用 OpenAgents Workspace 协调多 Agent 投研

AI Agent OpenAgents 投研 Multi-Agent

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 2026/03/21 

本文内容由 AI 协助生成

一个人研究一家公司，需要收数据、做分析、建模型、写报告。
如果每个环节都是一个专职 Agent，你只需要说一句话。

项目地址：Edison-A-N/investment-research-os

前置准备

安装 OpenCode

自行安装 OpenCode，此处不展开。

选择对话客户端

OpenAgents workspace 不绑定特定客户端。你可以用 OpenCode、OpenClaw、Claude 等任何兼容客户端与 agent 对话。本文以 OpenCode 为例。

目前有两个上游 PR 需要关注：

fix: route all @mentions in messages, not just leading mention — 对话中 @agent-name 提及其他 agent 时能正确路由。所有客户端都需要，这是多 agent 协作的基础能力。
feat: add OpenCode as builtin agent — 让 OpenCode 作为内置 agent 接入 workspace。仅 OpenCode 用户需要。

用 OpenClaw 或 Claude 客户端的话，只需关注第一个 @mention 修复。

配置 Agent Memory

安装 opencode-agent-memory（从主 repo fork，增加了关闭 global memory 的能力）：

// ~/.config/opencode/opencode.json
{
  "plugin": ["@Edison-A-N/opencode-agent-memory@0.2.0-a1"]
}

然后关闭 global memory：

// ~/.config/opencode/agent-memory.json
{
  "memory": {
    "disable_global": true
  }
}

为什么要关 global？ 多 agent 场景下，每个 agent 的记忆必须隔离。global scope 的 memory block（persona、human）会在所有项目、所有 agent 间共享——Research Agent 写入的记忆会污染 Analysis Agent 的上下文。关掉 global 后，每个 agent 只保留 project scope 的 memory（存在各自的 .opencode/memory/ 下），互不干扰。

记忆共享是个有意思的话题，但不在本文范围内。以后单独聊。

启动 Workspace

按 OpenAgents 官方文档配置好 workspace，然后：

1	openagents up

具体配置方式这里不做介绍——项目还在快速迭代，写死了容易过时。请以官方文档为准。

核心思路

OpenAgents 的 workspace 把多个 OpenCode agent 拉进同一个工作空间。每个 agent 有独立的 SKILL.md 定义角色边界，共享 workspace/ 目录交换数据。人类只做两件事：发起任务 和 做决策。

你 (OpenCode)
 │
 ├─→ Data Agent        收数据（PDF、RSS、财报）
 ├─→ Research Agent    深度研究（行业、公司）
 ├─→ Analysis Agent    财务建模（DCF、估值）
 ├─→ Memory Agent      知识管理（存储、检索）
 ├─→ Decision Agent    投资决策（评估、风险）
 └─→ Report Agent      报告输出（图表、Excel）

关键设计

设计点	做法
角色隔离	每个 agent 的 SKILL.md 明确写了「✅ 做什么」和「❌ 不做什么」
数据共享	统一用 `workspace/` 目录，`inbox/` 存原始数据，`output/` 存产出
工具即脚本	所有工具都是独立 Python 脚本，`uv run` 一行运行，零配置
人在回路	Agent 做分析，人做决策。Decision Agent 提供建议而非替你下单