Turn prompt-based agents into auditable ops: state machine, decision log, risk scoring, and memory for Claude Code, OpenClaw, Cursor, Windsurf, and API workflows.

OPC Team — Cross-Platform Agent Ops Framework

把“靠 prompt 演戏”的 AI Agent，升级成“可调度、可追踪、可复盘”的执行系统。

OPC Team 是一个跨平台的 Agent 协作框架，目标不是再造一个角色扮演 prompt，而是给 AI 执行过程加上明确的工程化约束：任务状态机、决策履历、风险量化、三级记忆，以及一组可审计的 CLI 工具。它适合跑在 Claude Code / OpenClaw / Cursor / Windsurf / 通用 CLI / API 工作流 上，让 Agent 的执行过程从“看起来会做”变成“真的可控、可回放、可治理”。

Quick Start · Platform Matrix · Deployment Guide · Skill Manual · API Schema

为什么这个项目值得看

• 不是纯 Prompt 模板：核心能力是 tools/*.py 里的状态机、决策、风险、记忆和配置系统，不只是“设定一个 COO 角色”。
• 不是平台绑定插件：同一套框架同时覆盖 Claude Code、OpenClaw、Cursor、Windsurf、通用 CLI 和 API 场景。
• 不是黑箱执行：每次任务创建、状态流转、风险评估、决策更新、记忆同步，都可以被记录、回溯和审计。
• 不是会话即失忆：L0/L1/L2 三级记忆可以把任务摘要、长期偏好和方法论沉淀下来。

它解决什么问题

核心能力

• Task Flow：任务创建、定级、状态流转、进度上报、SLA 检查。
• Decision Log：记录方案、选择、理由、假设，并支持后续验证和回填。
• Risk Score：把风险从“感觉有点危险”变成可量化的等级和应对预案。
• Memory Sync：把即时记忆、短期摘要、长期经验同步到统一存储。
• Config + Storage：支持平台适配、路径配置、文件存储和 SQLite 存储。
• Main/Sub Orchestration：内置 CEO主Agent -> sub-agent 的主从编排结构，支持主 agent 派发子任务。
• Agent Board：用本地看板实时查看主 agent、sub-agent、派发任务、风险密度和最近事件。
• Model Routing：允许主 agent 和不同 sub-agent 指定不同 API provider / model；未配置时默认继承宿主平台模型。

新增能力：主从编排 + 可视化看板 + 多模型路由

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