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Pure OpenClaw architecture for 15-17 agent team covering quant research, marketing, content, and engineering. Includes org structure, role definitions, collaboration patterns, scheduling, memory architecture, Discord integration, rollout plan, and JSON schemas. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
7.7 KiB
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KingClawArmy AI Agent Team - 系統規格書 v3
版本：v3.0
日期：2026-04-09
狀態：初版定稿
前版差異：v2 為本地 LLM 架構，v3 改為 model-agnostic + Paperclip + Discord 架構
第一部分：系統總覽
1.1 系統目標
建立一個 AI Agent 團隊（代號 KingClawArmy），能夠：
- 量化研究：從情報蒐集 → 市場結構分析 → 多空辯論 → 策略形成 → 風控 → 回測 → 分析，完成完整量化研究閉環
- 行銷策略：從市場研究 → 品牌/成長策略 → 投放分析，完成行銷策略閉環
- 內容創作：從策略 → 文案撰寫 → 視覺方向，完成內容產出閉環
- 工程開發：前端/後端開發、部署（依需求啟用）
- 自主協作：Agent 之間能進行結構化任務交接與即時討論，產出 1+1 > 2 的協作效果
1.2 設計原則
| 原則 | 說明 |
|---|---|
| Model-Agnostic | 不綁定任何特定 AI 模型，可自由切換雲端或本地 |
| 漸進式上線 | 一隻一隻加入，觀察調整後再擴編 |
| 人類保留最終決策權 | 所有高風險動作必須經過董事長（你）批准 |
| 結構化溝通 | Agent 之間透過 JSON Schema 傳遞資訊，確保格式一致 |
| 討論產生價值 | 關鍵決策點安排多 Agent 討論，而非單一 Agent 獨斷 |
1.3 整體架構
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 董事長（你） │
│ 透過 Discord + Paperclip UI 操作 │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ Discord（溝通 + 管理 + HITL） │
│ │
│ 頻道：通知、審批、量化討論、行銷討論、錯誤、日報 │
│ 功能： │
│ ├── Agent 群組討論（thread 內多 agent 對話） │
│ ├── 管理指令（/clip agents, /clip approve） │
│ ├── HITL 審批（agent 需要你批准時通知你） │
│ └── 完整對話記錄（自動 audit trail） │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ paperclip-plugin-discord
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ Paperclip（組織 + 調度 + 任務管理） │
│ │
│ ├── Org Chart：團隊結構、彙報關係 │
│ ├── Heartbeat：排程喚醒 agent │
│ ├── Issue System：任務建立、分派、追蹤 │
│ ├── Budget：per-agent 預算控制 │
│ └── Adapter：透過 OpenClaw 執行所有 agent │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ OpenClaw Adapter
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ OpenClaw（Agent 執行層） │
│ │
│ ├── 每個 Agent 獨立的 system prompt │
│ ├── 每個 Agent 獨立的工具權限 │
│ ├── 模型自由選擇（Claude / GPT / DeepSeek / 本地） │
│ └── A2A 通訊能力（透過 plugin） │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ Mem0（記憶層） │
│ │
│ ├── 共享記憶：跨 agent 的決策記錄、研究結果 │
│ ├── 個別記憶：每個 agent 的工作脈絡 │
│ └── 會議記憶：討論結論與共識 │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ AI Model API（模型層） │
│ │
│ 之後再決定，可能的選項： │
│ ├── 雲端：Claude API / OpenAI API / DeepSeek API │
│ ├── 本地：vLLM / Ollama / SGLang │
│ └── 混合：部分雲端 + 部分本地 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
1.4 技術選型
| 層級 | 工具 | 版本/來源 | 選擇理由 |
|---|---|---|---|
| 組織管理 | Paperclip | MIT, 44K+ stars | 最成熟的 AI agent 公司框架，有 org chart、heartbeat、預算、UI |
| 溝通管理 | Discord + paperclip-plugin-discord | 社群 plugin | 補足 Paperclip 缺少的 peer-to-peer 討論，同時作為 HITL 介面 |
| Agent 執行 | OpenClaw | MIT, 257K+ stars | Model-agnostic、支援多種模型、有 A2A 能力、社群活躍 |
| 記憶 | Mem0 | Apache 2.0, 48K+ stars | 社群最大、可自建或用雲端、支援共享+個別記憶 |
| 模型 | 待定 | — | Model-agnostic 設計，之後可自由選擇 |
1.5 資料流概覽
董事長下達指令
│
▼
CEO/COO 接收 → 拆任務 → 分派給對應團隊
│
├── 結構化任務 → Paperclip Issue → Agent Heartbeat 執行
│ │
│ ▼
│ OpenClaw 執行
│ │
│ ▼
│ 產出 JSON 結果
│ │
│ ▼
│ 寫回 Paperclip
│
├── 需要討論的任務 → Discord Thread → 多 Agent 討論
│ │
│ ▼
│ 產出會議結論
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│ ▼
│ 寫回 Paperclip
│
└── 需要你批准 → Discord #approvals → 你批准/退回
│
▼
繼續或修改