人工智能AI Agent多智能体Agent 编排Agent 记忆工具调用代码智能体MCP 服务【免费下载链接】ruflo The original agent harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, federation, vector RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo点击查看免费下载ruflo 的 Hive Mind 是一套「女王Queen领导 工蜂Worker协作 共识决策」的集体智能多智能体系统而hive-mind-status命令及底层同名 MCP 工具hive-mind_status是整个系统的「仪表盘」用于查看蜂巢是否在线、拓扑与共识算法配置、女王负载、每个工蜂的任务状态以及任务、共识轮次、共享内存等运行指标。读完本文你将掌握 status 命令的完整用法、每个输出字段的含义与数据来源、JSON 输出与详细模式的差异以及它在本地/远程调用场景下的安全边界能够在实际 swarm 编排中用它做健康巡检与任务调度决策。一、hive-mind-status 是什么hive-mind-status是 ruflo原 Claude Flowhive-mind命令族下的状态查询子命令归属于hive-mind分类。它的定位可以从仓库中的命令文档与源码双重印证命令文档位于 .claude/commands/hive-mind/hive-mind-status.md属于hive-mind命令族的 11 个成员之一其余包括init、spawn、resume、stop、sessions、consensus、memory、metrics、wizard等详见 .claude/commands/hive-mind/README.md在hive-mind总命令文档 .claude/commands/hive-mind/hive-mind.md 中status的职责被描述为「Show hive mind status」在 v3 新架构claude-flow/cli中它同时以 CLI 子命令statusCommand见 hive-mind.ts和 MCP 工具hive-mind_status见 hive-mind-tools.ts两种形态存在两者共享同一份数据源。一句话概括status 是只读的集群健康检查入口不修改任何蜂巢状态。正因如此它也是整个 hive-mind 工具集中少数不对调用方做鉴权门控的工具之一见后文「安全边界」一节。二、命令用法与调用形式2.1 命令文档中的标准用法仓库命令文档给出的基础调用形式为npx claude-flow hive-mind hive-mind-status [options]这是命令文档目录command documentation for hive-mind-status in category hive-mind的标准记录形式。在实际 v3 CLI 中hive-mind总命令的subcommands数组里注册的是名为status的子命令见 hive-mind.ts因此实际可运行的等价形式是# 通过 npx 直接调用与命令文档一致 npx claude-flow hive-mind status # 使用 v3 包名CLI 初始化引导文档中的写法见 executor.ts npx claude-flow/clilatest hive-mind status在hive-mind总命令的示例中同样记录了这种用法hive-mind.md# Check status npx claude-flow hive-mind status2.2 status 子命令的选项CLIstatusCommand在 hive-mind.ts 中定义了三个选项选项短形式类型默认值作用--detailed-dbooleanfalse展示详细指标任务统计、共识轮次、内存占用、五项健康检查详见 3.3 节--watch-wbooleanfalse持续监视状态变化watch 模式等待变更后刷新--format json———以 JSON 形式原样输出 MCP 工具返回的完整结果对象其中--format json与--detailed组合时detailed会以includeMetrics参数传递给底层工具见 hive-mind.tsconst result await callMCPTool(hive-mind_status, { includeMetrics: detailed, includeWorkers: true, });这意味着 CLI 的--detailed会同时请求包含 worker 列表与 metrics 的完整状态而--format json则绕过所有表格渲染直接打印原始 JSON适合脚本化消费如写入监控系统或 cron 巡检。三、status 输出字段全解读CLI 的 status 命令拿到hive-mind_status工具的返回后分三层渲染蜂巢概览面板、Worker 表格、以及--detailed时的Metrics 与 Health。3.1 蜂巢概览面板Hive Mind StatusCLI 用output.printBox渲染概览hive-mind.ts┌─────────────────────────────┐ │ Hive Mind Status │ ├─────────────────────────────┤ │ Hive ID: hive-1752000000000 │ │ Status: active │ │ Topology: mesh │ │ Consensus: byzantine │ │ │ │ Queen: q-agent-1 │ │ Status: active │ │ Load: 12.5% │ │ Queued Tasks: 3 │ └─────────────────────────────┘各字段的含义与来源均可在hive-mind_status工具 handler 中找到对应实现见 hive-mind-tools.tsHive IDhive-createdAt 毫秒时间戳由state.createdAt推导若从未初始化则取当前时间戳。Statusstate.initialized为真时为active否则为offline。CLI 端还会兼容识别idle / degraded / running / stopped等状态字符串。Topology蜂巢拓扑取自持久化的state.topology可能取值包括mesh网状、hierarchical层级、ring环形、star星形默认mesh。Consensus共识算法策略取自state.consensusStrategy。源码中允许的取值有raft、byzantine、gossip、crdt、quorum见 hive-mind-tools.ts未持久化时回退为byzantine。注释ADR-093 F3说明此前该字段被硬编码为 byzantine导致 init 时的共识参数无法回显consensusStrategy字段专门修复了这个问题。Queen 区块女王代理的id/agentId、status默认active、实时负载realLoad activeTaskCount / workerCount保留 3 位小数、待排队任务数以及选举时间electedAt与任期term。若蜂巢没有女王则显示id: N/A, status: offline, load: 0, tasksQueued: 0。状态着色CLI 通过formatHiveStatus与formatAgentStatus将不同状态着色——active/healthy/idle等用成功色、degraded/pending用警告色、offline/failed/stopped用错误色见 hive-mind.ts。3.2 Worker 表格CLI 将workers数组渲染为表格包含五列hive-mind.ts列说明IDworker 标识对象形式取id ?? agentId字符串形式直接作为 idType工蜂类型取type ?? agentType缺省为workerStatus工蜂运行状态busy、idle、unknown等与 agent store 中记录的 agent 状态联动Current Task当前执行的任务缺省显示-Completed已完成任务数如果蜂巢还没有任何 worker命令会提示No workers in hive. Use claude-flow hive-mind spawn to add workers.这与hive-mind spawn子命令配合使用——spawn后 workers 数组才会被填充。3.3 Metrics 与 Health--detailed启用--detailed后CLI 额外渲染两张表hive-mind.tsMetrics 表Metric含义Total Tasks全部任务数pending active completed 之和Completed已完成任务数Failed失败任务数当前实现固定为 0Avg Task Time平均任务耗时ms保留 1 位小数Consensus Rounds共识轮次取自state.consensus.history.lengthMemory Usage共享内存占用当前按sharedMemory 键数 × 2 KB估算Health 表五项健康检查——Overall、Queen、Workers、Consensus、Memory。其中女王存在 →healthy否则 →unhealthy有 worker 且在线 →healthy否则 →degradedOverall / Consensus / Memory 当前实现直接标记healthy。健康字段值均来自hive-mind_status工具返回的health对象见 hive-mind-tools.ts。3.4 底层工具的 verbose 模式作为 MCP 工具时hive-mind_status的输入 schema 只有一个可选布尔参数verbosehive-mind-tools.ts。当verbose: true时返回对象会额外追加三个字段hive-mind-tools.ts{ workerDetails: [agent-1, agent-2], consensusHistory: [ { id: prop-..., status: approved, round: 1 } ], sharedMemory: { key1: value1 } }其中consensusHistory只返回最近 10 条.slice(-10)便于追溯共识决议过程sharedMemory给出共享记忆的完整内容快照。四、状态数据从哪里来三份数据源从hive-mind_status的 handler 可以看出一次 status 查询会实时汇总三份持久化数据都在项目根目录.claude-flow/下蜂巢状态state.json位于.claude-flow/hive-mind/state.json存储常量定义见 hive-mind-tools.ts。字段包括initialized、topology、consensusStrategy、queen含agentId/electedAt/term、workers、consensus.pending/history、sharedMemory及时间戳。loadHiveState在文件缺失或解析失败时返回一套默认离线状态initialized: false, topology: mesh见 hive-mind-tools.ts——这保证未初始化时 status 也能安全返回不会抛异常。任务存储tasks/store.json位于.claude-flow/tasks/store.jsonstatus 从中统计pending、in_progress、completed三种状态的任务数量进而计算总任务数与女王实时负载。读取被try/catch包裹文件不存在时计数全部为 0hive-mind-tools.ts。代理存储agents.json位于.claude-flow/agents.json用于补齐每个 worker 的agentTypetype、status、currentTask、taskCount等运行时信息hive-mind-tools.ts。因此 status 报告的不是快照缓存而是跨 state / task / agent 三个存储的实时聚合视图——这也解释了为什么它天然适合作为蜂巢的「单一事实来源」消费点。五、安全边界为什么 status 不做鉴权门控hive-mind_status在鉴权设计上有一个刻意的例外。根据 ADR-476ADR-476-hive-mind-gating.md中的「Limits」小节明确记载hive-mind_status、hive-mind_memory的get/list、hive-mind_consensus的status保持任意调用者可读stay readable by any caller。它们不返回任何凭据但会暴露蜂巢名册与共享记忆内容。而hive-mind_init、spawn、join、leave、consensuspropose/vote、broadcast、shutdown、memoryset/delete、optimize-memory这 11 个工具则全部受authorizeHive门控。也就是说本地调用进程内、stdio MCP、mcp exec查 status 无需任何凭据远程调用HTTP/WebSocket 或RUFLO_HIVE_REQUIRE_AUTH1严格模式同样可以无凭据查询 status但无法执行任何会改动蜂巢状态的门控工具。这个设计是刻意的status 是只读巡检工具开放它是为了让外部监控、Agent 巡检、运维脚本都能低成本接入而写入路径spawn/join/consensus/memory 写操作才需要bootstrapSecret或hiveToken凭据。同时ADR-476 要求任何工具响应、拒绝消息或日志都不得包含 token 或 secrethive-mind_init也不再向调用方回传hiveToken——因此 status 的输出里永远看不到任何凭据字段。六、在 swarm 工作流中的实际应用6.1 调度循环中的状态查询hive-mind-status不只是给人看的仪表盘它还是 swarm 调度器内部依赖的关键原语。在hive-mind-worker.ts的workOnce调度循环中hive-mind-worker.ts调度器会先调用hive-mind_status获取所有 worker然后挑选状态为idle的 worker 来承接最老的 pending 任务const hive await callMCPTool{ workers?: Array{ id: string; status: string } }(hive-mind_status, {}); workerId hive.workers?.find((w) w.status idle)?.id; if (!workerId) return { dispatched: false, reason: No idle hive worker — run hive-mind spawn first };这正是 status 字段设计的工程意义workers[].status的idle/busy语义直接驱动任务分配决策tasksCompleted则用于统计负载与产出。6.2 生成型提示中的健康巡检在hive-mind spawn生成给 Claude Code 的协调提示中mcp__ruflo__hive-mind_status被明确定位为「Monitor swarm health / 监控蜂巢健康」并列入 Queen 协调工具组hive-mind.ts。提示模板还给出了一条操作建议hive-mind.tsCheck worker status regularly withmcp__ruflo__hive-mind_status即被派生的协调 Agent 在执行业务目标时应周期性调用 status 来确认 worker 健康、及时补员或重分配任务。此外hive-mind work也会通过hive-mind_status读取 worker 状态来确认调度是否正确详见 hive-mind-work.test.ts 中worker()辅助函数。6.3 初始化引导中的标准步骤CLI 初始化引导文档将 status 列为 hive-mind 上手三步之一executor.ts# Initialize npx claude-flow/clilatest hive-mind init --queen-type strategic # Status npx claude-flow/clilatest hive-mind status # Spawn workers npx claude-flow/clilatest hive-mind spawn --count 5 --type worker推荐的巡检节奏是init初始化 →status确认蜂巢 active →spawn扩容 worker → 再status确认 worker 全部上线。每次 spawn 或任务流转后用 status 验证状态变化是排查问题的最短路径。七、测试与验证仓库中有多条测试路径覆盖 status 行为可据此验证本文结论工具级冒烟测试hive-mind_status returns status info直接调用hive-mind_statushandler 并断言结果存在mcp-tools-deep.test.ts。调度集成测试hive-mind work测试在任务运行中通过hive-mind_status断言 worker 状态为busy任务完成后断言其回到idle且tasksCompleted递增hive-mind-work.test.ts。门控矩阵测试验证hive-mind_status在 HTTP 远程传输与无 context 本地调用下均可正常执行不拒绝而门控工具在同一场景下必须被拒绝hive-mind-gate-matrix.test.ts。权限测试验证state.json以 0600 写入、蜂巢目录 0700且状态文件在后续写入时会被收紧权限——保证 status 读取的持久化数据不会被意外泄露hive-mind-gate-matrix.test.ts。八、延伸与其他 hive-mind 命令的配合status是整个 hive-mind 命令族中唯一提供全貌视图的命令推荐与其他子命令配合使用hive-mind-init初始化蜂巢--force强制重建、--config指定配置之后 status 才会显示activehive-mind-spawn扩编 worker--queen-type、--max-workers、--consensus、--claude之后用 status 核对 worker 表hive-mind-consensus共识操作propose/vote/status/list之后用 status 的consensusRounds观察共识轮次增长hive-mind-memory共享记忆读写status 的memoryUsage反映共享记忆规模hive-mind-metrics更细粒度的指标查询与--detailed模式互为补充hive-mind-stop / hive-mind-resume停止/恢复会话之后用 status 确认状态迁移。完整命令族清单见 .claude/commands/hive-mind/README.md。总结hive-mind-status从一份极简的命令文档出发在 ruflo 的 v3 实现中已经成长为一个功能完整的蜂巢健康仪表盘CLI 层提供--detailed、--watch、--format json三种消费模式MCP 工具层提供verbose深查模式底层聚合state.json、tasks/store.json、agents.json三份存储输出蜂巢状态、拓扑、共识策略、女王负载、worker 明细与健康指标。理解它的字段语义与数据来源是高效运维 ruflo 多智能体 swarm 的第一课而理解它「只读、不门控」的安全定位则是将集群状态安全地暴露给外部监控与巡检 Agent 的前提。赞分享人工智能AI Agent多智能体Agent 编排Agent 记忆工具调用代码智能体MCP 服务【免费下载链接】ruflo The original agent harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, federation, vector RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo点击查看免费下载相关推荐ruflo Hive Mind 命令体系Queen 主导的多智能体群组Swarm编排实战指南ruflo Hive Mind 命令体系Queen 主导的多智能体群组Swarm编排实战指南 本篇技术指南聚焦 ruflo 项目中的 Hive Mind人工智能AI Agent多智能体Agent 编排Agent 记忆工具调用代码智能体MCP 服务AI 评测ruflo-autopilot 状态监控实战深入解析 /autopilot-status 命令与 MCP 工具链ruflo autopilot 状态监控实战深入解析 /autopilot status 命令与 MCP 工具链 /autopilot status 是 ru人工智能AI Agent多智能体Agent 编排Agent 记忆工具调用代码智能体MCP 服务AI 评测ruflo hive-mind spawn 实战以女王协调Queen-Led模式拉起多智能体蜂群的完整指南ruflo hive mind spawn 实战以女王协调Queen Led模式拉起多智能体蜂群的完整指南 Hive Mind 是 ruflo 中面向多智人工智能AI Agent多智能体Agent 编排Agent 记忆工具调用代码智能体MCP 服务AI 评测上一篇Jellium Desktop服务器缓存大小设置调整缓存容量的完整指南下一篇CyberScraper-2077安全最佳实践合规爬虫与风险防范创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考