看看这个https://github.com/egoist/lorca

Joye，看了 README、架构文档和 bot 文档。我的判断：它不是普通的多模型聊天壳，而是在做“一个人和自己的 Agent 团队使用的即时通讯工具”。 最有意思的是，它把 Agent 做成了长期存在的联系人。 每个 bot 有自己的名字、职责、模型、记忆和执行电脑，你可以单聊，也可以拉进群聊。其他 bot 会参考它的职责描述决定把工作交给谁，甚至可以按你的要求创建新队友。区别于“一次任务临时启动几个子 Agent”，这里的队友是持续存在、可以反复合作的。 它的执行架构也比较明确。 macOS 原生界面只是前端，背后 Rust CLI 自己负责模型调用、工具执行、流式输出、取消和编排，Agent 循环参考 pi-agent-core。不是简单把现有 Coding Agent 的终端搬到手机上。 电脑是执行端，手机是控制端。例如你在手机上给某个 bot 发任务，任务会加密投递到它绑定的电脑，由那台电脑运行，再同步回复。电脑离线时任务排队，恢复后处理。所以“跨设备”不等于自动迁移执行，也不等于关掉电脑还能继续干活。 多 Agent 的产品价值，在于把分工变成聊天，而不是让用户管理一堆进程。 举个使用设想：建一个研究员、一个开发者、一个审查员，把职责分别写清楚，再放进项目群。你围绕同一件事沟通，bot 之间交接工作。不过，“支持群聊和交接”还不能直接等同于可靠的自动验收、失败返工闭环，这部分我没有实测。 隐私设计值得看，但边界要分清。 按文档，设备间同步内容是端到端加密，服务端主要保存密文、公钥和必要元数据。但这不代表模型服务商看不到推理输入，也不代表本机工具执行天然有沙箱。“通信保密”和“Agent 操作安全”是两件事。 整体上，我觉得它最有吸引力的不是技术栈，而是这个交互方向：让管理多个 Agent 更像管理几个熟悉的联系人。它明显不只面向写代码，还覆盖调研、定时简报、页面监控等个人工作。文档呈现的设计已经比较完整，实际协作稳定性和移动端体验还不能仅凭仓库下结论。 架构原文： https://github.com/egoist/lorca/blob/HEAD/ARCHITECTURE.md