为了给我的AI团队造间”办公室”，我开发了这套本地多Agent协作系统
通过本地文件系统搭建 AI Workshop——一个让 Codex、Claude Code、WorkBuddy 共享工作目录、统一记忆和项目文档的协作空间，实现跨 Agent 的上下文传承与知识沉淀
基本信息
- 来源类型：文章
- 原文位置：
raw/articles/2026-05-28-121201-tg-09df20.md - 原文 URL：https://www.woshipm.com/ai/6400754.html
- 作者：阿冯想成为产品经理 / 麦克先生
- 发布日期：2026-05-25
- 消化日期：2026-05-28
核心观点
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多 Agent 协作的根本问题不是 AI 不够聪明，而是缺少共同工作场：作者同时使用 Codex（主力 Agent，处理复杂任务和协调）、Claude Code（次主力，代码工程和内容创作）、WorkBuddy（日常简单任务），但它们之间无法共享上下文，每次切换都要重新解释项目背景，不同工具把输出散落在不同目录，时间一长连用户自己都不知道项目在哪里、哪个版本是最终版。
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“C 盘是家，D 盘是办公室”的空间隔离设计：各 AI 工具原有的配置、缓存、会话记忆和运行文件（C 盘）完全不动，避免破坏运行机制；
D:\AI-Workshop作为共同工作空间存放共享文档、长期记忆、项目成果和协作规则。AI Workshop 不是取代某个工具原有的记忆，而是在它们之上加一层共同事实源。 -
渐进式加载控制上下文成本：借鉴 AI 调用 Skill 时先看 name+description 再决定是否深入的方式，日常任务只读 USER.md + CURRENT.md + 当前 AI 入口文件；跨 Agent 协作时加载 WORKFLOW.md；涉及具体项目时先查 PROJECTS.md 轻量索引，确认目标后才深入查看项目细节——类似图书馆检索系统，先找书架再找书。
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“项目四件套”保证项目可接手性：每个正式项目维护 PROJECT.md（项目档案卡）、INDEX.md（文件索引）、CHANGELOG.md（修改记录）、TODO.md（下一步待办+风险），让任何一个 AI 进入项目后先读这几份文件就能快速恢复上下文。核心意义是把项目从”存在于某个聊天窗口”升级为”持续可接手的资产”。
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共享 memory 只沉淀长期稳定、跨项目有价值的信息：四份记忆文档——preferences.md（沟通偏好和工作方式）、business-context.md（业务背景和长期方向）、decisions.md（关键决策和判断依据）、glossary.md（常用术语定义）。新 AI 加入时读这些文档即可快速融入，不需要从零磨合。
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目录联接做旧会话兼容入口：迁移历史项目时，旧窗口绑定的是 C 盘原始路径，原路径清理后窗口报错”当前工作目录缺失”。用目录联接让旧路径看起来仍存在，实际指向 D 盘新项目目录，这样旧窗口可继续工作，文件自动落到 D 盘 workshop，不会制造两套文件。同时用 MIGRATION_LOG.md 记录每次迁移和清理动作。
实操内容保留
本文无代码块/Prompt 模板，但有完整的系统设计架构和文档模板体系。
AI Workshop 目录结构设计
D:\AI-Workshop\
├── USER.md # 用户背景、偏好、业务方向
├── WORKFLOW.md # 多 AI 共同遵守的工作制度
├── CURRENT.md # 当前状态白板
├── PROJECTS.md # 项目轻量索引
├── AGENTS.md # Codex 入口说明
├── CLAUDE.md # Claude Code 入口说明
├── WORKBUDDY.md # WorkBuddy 入口说明
├── memory/ # 共享记忆库
│ ├── preferences.md # 沟通偏好和工作方式
│ ├── business-context.md # 业务背景和长期方向
│ ├── decisions.md # 关键决策和判断依据
│ └── glossary.md # 常用术语定义
├── projects/ # 项目目录
│ └── {项目名}/
│ ├── PROJECT.md # 项目档案卡
│ ├── INDEX.md # 文件索引
│ ├── CHANGELOG.md # 修改记录
│ └── TODO.md # 待办+风险
└── migrations/
└── MIGRATION_LOG.md # 迁移记录
操作步骤
- 在 D 盘建立
AI-Workshop共享目录，写入 USER.md、WORKFLOW.md、CURRENT.md 等核心文档 - 为每个 AI 工具写对应的入口文件（AGENTS.md / CLAUDE.md / WORKBUDDY.md），只做适配和指引
- 为每个正式项目创建”项目四件套”，AI 接手时先读这四份文件恢复上下文
- 在 memory/ 目录下维护四份共享记忆文档
- 用目录联接处理旧会话的路径兼容问题
- 记录迁移过程到 MIGRATION_LOG.md
- 将整个系统封装成 Skill，实现一键部署到新环境
关键概念
- AI Workshop — 本地多 Agent 共享工作区系统，核心设计原则是”共同事实源 + 各助手专属入口”
- Claude Code — 文中定位为”仅次于 Codex 的强力助手”，接 DeepSeek v4 模型，负责代码工程和内容创作
- Codex — 文中定位为”主力 Agent”，用 ChatGPT 最新模型，负责复杂任务处理和协调
- 项目四件套 — PROJECT.md + INDEX.md + CHANGELOG.md + TODO.md 的项目文档规范
- 共享记忆 — 跨 Agent 沉淀长期稳定信息的记忆体系
- 人机协同 — 本文将人机协同从”使用工具”推向”管理团队”的更高层级
与其他素材的关联
- 与 2026-05-27-woshipm-central-skill-symlink 的关系：中央 Skill 管理用软链接统一 Agent 的 skills 目录，解决的是”技能层面”的跨 Agent 协同；本文解决的是”项目知识层面”的跨 Agent 协同——两者互补，合在一起构成完整的多 Agent 协作基础设施
- 与 2026-05-13-ai-agent-productivity-20x 的关系：该文提出”上下文资产管理”概念（agents.md / memory.md / Skill / MCP），本文是将这一理念落地为具体本地系统的实战案例，文件结构与该文描述的”上下文资产体系”高度一致
- 与 2026-05-27-pm-vibe-coding-5-products 的关系：PM Vibe Coding 一文提到 CLAUDE.md 入职手册的数据飞轮机制（
#指令沉淀个人规则），本文将同一机制扩展到多 Agent 共享的 WORKFLOW.md + 项目四件套 - 与 2026-05-28-agents-md-coding-standard 的关系：AGENTS.md 规范一文用 60-100 行项目规范文件让 AI 代码规范率从 60% 飙到 95%，本文的”共享核心文档 + 各助手专属入口”设计是同一思路在多 Agent 协作场景的扩展
原文精彩摘录
我现在不是只用一个AI工具。Codex是我的主力Agent，Claude Code是我仅次于Codex的强力助手，WorkBuddy是这个”工作室”的助理。它们各有所长，各有边界，我会根据任务需要在它们之间随时切换。但问题来了：它们经常彼此不知道对方做过什么。 这不是AI不够聪明的问题。而是它们缺少一个共同的工作场。
我就把这个思路迁移到了这套系统上：日常任务：只读 USER.md + CURRENT.md + 当前AI的入口文件。涉及具体项目：先查 PROJECTS.md 轻量索引，通过项目名、路径、状态和简介判断是不是要找的目标项目，确认了之后，才进去深度查看项目的细节和文档。就像图书馆的检索系统，不是把所有书都搬到你面前，而是先告诉你书在哪一个书架的哪一排。
这次搭建最有价值的地方，不是我建了几个文件夹，也不是写了几份 Markdown 文档。而是我开始从**“使用 AI”转向”管理 AI”**。以前使用 AI，更像是打开一个工具，问一个问题，等一个答案。现在我开始思考的是：AI 的工作目录在哪里？长期记忆如何沉淀？项目如何被索引？不同 AI 如何分工？文件如何迁移？上下文如何交接？历史成果如何资产化？
在AI时代，管理AI，比使用AI更重要。