夜雨聆风ClawTeam 是一个由香港大学数据智能实验室（HKU-Data Intelligence Lab）推出的轻量级、完全开源的 CLI 框架，专门用于把单个 AI Agent 升级为真正能协作的 Agent 群（Swarm）。
GitHub：
https://github.com/HKUDS/ClawTeam
目前像 OpenClaw、nanobot、Claude Code、Cursor 等工具让每个人都能轻松拥有个人 AI 助手，但它们基本上都是独立工作的。ClawTeam 的目标是让这些 Agent 能像一个真实的软件团队一样：
自动 spawn（生成）专业子 Agent 智能拆分任务 实时共享信息 自己管理依赖关系和进度 最终自动合并出最好结果
你只需要给 Leader Agent 一个高层次目标，它就会自动组建团队、分配工作、监控进度，直到完成。
港大实验室直接拿它做了个“自主ML研究”实验（灵感来自Karpathy的auto-research）：
目标：优化一个语言模型 资源：8张H100 GPU 过程：Leader收到指令后，自动spawn 8个专业Agent 每个Agent霸占一张卡，并行跑超参搜索 总共跑了2000+次实验 每30分钟自动汇总结果、交叉验证、选优、融合 结果：几小时内验证集perplexity下降6.4%（val_bpb 从 1.044 → 0.977） 全程几乎零人工干预
已关注
关注
重播 分享 赞
换句话说：过去需要研究生熬几个月调参的工作，它几小时就干完了。
为什么这么轻量却这么强？因为走了一条“极简暴力美学”路线：
零外部依赖：不用Docker、不用Redis、不用任何云服务 只靠本地三件套：文件系统 + git worktree + tmux 所有状态存在 ~/.clawteam/ 目录下 Agent之间通过原子化的JSON文件消息队列通信（放在inboxes文件夹） 任务依赖用DAG（有向无环图）管理，支持自动阻塞/解阻塞 每个子Agent拥有：独立git分支（真正可diff、可回滚）、独立tmux窗口、唯一身份ID 安装：pip install clawteam ，然后让你的 OpenClaw / nanobot / Claude Code 读一下 README 里的协议提示词，就能开始玩了
