🔮 Magi

新一代多智能体工程编排系统

意图洞察 · 深度拆解 · 异构协作

Magi 不是另一个 ChatBot，而是你的 AI 研发团队。

它运行在 VSCode 中，将复杂的工程任务自动拆解，指挥多个异构 AI 专家（Worker）并行协作，
从需求分析到代码实现，交付完整的工程成果。

核心特性 • 工作原理 • 快速开始 • 联系我们

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现有的 AI 编程助手（Copilot, Cursor, Cline 等）大多是 单体智能（Single-Agent）。当面对复杂的真实工程场景时，它们往往力不从心：

任务迷航	上下文窗口受限，长对话后容易"遗忘"初衷，输出质量衰减。	独立上下文：自动拆解任务，每个 Worker 专注单一子任务，上下文纯净隔离。
能力单一	强制使用单一模型，无法兼顾逻辑推理、代码生成和架构设计的不同需求。	异构模型槽位：支持 Claude/GPT/Gemini 混合编排，让最擅长的模型做最擅长的事。
效率瓶颈	线性串行执行：写代码 → 改 Bug → 写测试，一步步排队等待。	并行执行引擎：无依赖任务自动并行，测试与开发同步进行，效率倍增。
回滚困难	一旦改错，往往需要复杂的 Git 操作或手动撤销，容易弄丢代码。	快照系统：内置任务级文件快照，每一步变更均可独立回溯，安全无忧。
协作断层	对话结束后上下文即丢失，无法积累项目知识和历史经验。	知识沉淀：跨 Worker 共享上下文 + 项目级知识库，让 AI 越用越懂你的项目。

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Magi 的核心理念： "用正确的模型，做正确的事。"

你只需要用自然语言描述目标（例如："帮我实现一个带 JWT 验证的登录接口"），Magi 将自动接管后续流程：

Tip

意图理解 ➔ 复杂度评估 ➔ 任务规划 ➔ 专家分派 ➔ 并行执行 ➔ 结果验收 ➔ 成果汇报

你不再是 AI 的"提示词工程师"，而是 AI 团队的"技术总监"。

graph TD
    User[用户指令] --> Orchestrator[编排中枢]
    Orchestrator --> |意图分析| Planner{复杂度判断}
    
    Planner --> |L1 简单| Direct[直接回答]
    Planner --> |L2 单步| Tools[工具执行]
    Planner --> |L3 复杂| MultiAgent[多智能体协作]
    
    subgraph MultiAgent [Magi 协作空间]
        direction TB
        W1[Worker A: 架构师] 
        W2[Worker B: 工程师]
        W3[Worker C: 测试员]
        Context[共享知识库]
        
        W1 <--> Context
        W2 <--> Context
        W3 <--> Context
    end

Loading

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1. 三层自适应执行模型

Magi 不会滥用算力。它根据任务复杂度智能选择执行路径，既保证效果又节省成本。

• L1 · 即时响应：针对简单的代码解释，秒级回复，零等待。
• L2 · 工具直达：针对测试运行、搜索等操作，直接调用内置工具链，一步到位。
• L3 · 全链路协作：针对复杂需求，自动启动多 Agent 协作流，实现任务的深度解耦。

2. 异构 Worker 矩阵

Magi 提供 3 个可高度定制的 Worker 槽位。你可以根据模型特长构建你的"梦之队"：

🧠 架构与规划 (e.g., Claude 3.5 Sonnet) 擅长：系统设计、逻辑分析、方案评审	🎨 前端与文本 (e.g., Gemini 2.0 Pro) 擅长：UI/UX 实现、文档撰写、创意生成	🛠 排查与修复 (e.g., GPT-4o-mini) 擅长：Bug 修复、代码重构、测试补全

3. 企业级协作流

• 契约机制 (Contracts)：Worker 之间自动约定接口规范，确保前后端无缝对接。
• 任务书 (Assignments)：每个 Worker 接收包含上下文、文件快照和验收标准的任务书。
• 知识共享 (Knowledge Sharing)：跨 Worker 自动同步关键变量与变更，彻底消除信息孤岛。

4. 强大的工具箱

开箱即用 15+ 生产力工具，并支持无限扩展：

• 基础能力：终端可视化、文件读写、正则/语义搜索、Git 管理、提示词增强。
• 网络能力：联网搜索、网页抓取。
• 无限扩展：完整支持 MCP (Model Context Protocol) 协议；支持自定义 Skills 工作流。

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只需几步，即可在 VSCode 中拥有你的 AI 研发团队：

1. 安装扩展

   • 从 Release 页面下载最新的 .vsix 安装包。
   • 在 VSCode 中运行命令：Extensions: Install from VSIX... 并选择文件。

2. 配置大脑 (Orchestrator)

   • 打开 Magi 设置面板。
   • 配置 Orchestrator：这是系统的"大脑"，负责统筹规划。建议使用能力最强的模型（如 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o）。

3. 组建团队 (Workers)

   • 配置至少一个 Worker。
   • 你可以为不同的槽位设置不同的模型 API，利用不同模型的特长（和成本优势）。

4. 开始协作

   • 快捷键 Ctrl+Shift+M (Mac: Cmd+Shift+M) 唤起 Magi 面板。
   • 输入你的需求，例如："帮我重构一下 /src/utils 下的日期处理函数，并补充单元测试"。
   • 坐下来，看 Magi 表演。

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Magi 基于现代化的技术栈构建，确保高性能与可扩展性：

• Core: TypeScript, VSCode Extension API
• UI: Svelte, TailwindCSS (Concept)
• Build: esbuild
• AI: OpenAI API Standard, Anthropic API, Google Gemini API
• Protocol: Model Context Protocol (MCP)

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Magi 的诞生离不开早期支持者的帮助。

     

• Token支持: BinCode 中转站

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无论是功能建议、Bug 反馈还是商务合作，欢迎随时交流。

  

Note

左侧：个人微信（商务合作/问题反馈） | 右侧：Magi 交流群二维码

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本项目采用 双重授权协议 (Dual Licensing)：

1. 开源授权：本项目核心代码采用 GNU GPL v3 协议。这意味着您可以免费使用、修改和分发代码，但如果您基于此项目开发新软件并分发，您的项目也必须保持开源并采用 GPL 协议。
2. 商业授权：如果您不希望受到 GPL 协议的限制（例如：将代码集成到闭源的商业产品中，或不愿公开您的源代码），您可以购买商业授权。

如有商业授权需求或任何疑问，请联系作者：

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