AI 2026-06-21 41

2.7万星只是开始!Ponytail爆火之后,Omnigent想把所有AI Agent统一起来

老张

资深系统架构师

上周写了 Ponytail,评论区炸了。今天聊点更"疯狂"的——有人想给所有 AI Agent 建一个"中央调度室"。

先说个数据。

上周 Ponytail 还是 26.9k 星,今天已经飙到 27,013 。一周涨了 1,000 多星,势头一点没减。

但在我刷 GitHub Trending 的时候,发现另一个项目悄悄爬到了 3,000 星出头,名字叫 Omnigent

它的口号也很狂:

"A meta-harness for all your AI agents."

翻译过来就是——万物Agent的调度中心。

我为什么觉得这个思路有意思

用过多个 AI Agent 的人,都应该遇到过这个问题:

你的 Claude Code 不知道 Codex CLI 写了什么。

这两个 Agent 虽然都在帮你写代码,但它们是独立的。你在 Claude Code 里做了一半的重构,切到 Codex CLI 写新功能——两边互不知情,最后合并的时候冲突得想砸电脑。

Omnigent 想解决的问题就是:给所有 Agent 一个共享的上下文层。

它自己不是 Agent,而是 Agent 之上的"调度层"(Meta-Harness)。目前支持的 Agent 包括:

支持的 Agent 状态
Claude Code ✅ 完整支持
OpenAI Codex CLI ✅ 完整支持
Pi(Inflection) ✅ 完整支持
自定义 Agent ✅ 插件 API

简单说,它做了什么

安装 Omnigent 之后,你可以在同一个终端里: 1. 启动一个会话,选择用哪个 Agent 干活 2. 所有 Agent 共享项目上下文(代码库索引、对话历史) 3. Agent 之间可以接力:Claude Code 做架构规划 → Codex CLI 落地实现

这个"接力"功能是我觉得最实用的。

我试了一个场景:让 Claude Code 分析一个老项目的代码结构,输出重构方案,然后让 Codex CLI 按方案执行。

过去你得把 Claude Code 的分析结果复制粘贴给 Codex CLI。有了 Omnigent,它自动传递上下文。

结果怎么样? - 重构方案质量 ✅(Claude Code 的长项) - 执行速度快 ✅(Codex CLI 的长项) - 合并冲突减少 70%+ (因为共享了变量命名约定和代码风格)

当然,坑也不少

用了一周,说几个真实体验:

⚠️ Agent 之间的"理解偏差" :Claude Code 给 Codex CLI 传的上下文,Codex 有时候会"误解"。比如 Claude 说"重构 userService 模块",Codex 理解成了"重写 userService"。差一个字,工作量翻倍。

⚠️ 只能管终端 Agent :Cursor 这种 IDE 内置的 Agent 管不了。Omnigent 只覆盖终端类的 Agent(Claude Code、Codex CLI、Aider 这些)。

⚠️ 资源开销 :同时跑两个 Agent,内存和 token 消耗都是双倍的。我的笔记本风扇转得跟飞机引擎似的。

⚠️ 项目还年轻 :3,000 星算是早期,API 还在快速迭代,文档也不全。建议观望一下,或者先在玩具项目上试。

所以现在到底该用啥?

上一篇文章我推荐了一套组合拳,现在更新一下:

场景 推荐 方案
重度开发(后端/全栈) Claude Code 主力干重构、复杂逻辑
快速输出(前端/脚本) Codex CLI 轻量任务、快速原型
IDE 日常 Cursor 补全 + 小修改
多 Agent 管理 Omnigent 需要接力干活时上

说人话的总结

Ponytail 和 Omnigent 的爆火,反映了同一个趋势:

AI Agent 太多了,我们需要工具来管理工具。

Ponytail 解决的是"Agent 怎么干活更聪明",Omnigent 解决的是"多个 Agent 怎么一起干活"。

这两个方向会越来越重要。等到 Agent 数量多到一定程度(我预计 2027 年,一个普通开发者会同时用 3-5 个不同的 Agent),没有调度层的团队会明显落后。


你同时用几个 AI Agent?有没有试过让它们配合干活?

评论区聊聊,我想看看有没有大神已经组了自己的 "Agent 战队" 🫡

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