Agentastic、AgentsRoom、CodeAgentSwarm、Paseo:编排器各不同,底座共一个
一类新工具正在并行跑多个编码 Agent——Agentastic、AgentsRoom、CodeAgentSwarm、Paseo。它们管「跑」,但都不是「工作的记录」。为什么每个编排器底下都需要同一个共享底座,以及一次真正的交接应该带走什么。

过去一年出现了一种新形态的工具,还没有公认的名字。Agentastic、AgentsRoom、CodeAgentSwarm、Paseo——表面各不相同,底下是同一个想法:一个环境里同时跑多个编码 Agent CLI——这边 Claude Code、那边 Codex、第三个 worktree 里再一个 Agent——人来监督整个编队。姑且叫它们多 Agent 编排器。
它们很擅长自己要解决的问题。但它们没有一个是「工作的记录」。这个缺口是本文的主题——因为你并行跑的 Agent 越多,这个缺口找上门的速度就越快。
四个工具,简要档案
| 工具 | 形态 | 它跑的 Agent |
|---|---|---|
| Agentastic.dev | 原生 macOS 多 Agent IDE | Claude Code、Codex、Gemini、Cursor 并排跑,每个在自己的 git worktree、容器或云虚拟机里 |
| AgentsRoom | 桌面应用(macOS、Windows、Linux),带移动端伴侣应用 | Claude Code、Codex、Copilot CLI、OpenCode、Cursor——一个窗口管你所有项目 |
| CodeAgentSwarm | 桌面 Agentic 开发环境(macOS、Windows、Linux) | Claude Code、Codex CLI、Antigravity CLI、OpenCode、Cursor Agent 并行运行、受监督 |
| Paseo | 开源 Agentic 开发环境(桌面、移动、Web、CLI) | Claude Code、Codex、Copilot、OpenCode、Pi——由本地守护进程在并行 worktree 里跑 |
差异是真的——原生 vs 跨平台、商业 vs 开源、每 Agent 一个 worktree vs 每项目一个窗口。但相似之处更重要:每一个回答的都是「谁来跑、在哪跑、并行跑」。
它们共同的盲点
并行跑四个 Agent,你得到四条工作流——和四份滚屏记录。代码是安全的:worktree 隔离它,git 记录它。但代码周围的协调事实,没有一个耐久的住所:
- 哪个 Agent 在做哪件事,每件任务的「做完」是什么意思
- 在 B 的会话里做的某个决定,改变了 A 应该做的事
- 人在 9:03 的某个聊天提示里批准了的那件事,和还在等批准的三件事
- 某个任务为什么被放弃——用下一次会话能直接用的话写下来
编排器管理的是进程:启动、停止、切换、监督。它们不是为「工作的事实在此积累」而建的,它们的会话和任何 Agent 的会话一样短暂。一天结束,编队的共同理解也随之结束——这和单个 Agent 的抽屉问题是同一个问题,只是被并行放大了。
底下一个共享记录层,能给你什么
解法不是给编排器再加一个功能,而是给它们全部垫一层:一个底座,把任务、决策和工作状态以记录的形式保存,每个 Agent——无论哪个编排器启动的——动手前先读、做完后写入。具体来说:
- 任务状态活得比编队久。 在 Agentastic 里跑的 Agent 和在 Paseo 里跑的 Agent,做同一个项目时,看到的是同一份任务列表、同样的决策、同样的未决问题。换编排器不再意味着从零开始。
- 决策变成输入。 在一次会话里拍的板,是一条下一次会话会读的记录,而不是埋在它找不到的转录里的一个段落。
- 批准有了正经的家。 分量重的产出——那次迁移、那个对客户的变更——可以以变更请求的形式带着 diff 等着,而常规更新直接落地。监督不再是一份要你盯着的滚屏。
- CLI 变成可替换零件。 注意上表里 CodeAgentSwarm 的名单:Antigravity CLI 和 Claude Code、Codex 并列,是同一个屋檐下的又一台引擎。这就是整个品类的方向——引擎会换,不能换的是记录。
表里的每个工具都能这样接到 Busabase——通过 Agent Skill 或 MCP,自带变更请求工作流——这正是重点:底座不在乎这个季度流行哪个编排器。
交接:盲点咬人的那一刻
像「paseo handoff」这样的搜索,真正在问的是:工作发生移动时——从一个 Agent 到另一个 Agent、从桌面到手机、从今天的会话到明天——会发生什么。用聊天导出做的交接,带走的是文字,不是状态。一次能用的交接,要以记录的形式带走四样东西:
- 任务状态——什么做完了、什么在进行、什么卡住了、卡在谁那里。
- 已做的决策——以及理由,以接收方真的会读的形式。
- 未决问题——那些明确还没定的事,让接收方不会靠惯性替它做决定。
- 产物——产出本身,链到它所属的任务上,而不是挂在某条聊天线里。
如果这四样住在一个共享底座里,交接就是下一个 Agent 读一遍底座——「交接」不再是一个会失败的事件。如果它们住在编排器的会话里,每次交接都是一次小型迁移,而小型迁移正是上下文死去的地方。
相邻的形态,同样的结论
同一批搜索里还有两个名字值得一行:它们不是编排器,但落在同一个需求上。Grok Bot——xAI 的常驻 AI 队友,每个 Bot 有自己的持久云虚拟机——把赌注往反方向推:一个从不睡觉的 Agent 全天候地产出事实,「这个谁审过」就不再是修辞问题。Hermes Agent,Nous Research 的自主终端 Agent,自带持久记忆和技能——这为单个 Agent 回答了问题,但当第二个工具需要 Hermes 知道的东西时,问题会重新打开。两种情况里,搜索(「grok bot mcp」「hermes agent mcp」)都结束在同一点上:把 Agent 接到共享记录层,让它知道和做的事不被困在自己的运行时里。
编排器会继续变多——这是一个健康的品类在做它的工作。挑那个把你的编队跑得最好的就行。只是别要求它同时充当工作的记忆。那是另一层,它属于你,而且应该是上面一切都变时、唯一不变的那样东西。
常见问题
选编排器时,要不要看它有没有内置共享记忆? 一个编排器内置的记忆,在工作跨出这个工具之前都好用——第二个编排器、一个常驻 Bot、一位队友的另一套配置。评编排器就评它跑 Agent 跑得好不好;记录层单独评,而且优先选每个工具都够得着的那种。
我的 Agent 今天全在一个工具里跑,还需要这个吗? 需要的那一天,是第二个 Agent 开始写第一个 Agent 要依赖的东西的那一天——而在多 Agent IDE 里,那通常就是第一天。并行 worktree 恰恰是这样一种配置:一个会话里的决策会悄悄让另一个会话作废,除非两边读的是同一份记录。