openJiuwen首发蜂群架构Hyper-Agent，开启Agent组织级协作新范式！

两个月前，openJiuwen 提出 Persistent Session（永续会话） 时，就认为：Agent 不应与某个 Session 绑定，持续推进工作也不应受会话边界限制。一项任务可能持续多天，经历多轮沟通与调整，Agent 需要记住已有约定、保留工作进度，并在需要时找回历史依据。永续会话通过保存工作记录、管理长程上下文，让任务能够接续推进。在智能体自我改进方面，openJiuwen 还推出了 双维度 RSI 框架，让智能体基于任务反馈生成改进方案、验证效果并保留有效经验，持续优化工作方法与交付成果。

如今，openJiuwen 进一步提出超级智能体蜂群架构，将设计重心从会话转向智能体：Agent 持续承接工作，Session 作为底层调度资源，由系统负责会话分配、并发调度与上下文接续，让用户专注于任务本身。在 WorkSwarm 团队版中，用户可以将智能体派发到三方 IM 跨渠道协同，也可以在 SwarmEngine 原生群聊中组织深度协作，由人把握目标与关键决定，Agent 分工执行、共同交付。

一、超级智能体蜂群架构：让永续智能体跨渠道协同，在原生群聊中深度协作

同一个 Persistent Agent（永续智能体）可以接入多个三方 IM 的多个群聊和单聊，持续跟进不同工作，并与其他 Agent 协作。超级智能体蜂群架构围绕这一工作方式展开：Agent 保留身份与状态，在相应的 Work Session 中执行任务，各会话分别保存上下文与进度，并借助 Persistent Session（永续会话）的历史记录接续推进；SwarmEngine 原生群聊则支持多个成员分工协作。

△ 图1 openJIuwen 超级智能体蜂群架构：Gateway 统一接入 IM 与 Web UI，AgentServer 调度 Agent 和工作会话；永续智能体保留身份与状态，在多个会话中执行任务，也可按要求跨渠道回复，并与 SwarmEngine 原生群聊中的成员深度协作。

让 Agent 摆脱单次会话的限制，持续承接跨渠道、多任务的工作，是 openJiuwen 与 DeepSeek Harness 等业界超级智能体架构探索的共同关注。在实现智能体持续工作的基础上，openJiuwen 超级智能体蜂群架构进一步聚焦团队协作，让多个拥有独立身份与专属能力的永续智能体分工配合、共同交付：

• 独立承担职责，共同推进工作： 每个永续智能体保留各自的身份、专属能力和工作状态，持续跟进任务，并与其他 Agent 交流分工、交换成果。
• 派发到三方 IM 参与协作： 同一个 Agent 可以接入多个 IM 的群聊和单聊，与不同成员及其他 Agent 配合，从一个渠道接收需求，再按要求向另一个渠道交付结果，让工作跨群接续推进。
• 在 SwarmEngine 原生群聊中深度协作： 人、永续智能体、专家和专家团在同一群中对齐任务与分工。单个成员可独立执行，专家团由 Leader 协调，多支队伍可临时编组、接力交付。任务卡片、看板和执行记录呈现进展与成果，方便人补充要求、确认关键决定。
• 共享协作信息，保留状态与权限边界： 群内上下文帮助成员理解共同任务，各 Agent 的会话分别保存执行状态，跨会话、跨群的资料与成果在授权范围内共享。

基于这套架构，WorkSwarm 团队版将永续智能体呈现为用户可创建、配置的“数字员工”，支持单独对话、接入办公群，以及跨渠道、跨设备协作。需要专家或专家团共同处理任务时，用户可在 SwarmEngine 原生群聊中组织团队分工、共同交付成果。

△ 图2 WorkSwarm 团队版数字员工创建界面：在“员工中心”按职责选择数字员工模板，查看能力介绍与标签，也可通过“自定义创建”配置专属智能体；左侧导航提供聊天、资产、技能、扩展和知识等入口。

二、永续智能体（Persistent Agent）：拥有独立身份和专属能力，长期保留工作状态，在多个会话中持续推进任务

团队协作的基础，是每位 Agent 既能承担明确的职责，也能持续跟进手头的工作。在 WorkSwarm 团队版中，Persistent Agent（永续智能体）凭借以下核心能力，成为能够长期配合用户的工作搭档：

• 稳定的身份与职责： 用户可以按岗位需要设定职责、工作方式和交付要求，配置技能、连接器、知识来源及独立邮箱，形成专属的工作能力。身份配置与工作状态长期保存，执行实例按需启动，任务完成后保存进展；后续请求到来时，恢复相应会话，继续跟进工作。
• 长程上下文与任务接续： Agent 可按任务需要申请切换上下文窗口，系统也会在接近容量上限时触发换窗。任务目标、当前进展和后续安排被整理为交接摘要，带入新窗口；需要核对细节时，再检索历史归档中的片段与来源。各会话分别保留记录，跨会话使用资料需遵循授权范围。
• 按职责响应： 被动模式在被 @ 时回复；自适应模式结合职责和群聊背景，判断应当忽略、回应还是主动介入。先判断是否参与，再恢复状态、执行任务，减少无关回复。私聊和定时任务则直接进入执行流程。
• 资料复用与工具执行： 共享工作空间保存文件与产物，后续任务可按权限复用；跨会话、跨群共享资料和记录，由用户确认范围。Agent 可在渠道适配和授权范围内，通过 CLI 使用日程、会议、群公告等 IM 工具，也可配置独立邮箱，查询、阅读自己的邮件，并按用户要求发送或回复。

△ 图3 Persistent Agent 的身份、会话与执行机制：在已选定的工作会话中，按职责响应、恢复上下文、执行任务，再保存进度、交付成果；各会话分别保留上下文与进度。

在“员工中心”中，用户可以从专家模板创建数字员工，也可以自定义身份与职责，配置模型、技能、连接器、插件和知识来源，并按需设置邮箱。完成后先单独对话试用，再通过“渠道”设置接入办公软件；参与群内讨论所需的消息权限也在接入时配置。

▷ 从专家模板或自定义方式创建数字员工，配置专属能力、绑定 Agent 邮箱并接入飞书；在群内围绕研究任务持续沟通，按要求通过独立邮箱发送整理结果，并反馈发送状态。

创建后，可在“员工中心”调整配置、查看职责、进入对话，或单独启用、停用员工。停用后保留渠道绑定，仍可在 WorkSwarm 内对话，再次启用无需重新接入。需要按时执行的工作，可在“员工中心”的“任务中心”创建和查看定时任务。

“活跃数据”支持查看全员或单个员工的活跃情况、Token 消耗和最近响应时间，并进一步了解参与群聊、产物数量及各群消耗。需要核对执行过程时，可打开轨迹查看模型与工具调用、耗时和用量。

▷ 在员工中心查看全员与个体的活跃情况、Token 消耗和最近响应信息，并在任务中心创建定时任务；演示数字员工的停用与重新启用、IM 渠道响应恢复，以及在 WorkSwarm 中回查渠道对话与相关工作成果。

三、将永续智能体作为数字员工派发到三方 IM，参与团队日常协作

3.1 跨渠道协作，让人与多位 Agent 跨群接力，共同推进任务

同一个 Persistent Agent 可以接入多个渠道，从一个渠道接收需求，再按要求向另一个已接入渠道交付结果。各渠道群聊中的成员与多位 Agent 可以讨论分工、交换成果、接续任务；人把握目标与关键决定，Agent 按职责执行，跨群资料在授权范围内共享。

△ 图4 多渠道、多人、多 Agent 协作示意：同一个 Agent 连接两个 IM 渠道，在获准跨群分享后向另一侧交付成果；两侧成员分别与其他 Agent 讨论分工、交换成果，各会话独立保存上下文与进度。图中省略接入与调度层。

跨群分享前，所有者需在 WorkSwarm 私聊的“跨群分享审批”中核对来源群、接收方及内容，选择“一次批准”或“永久批准”；长期授权可在“权限”页撤销，文档和附件仍需相应访问权限。

▷ 将智能体绑定到飞书与钉钉，演示策划助手与预算助手在飞书群中接力调整人数增加、预算不变的活动方案；随后从钉钉群请求相关成果，在 WorkSwarm 中审批跨群分享，展示授权后的文档交付及拒绝分享后的处理。

3.2 跨设备协同，让分散的资料、工具与计算环境共同服务于任务

团队成员可以在各自设备上部署 WorkSwarm，让 Persistent Agent 使用本地已配置、获授权的资料、工具和计算环境，在同一工作群中讨论分工、交换成果。人通过群聊提出目标、补充要求并确认结果，Agent 分别执行、接力推进任务。未来还将探索沿着团队、项目和社区的合作关系，由资源所有者明确开放范围，让 Agent 协调 GPU、CPU 等个人与集群算力、AI 一体机及物理设备，并探索主动学习、更多维度的历史检索和故障恢复，支持更长时间的协同工作。

△ 图5 跨设备协同架构与资源协同场景：左侧展示各设备独立部署 WorkSwarm、通过工作群协作的关系；右侧展示后续资源协同的构想，以合作关系与资源授权为前提。

▷ 分屏展示三位成员邀请各自助手加入同一办公群，云端服务器上的报名统计助手、物资筹备助手与个人 PC 上的活动策划助手接力配合；成员补充报名信息、确认物资缺口，助手汇总活动安排，最终由人确认。

四、SwarmEngine 原生群聊：让人与永续智能体、专家及专家团深度协作，共同交付复杂任务

永续智能体可以在三方 IM 中与团队成员协作；随着任务变得复杂，协作也需要更有组织地展开：由整支队伍接手任务、多项工作并行推进，或让人和多个 Agent 持续对齐分工，这也是dsh-superagent提出的开放问题之一，针对这个问题openjiuwen给出了答案。WorkSwarm 提供了 SwarmEngine 原生群聊，将成员组织、任务分派、进展跟踪与成果交付整合在同一个协作空间。

在这个空间里，人、Persistent Agent、单个专家和专家团可以同处一群，借助群内上下文理解共同任务，边讨论、边执行。任务既可交给单个成员，也可由专家团整队接手，多支队伍还可临时编组、接力配合，各自的会话状态与权限边界仍然保留。协作过程中，任务卡片呈现目标、步骤与执行成员，成果回到群聊并统一进入看板，执行记录可回查，方便人随时了解进展、补充要求并确认方案。

△ 图6 SwarmEngine 原生群聊架构与多 Agent 团队执行机制：群消息与历史形成协作上下文，系统组织个体、专家团、多团编组及混合协作；Leader 代表专家团接活，Owner 协调多团分工与验收，任务卡片、成果看板和工作记录支持查看进展、复用成果与人类介入。

4.1 从专家与专家团模板中选择阵容，一键组建人机协作团队

逐个创建 Agent，需要分别定义职责、配置工具并调试；把它们组织成队伍，还要决定谁进群、谁牵头、成员如何配合。SwarmEngine 原生群聊提供专家与专家团模板，可以按任务选择已有岗位组合，邀请人类同事，一键建群，减少从头搭建和手工编组的工作。

在产品使用上，群内成员有四类：人、单个专家、专家团，以及用户创建的数字员工，也就是 Persistent Agent。专属 Agent 可以带着已配置的职责和工具直接进群，与其他成员共同工作。

专家团由 Leader 和多名团员组成。入群的是 Leader，由它接任务、同步进展、组织交付；团员在幕后执行分派的工作。团队成员在群里与一个负责人沟通，同时获得整支队伍的执行能力。

单个专家也可以来自已有的第三方智能体，例如 Codex、Claude Code。专家团支持混合编组：Leader 统一调度，自建数字员工、负责代码验证的 Claude Code、用于核对技术资料的 Codex 可以按各自专长参与任务。

△ 图7 一键组群：专家与专家团模板提供可选阵容，自建数字员工和第三方智能体可按任务需要加入，组成混合团队。

▷ 演示点击“发起群聊”、选择成员并确认建群的操作。

4.2 群聊即上下文，通过 @ 组织成员与专家团协作，共同交付任务

建群后，用户说明要做什么、@ 到执行者，系统便将触发消息与群内相关历史一起交给成员。群历史持续保存，执行时依据成员的已读位置和上下文容量组织近期内容，减少重复交代背景。

△ 图8 @ 派活与执行路由：群内消息提供任务背景，@ 对象决定由单个成员、一个专家团、多支专家团或混合阵容参与；成员按各自分工执行并交付，群聊中的讨论帮助协作持续衔接。

系统按被 @ 的对象组织执行：

• @ 一位专家或 Persistent Agent：由这位成员分析任务、调用工具、交付成果，适合边界清楚的个人任务。

▷ 以大学城咖啡店的市场调研为例，在群中说明调研需求并 @ 单个专家，将边界明确的任务交给一位成员执行。通过任务卡片查看任务描述与任务分解，了解专家如何组织调研工作；随后阅读群内回复，并在右侧成果看板打开交付文档，核对调研结论，为后续开店规划提供依据。

• @ 一个专家团：由 Leader 接下整件事，安排团员分工并同步进展，成果进入右侧看板，具体执行留在团内。

▷ 沿用前一轮咖啡店的市场调研结果，将开店规划交给一个专家团整体承接。由 Leader 作为群内负责人接收需求、组织团员按专业分工，围绕品牌、选址、财务等方面形成开店计划。演示中查看专家团的群内交付及相关成果文档，展示从单项调研到多专业综合规划的任务接续方式。

• @ 多支专家团：系统记录编组计划，将队伍组织为临时项目组，由 Owner 协调拆分、派发与验收，任务在组内接力，汇总后向群里交付。任务记录、输出和团内上下文可以在后续轮次继续使用。

▷ 在已有开店计划的基础上，将任务进一步推进到开业筹备，组织门店运营、品牌营销和财务等多支专家团共同参与。各团围绕各自负责的工作形成方案，并由 Owner 协调分工、衔接成果，汇总为开业筹备方案。演示中查看群内交付与相关文档，了解多支专业队伍如何沿着同一任务接力，把规划细化为后续可执行的安排。

• @ 混合阵容：被点到的成员先在群里对齐分工，再分别执行、交付，过程对全群可见。

▷ 围绕咖啡店开业筹备，展示包含第三方智能体在内的混合阵容如何参与同一任务。被 @ 的成员结合群内已有背景对齐分工，再按各自专长推进工作、向群内交付成果。通过查看开业执行计划、预算及客户沟通等文档，展示不同类型成员如何共享任务背景、交换工作成果，并让人能够在群内继续补充要求、核对交付内容。

这几种方式共享同一个群聊入口。用户选择协作对象，系统据此路由到个人、整队或多团编组；需要改变分工或补充要求时，仍可在群里继续沟通。

结语

从一位长期配合的搭档，到一支分工协作的人机团队，WorkSwarm 团队版让 Agent 带着各自的身份与专长走进日常办公。数字员工在熟悉的工作群中持续跟进任务，与不同渠道、不同设备上的伙伴交换成果；面对更复杂的工作，还可以在 SwarmEngine 原生群聊中组织专家与专家团，共同完成交付。

人把握目标和关键决定，Agent 按职责执行，在授权范围内接力推进，进展与成果可查。团队由此减少反复交代背景、居中转述的工作，把更多精力放在方案取舍和成果验收上。欢迎从下一项团队任务开始，创建一位专属数字员工，带上你的 Agent 伙伴，一起进群开工。

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