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并行执行

oh-my-agent 的核心优势在于同时运行多个专业化智能体。当 backend 智能体在实现 API 时，frontend 智能体在创建 UI，mobile 智能体在构建应用界面 —— 所有这些都通过共享内存协调。

agent:spawn —— 单智能体启动​

基本语法​

oma agent:spawn <agent-id> <prompt> <session-id> [options]

参数​

参数必填说明
agent-id是智能体标识符：backend、frontend、mobile、db、pm、qa、debug、design、tf-infra、dev-workflow、translator、orchestrator、commit
prompt是任务描述（引号字符串或提示词文件路径）
session-id是将处理同一功能的智能体分组。格式：session-YYYYMMDD-HHMMSS 或任何唯一字符串。
options否见下方选项表

选项​

标志缩写说明
--workspace <path>-w智能体的工作目录。智能体只修改此目录内的文件。
--model <name>-m覆盖此次启动的 CLI 供应商。选项：gemini、claude、codex、qwen。
--max-turns <n>-t覆盖此智能体的默认轮次限制。
--json以 JSON 格式输出结果（适用于脚本化场景）。
--no-wait即发即忘 —— 立即返回，不等待完成。

示例​

# 使用默认供应商启动 backend 智能体
oma agent:spawn backend "Implement JWT authentication API with refresh tokens" session-01

# 使用工作区隔离启动
oma agent:spawn backend "Auth API + DB migration" session-01 -w ./apps/api

# 为此特定智能体覆盖供应商
oma agent:spawn frontend "Build login form" session-01 -m claude -w ./apps/web

# 为复杂任务设置更高的轮次限制
oma agent:spawn backend "Implement payment gateway integration" session-01 -t 30

# 使用提示词文件而非内联文本
oma agent:spawn backend ./prompts/auth-api.md session-01 -w ./apps/api

使用后台进程并行启动​

要同时运行多个智能体，使用 shell 后台进程：

# 并行启动 3 个智能体
oma agent:spawn backend "Implement auth API" session-01 -w ./apps/api &
oma agent:spawn frontend "Build login form" session-01 -w ./apps/web &
oma agent:spawn mobile "Auth screens with biometrics" session-01 -w ./apps/mobile &
wait  # 阻塞直到所有智能体完成

& 使每个智能体在后台运行。wait 阻塞直到所有后台进程完成。

工作区感知模式​

并行运行智能体时，务必分配独立工作区以防止文件冲突：

# 全栈并行执行
oma agent:spawn backend "JWT auth + DB migration" session-02 -w ./apps/api &
oma agent:spawn frontend "Login + token refresh + dashboard" session-02 -w ./apps/web &
oma agent:spawn mobile "Auth screens + offline token storage" session-02 -w ./apps/mobile &
wait

# 实现完成后，运行 QA（顺序执行 —— 依赖于实现结果）
oma agent:spawn qa "Review all implementations for security and accessibility" session-02

agent:parallel —— 内联并行模式​

提供更简洁的语法，自动管理后台进程：

语法​

oma agent:parallel -i <agent1>:<prompt1> <agent2>:<prompt2> [options]

示例​

# 基本并行执行
oma agent:parallel -i backend:"Implement auth API" frontend:"Build login form" mobile:"Auth screens"

# 使用 no-wait（即发即忘）
oma agent:parallel -i backend:"Auth API" frontend:"Login form" --no-wait

# 所有智能体自动共享同一会话
oma agent:parallel -i \
  backend:"JWT auth with refresh tokens" \
  frontend:"Login form with email validation" \
  db:"User schema with soft delete and audit trail"

-i（inline）标志允许直接在命令中指定智能体-提示词对。

多 CLI 配置​

并非所有 AI CLI 在各领域都表现一致。oh-my-agent 允许你将智能体路由到最适合其领域的 CLI。

完整配置示例​

# .agents/oma-config.yaml

# 响应语言
language: en

# 报告日期格式
date_format: "YYYY-MM-DD"

# 时间戳时区
timezone: "Asia/Seoul"

# 默认 CLI（无智能体特定映射时使用）
default_cli: gemini

# 每智能体 CLI 路由
model_preset (per-agent overrides via `agents:`):
  frontend: claude       # 复杂 UI 推理、组件组合
  backend: gemini        # 快速 API 脚手架、CRUD 生成
  mobile: gemini         # 快速 Flutter 代码生成
  db: gemini             # 快速 schema 设计
  pm: gemini             # 快速任务分解
  qa: claude             # 彻底的安全和无障碍审查
  debug: claude          # 深度根因分析、符号追踪
  design: claude         # 细致的设计决策、反模式检测
  tf-infra: gemini       # HCL 生成
  dev-workflow: gemini   # 任务运行器配置
  translator: claude     # 具有文化敏感性的细致翻译
  orchestrator: gemini   # 快速协调
  commit: gemini         # 简单提交消息生成

供应商解析优先级​

当 oma agent:spawn 确定使用哪个 CLI 时，遵循以下优先级（最高优先）：

优先级来源示例
1（最高）--model 标志oma agent:spawn backend "task" session-01 -m claude
2model_preset (per-agent overrides via agents:)oma-config.yaml 中的 model_preset (per-agent overrides via agents:).backend: gemini
3default_clioma-config.yaml 中的 default_cli: gemini
4active_vendor旧版 cli-config.yaml 设置
5（最低）硬编码回退gemini

这意味着 --model 标志始终优先。如果未提供标志，系统依次检查智能体特定映射、默认值、旧版配置，最后回退到 Gemini。

供应商特定的启动方式​

启动机制因 IDE/CLI 而异：

供应商智能体启动方式结果处理
Claude Code使用 .claude/agents/{name}.md 定义的 Agent 工具。同一消息中多个 Agent 调用 = 真正并行。同步返回
Codex CLI模型协调的并行子智能体请求JSON 输出
Gemini CLIoma agent:spawn CLI 命令MCP 内存轮询
Antigravity IDE仅 oma agent:spawn（自定义子智能体不可用）MCP 内存轮询
CLI 回退oma agent:spawn {agent} {prompt} {session} -w {workspace}结果文件轮询

在 Claude Code 中运行时，工作流直接使用 Agent 工具：

Agent(subagent_type="backend-engineer", prompt="...", run_in_background=true)
Agent(subagent_type="frontend-engineer", prompt="...", run_in_background=true)

同一消息中的多个 Agent 工具调用以真正并行方式执行 —— 不需要顺序等待。

监控智能体​

终端仪表盘​

oma dashboard

显示实时表格，包含：

  • 会话 ID 和整体状态
  • 每个智能体的状态（运行中、已完成、失败）
  • 轮次计数
  • 来自进度文件的最新活动
  • 已用时间

仪表盘监视 .serena/memories/ 中的实时更新。智能体写入进度时自动刷新。

Web 仪表盘​

oma dashboard:web
# 打开 http://localhost:9847

功能：

  • 通过 WebSocket 实时更新
  • 连接断开时自动重连
  • 彩色智能体状态指示器
  • 从进度和结果文件流式传输活动日志
  • 会话历史记录

推荐终端布局​

使用 3 个终端以获得最佳可视性：

┌─────────────────────────┬──────────────────────┐
│                         │                      │
│   终端 1：              │   终端 2：           │
│   oma dashboard         │   智能体启动         │
│   （实时监控）          │   命令               │
│                         │                      │
├─────────────────────────┴──────────────────────┤
│                                                │
│   终端 3：                                     │
│   测试/构建日志、git 操作                      │
│                                                │
└────────────────────────────────────────────────┘

检查单个智能体状态​

oma agent:status <session-id> <agent-id>

返回特定智能体的当前状态：running、completed 或 failed，以及轮次计数和最后活动。

会话 ID 策略​

会话 ID 将处理同一功能的智能体分组。最佳实践：

  • 每个功能一个会话： 所有处理"用户认证"的智能体共享 session-auth-01
  • 格式： 使用描述性 ID：session-auth-01、session-payment-v2、session-20260324-143000
  • 自动生成： 编排器以 session-YYYYMMDD-HHMMSS 格式生成 ID
  • 可重用于迭代： 重新启动智能体进行改进时使用相同的会话 ID

会话 ID 决定：

  • 智能体读写哪些内存文件（progress-{agent}.md、result-{agent}.md）
  • 仪表盘监控什么
  • 结果如何在最终报告中分组

并行执行技巧​

应该做​

  1. 先锁定 API 契约。 在启动实现智能体前运行 /plan，这样 frontend 和 backend 智能体就能在端点、请求/响应 schema 和错误格式上达成一致。

  2. 每个功能使用一个会话 ID。 这使智能体输出分组有序，仪表盘监控一目了然。

  3. 分配独立工作区。 始终使用 -w 隔离智能体：

    oma agent:spawn backend "task" session-01 -w ./apps/api &
    oma agent:spawn frontend "task" session-01 -w ./apps/web &

  4. 主动监控。 打开仪表盘终端尽早发现问题 —— 失败的智能体如果不能及时发现会浪费轮次。

  5. 实现后运行 QA。 在所有实现智能体完成后顺序启动 QA 智能体：

    oma agent:spawn backend "task" session-01 -w ./apps/api &
    oma agent:spawn frontend "task" session-01 -w ./apps/web &
    wait
    oma agent:spawn qa "Review all changes" session-01

  6. 通过重启迭代。 如果智能体的输出需要改进，带上原始任务和修正上下文重新启动。不要开启新会话。

  7. 不确定时从 /work 开始。 work 工作流会在每个关卡逐步引导你并获取用户确认。

不应该做​

  1. 不要在同一工作区启动多个智能体。 两个智能体写入同一目录会产生合并冲突并覆盖彼此的工作。

  2. 不要超过 MAX_PARALLEL（默认 3）。 更多并发智能体不一定意味着更快的结果。每个智能体需要内存和 CPU 资源。默认的 3 适合大多数系统。

  3. 不要跳过计划步骤。 没有计划就启动智能体会导致实现不一致 —— frontend 按一种 API 格式构建，backend 按另一种格式构建。

  4. 不要忽略失败的智能体。 失败智能体的工作是不完整的。检查 result-{agent}.md 了解失败原因，修正提示词，重新启动。

  5. 不要为相关工作混用会话 ID。 如果 backend 和 frontend 智能体在处理同一功能，它们必须共享同一会话 ID，这样编排器才能协调它们。

端到端示例​

构建用户认证功能的完整并行执行工作流：

# 步骤 1：规划功能
# （在你的 AI IDE 中，运行 /plan 或描述功能）
# 这会创建包含任务分解的 .agents/results/plan-{sessionId}.json

# 步骤 2：并行启动实现智能体
oma agent:spawn backend "Implement JWT auth API with registration, login, refresh, and logout endpoints. Use bcrypt for password hashing. Follow the API contract in .agents/skills/_shared/core/api-contracts/" session-auth-01 -w ./apps/api &
oma agent:spawn frontend "Build login and registration forms with email validation, password strength indicator, and error handling. Use the API contract for endpoint integration." session-auth-01 -w ./apps/web &
oma agent:spawn mobile "Create auth screens (login, register, forgot password) with biometric login support and secure token storage." session-auth-01 -w ./apps/mobile &

# 步骤 3：在另一个终端中监控
# 终端 2：
oma dashboard

# 步骤 4：等待所有实现智能体完成
wait

# 步骤 5：运行 QA 审查
oma agent:spawn qa "Review all auth implementations across backend, frontend, and mobile for OWASP Top 10 compliance, accessibility, and cross-domain consistency." session-auth-01

# 步骤 6：如果 QA 发现问题，重新启动特定智能体进行修复
oma agent:spawn backend "Fix: QA found missing rate limiting on login endpoint and SQL injection risk in user search. Apply fixes per QA report." session-auth-01 -w ./apps/api

# 步骤 7：重新运行 QA 验证修复
oma agent:spawn qa "Re-review backend auth after fixes." session-auth-01