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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>
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# KingClawArmy AI Agent Team - 系統規格書 v3
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> 版本：v3.0
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> 日期：2026-04-09
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> 狀態：初版定稿
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> 前版差異：v2 為本地 LLM 架構，v3 改為 model-agnostic + Paperclip + Discord 架構
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## 第一部分：系統總覽
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### 1.1 系統目標
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建立一個 AI Agent 團隊（代號 KingClawArmy），能夠：
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1. **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
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2. **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
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3. **內容創作**：從策略 → 文案撰寫 → 視覺方向，完成內容產出閉環
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4. **工程開發**：前端/後端開發、部署（依需求啟用）
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5. **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
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### 1.2 設計原則
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| 原則 | 說明 |
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| Model-Agnostic | 不綁定任何特定 AI 模型，可自由切換雲端或本地 |
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| 漸進式上線 | 一隻一隻加入，觀察調整後再擴編 |
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| 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 |
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| 結構化溝通 | Agent 之間透過 JSON Schema 傳遞資訊，確保格式一致 |
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| 討論產生價值 | 關鍵決策點安排多 Agent 討論，而非單一 Agent 獨斷 |
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### 1.3 整體架構
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│ 董事長（你） │
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│ 透過 Discord + Paperclip UI 操作 │
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│
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│ Discord（溝通 + 管理 + HITL） │
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│ │
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│ 頻道：通知、審批、量化討論、行銷討論、錯誤、日報 │
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│ 功能： │
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│ ├── Agent 群組討論（thread 內多 agent 對話） │
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│ ├── 管理指令（/clip agents, /clip approve） │
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│ ├── HITL 審批（agent 需要你批准時通知你） │
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│ └── 完整對話記錄（自動 audit trail） │
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│ paperclip-plugin-discord
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│ Paperclip（組織 + 調度 + 任務管理） │
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│ ├── Org Chart：團隊結構、彙報關係 │
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│ ├── Heartbeat：排程喚醒 agent │
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│ ├── Issue System：任務建立、分派、追蹤 │
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│ ├── Budget：per-agent 預算控制 │
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│ └── Adapter：透過 OpenClaw 執行所有 agent │
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└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
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│ OpenClaw Adapter
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│ OpenClaw（Agent 執行層） │
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│ ├── 每個 Agent 獨立的 system prompt │
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│ ├── 每個 Agent 獨立的工具權限 │
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│ ├── 模型自由選擇（Claude / GPT / DeepSeek / 本地） │
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│ └── A2A 通訊能力（透過 plugin） │
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┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
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│ Mem0（記憶層） │
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│ │
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│ ├── 共享記憶：跨 agent 的決策記錄、研究結果 │
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│ ├── 個別記憶：每個 agent 的工作脈絡 │
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│ └── 會議記憶：討論結論與共識 │
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└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
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┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
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│ AI Model API（模型層） │
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│ │
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│ 之後再決定，可能的選項： │
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│ ├── 雲端：Claude API / OpenAI API / DeepSeek API │
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│ ├── 本地：vLLM / Ollama / SGLang │
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│ └── 混合：部分雲端 + 部分本地 │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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### 1.4 技術選型
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| 層級 | 工具 | 版本/來源 | 選擇理由 |
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|---|---|---|---|
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| 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 |
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| 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 |
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| Agent 執行 | OpenClaw | MIT, 257K+ stars | Model-agnostic、支援多種模型、有 A2A 能力、社群活躍 |
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| 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 |
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| 模型 | 待定 | — | Model-agnostic 設計，之後可自由選擇 |
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### 1.5 資料流概覽
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董事長下達指令
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CEO/COO 接收 → 拆任務 → 分派給對應團隊
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├── 結構化任務 → Paperclip Issue → Agent Heartbeat 執行
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│ OpenClaw 執行
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│ 產出 JSON 結果
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│ 寫回 Paperclip
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├── 需要討論的任務 → Discord Thread → 多 Agent 討論
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│ 產出會議結論
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│ 寫回 Paperclip
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└── 需要你批准 → Discord #approvals → 你批准/退回
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繼續或修改
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