用 1300 年前的唐朝分权制度，设计现代 AI Agent 协作架构 · 2026-06-10
一句话：Edict 是一个基于唐代"三省六部制"的 AI 多 Agent 协作框架，用中书省的规划权、门下省的封驳权、尚书省的派发权、六部的执行权，形成制衡闭环——古人比现代 AI 框架更懂分权制衡。
Edict 由开发者 cft0808 创建，基于 OpenClaw 运行时，前端 React 18 + TypeScript + Vite + Zustand，后端 Python stdlib only。项目以 MIT 许可证开源，曾登顶 GitHub 全球趋势榜。
它的核心创新不是技术——而是组织架构。Edict 把 AI Agent 当作"朝廷官员"，用唐朝的三省六部制来分配权力、管控流程、防止滥用。
如果你在教练/教学场景中涉及以下问题，Edict 是最好的教学案例：
教练视角： Edict 展示了一个真理——AI 时代最稀缺的不是技术能力，而是组织设计能力。用好分权制衡、审核封驳、责任闭环这些制度智慧，比写多少行代码都重要。
一个任务（旨意）从创建到完成，经过 7 个阶段，每个阶段由不同的 Agent 负责，形成完整闭环：
关键设计点：
这 7 个阶段其实是一个完整的 PDCA 循环（Plan→Do→Check→Act）。中书省是 Plan，门下省是 Check，尚书省+六部是 Do，回奏是 Act。企业数字化转型中，这个流程同样适用——先审批后执行、执行可追溯、结果可复盘。
Edict 最精妙的设计是权限矩阵。每个 Agent 只能与特定的 Agent 通信，不能越级、不能串通：
| Agent | 可联系 | 不可联系 |
|---|---|---|
| 太子 | 中书省 | 门下省、尚书省、六部 |
| 中书省 | 门下省、尚书省 | 太子、六部 |
| 门下省 | 中书省、尚书省 | 太子、六部 |
| 尚书省 | 三省 + 全部六部 | 太子 |
| 六部各司 | 尚书省 | 彼此之间不能直接通信 |
| 早朝官 | 仅仪式/资讯 | 不参与政务流程 |
设计原则：
| 层级 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端（军机处看板） | React 18 + TypeScript + Vite + Zustand | 13 个功能组件，10 面板实时看板 |
| 后端 API | Python stdlib only（119KB 单文件） | REST + WebSocket + SQLite |
| Agent 运行时 | OpenClaw | 12 个独立 Agent 进程 |
| 数据存储 | SQLite | 轻量零配置 |
| 实时通信 | WebSocket | 状态实时推送 |
核心组件：
Edict 的创始人没有追求"更先进的算法"，而是从历史中找到了答案。这给企业数字员工转型的启示是：先设计好组织架构和流程制度，再选工具。很多 AI 转型失败不是因为技术不够好，而是流程没想清楚——谁来发起？谁来审批？谁来执行？谁来验收？
在 AI 越来越强大的时代，谁来否决 AI 的决定是一个关键问题。Edict 的门下省封驳权提供了一个思路：在 AI 执行的流程中嵌入一个独立的审核节点，专门负责"挑毛病"。这对任何企业部署 AI 都有借鉴意义。
三省六部制 + AI Agent 的组合，是二代传承教育中历史 × 技术 × 管理的绝佳案例。学生可以：
| 维度 | CrewAI | AutoGen | Edict（三省六部） |
|---|---|---|---|
| 任务分发 | 直接派发 | 直接派发 | 太子分拣→中书规划→门下审核→尚书派发 |
| 审核机制 | 无 | 无 | 门下省封驳权 |
| 可视化 | 有限 | 有限 | 军机处实时看板（10 面板） |
| 制度约束 | 无 | 无 | 权限矩阵 + 道统文件约束 |
| 历史追溯 | 有限 | 有限 | 奏折系统 + 五阶段时间线 |
| 中文生态 | 一般 | 一般 | 原生中文设计 |
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| GitHub 仓库 | github.com/cft0808/edict |
| 许可证 | MIT（可自由商用） |
| 部署方式 | 本地部署 / Docker Compose |
| 运行时依赖 | OpenClaw + Python 3.9+ |
| 安装文档 | WINDOWS_INSTALL_CN.md / install.sh / install.ps1 |
| 前端构建 | Node.js + Vite（React 18） |
教练总结： Edict（三省六部）的价值远不止是一个多 Agent 框架。它是一个组织设计的范本——告诉我们 AI 时代最需要解决的问题不是"如何让 AI 更聪明"，而是"如何让多个 AI 协同工作而不出乱子"。这个问题的答案，1300 年前的唐朝人已经给出了。