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Antfarm快速入门教程：5分钟安装你的第一支AI Agent团队，跑通首个自动化工作流

【免费下载链接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarm

Antfarm 是一个「一条命令组建 AI Agent 团队」的开源工具：它在 OpenClaw 上为你装配一支由规划者、开发者、验证者、测试者、评审者组成的 AI Agent 团队，按确定性工作流协作完成任务，零基础设施依赖。本教程将带你 5 分钟完成 Antfarm 安装，并亲手跑通第一个多智能体自动化工作流。

什么是 Antfarm：一条命令组建 AI Agent 团队

传统做法里，让 AI 写代码往往依赖"单个大模型 + 祈祷它记得写测试"。Antfarm 的思路完全不同——定义一支团队，让各司其职的 Agent 按固定流水线协作：

• 确定性工作流：同样的任务，同样的步骤、同样的顺序，结果可复现；
• Agent 互相验证：开发者不会"自己批自己的作业"，由独立的验证者对照验收标准检查每一步；
• 每步全新上下文：每个 Agent 在干净会话中工作，记忆靠 git 历史和进度文件持久化，避免长对话导致的上下文膨胀；
• 失败自动重试：步骤失败自动重试，重试用尽才升级提醒，绝不静默失败。

它只用 YAML + SQLite + cron 三件套，没有 Redis、Kafka、Docker 编排——一个零外部依赖的 TypeScript CLI，OpenClaw 能跑的地方它就能跑。

安装前准备：3 个环境要求清单

安装前请确认以下环境（完整要求见 README.md）：

一键安装 Antfarm 的完整步骤

Antfarm 不提供 npm 安装（npm 上同名包并非本项目），而是从源码仓库安装。执行以下 3 条命令：

# 1. 克隆仓库到本地 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarm # 2. 安装依赖并构建 CLI cd antfarm && npm install && npm run build # 3. 全局链接 antfarm 命令，并安装全部内置工作流 npm link && antfarm install

官方的一键安装脚本逻辑也一目了然：克隆仓库 →npm install→ 构建 →npm link→ 执行antfarm install，可参考 scripts/install.sh。

完成后，运行下面的命令确认 3 支「Agent 团队」已就位：

antfarm workflow list

你应该看到三个内置工作流：

• feature-dev（7 个 Agent）：plan → setup → implement → verify → test → PR → review，丢一个功能需求，还你一个经过测试的 PR；
• security-audit（7 个 Agent）：scan → prioritize → setup → fix → verify → test → PR，指向一个仓库，拿回带回归测试的安全修复 PR；
• bug-fix（6 个 Agent）：triage → investigate → setup → fix → verify → PR，贴一个 bug 报告，还你带回归测试的修复。

工作流的完整定义都是明文 YAML，例如 workflows/feature-dev/workflow.yml，安装前你可以逐行审查每个 Agent 会做什么。

跑通第一个工作流：从需求到 PR 全自动

以 feature-dev 为例，整个过程只需要两条命令：

# 启动一个运行：让团队开发一个功能 antfarm workflow run feature-dev "Add user authentication with OAuth" # 查看进度 antfarm workflow status "OAuth"

输出大致如下，每一步都清晰可见：

Run: a1fdf573 Workflow: feature-dev Steps: [done ] plan (planner) [done ] setup (setup) [running] implement (developer) Stories: 3/7 done [pending] verify (verifier) [pending] test (tester) [pending] pr (developer) [pending] review (reviewer)

规划者把任务拆成用户故事，开发者逐个实现（带测试），验证者独立核验，最后测试者做集成/E2E 测试、开发者开 PR、评审者把关。失败步骤自动重试，全程无需人工盯守。

用 Antfarm Dashboard 实时监控 Agent 团队

命令行之外，Antfarm 自带 Web 仪表盘，能实时查看每个运行、每个步骤、每个 Agent 的输出：

antfarm dashboard # 启动，默认端口 3333 antfarm dashboard status # 查看状态 antfarm dashboard stop # 停止

看板按工作流步骤分列展示所有任务卡片（DONE / RUNNING / PENDING / FAILED 一目了然），点击任意卡片可展开详情：步骤时间线、Story 完成进度条、每个 Story 的验收标准都尽收眼底。

常用命令速查表

下一步：自定义你的 Agent 工作流

内置的 3 个工作流只是起点。Antfarm 的理念是——会写 Prompt，就会搭工作流。用 YAML 定义 Agent 角色、步骤顺序、重试逻辑和验证关卡，用 Markdown 写每个 Agent 的人设（SOUL.md）与行为规范（AGENTS.md），完整教程见 docs/creating-workflows.md：

workflows/ └── my-workflow/ ├── workflow.yml # 工作流定义 └── agents/ ├── agent-a/ # AGENTS.md / SOUL.md / IDENTITY.md └── agent-b/

从本文的克隆、构建、跑通第一个工作流，你现在已经拥有一支会自己协作、互相验证、失败自愈的 AI Agent 团队——接下来，定义属于你自己的流水线吧。🐜

【免费下载链接】antfarmBuild your agent team in OpenClaw with one command.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/antf/antfarm