能聊天的机器人。
目前支持 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Qwen、Kimi 等 15+ 家。每个小队可以指派不同的模型——决策用贵的，执行用便宜的，不浪费。
危险操作它干不了。碰到底线就往上汇报——从 agent 到队长到指挥官，最后到你。删库、推代码、改配置，都得你点头。
一条命令安装，一条命令初始化。配好小队和模型就能跑。全程终端操作，不用搭 Web 服务，不用装数据库。
一台就能跑。想发挥最大威力，多台机器组网更好——用 Tailscale 之类的打通内网，小队可以跨机器部署。
可以。Agent Commander 不绑架你的工作流——你习惯用 tmux、systemd、cron，那就继续用。它只做指挥，不抢活。