1. 项目概述当看板遇上文档一种全新的智能体编排范式如果你和我一样在尝试用 Hermes Agent 这类智能体框架来构建自动化工作流时常常会陷入一种纠结一方面我们习惯了用 Markdown 文件比如AGENTS.md或TEAMAGENTS.md来静态地定义智能体的角色、能力和协作关系这种方式结构清晰、易于版本管理但缺乏动态性和直观的流程视图另一方面我们又渴望像使用 Trello、Jira 或飞书看板那样通过拖拽卡片来可视化地编排任务流直观地看到任务状态流转但纯看板工具往往难以承载复杂的逻辑判断和参数传递。“Kanban Markdown 混合编排”这个想法正是为了解决这种割裂感。它不是一个全新的工具而是一种在 Hermes Agent 生态下的实践思路和架构模式。其核心目标是用 Markdown 文件承载智能体的“静态知识”与“能力契约”用看板Kanban来驱动和可视化“动态协作”与“任务状态”。简单来说Markdown 是剧本看板是舞台和导演的调度台。这种混合模式尤其适合处理那些步骤明确但分支复杂、需要多人多智能体接力、且状态需要持续跟踪的中长期项目比如内容创作流水线、多步骤数据分析报告、或是跨部门的自动化审批流程。我最初是在为一个视频制作团队设计自动化脚本生成流程时摸索出这套方法的。单纯用AGENTS.md定义编剧、分镜、配音三个智能体它们之间的信息传递和触发条件写起来非常冗长而只用看板又没法精细地控制每个智能体接收的指令模板和输出规范。将两者结合后整个流程的清晰度和可控性得到了质的提升。接下来我将详细拆解这种混合编排模式的核心设计、具体实现以及我踩过的一些坑希望能为你带来启发。2. 混合编排的核心设计思路与优势为什么是“混合”而不是二选一这源于对两种工具本质特性的深度思考。Markdown 文件的优势在于其“强结构、弱时序”和“版本友好”。一个定义良好的AGENTS.md文件可以清晰地描述智能体的身份、系统提示词、可用工具、输入输出格式甚至是与其他智能体的通信协议。它是智能体世界的“宪法”和“字典”一旦定义相对稳定。而看板的优势在于其“强时序、弱结构”和“状态可视”。卡片在列表间的移动天然地表达了任务的生命周期待处理、进行中、已完成、阻塞列表本身也可以代表不同的处理阶段或负责的智能体。2.1 设计哲学关注点分离混合编排的核心设计哲学是“关注点分离”。Markdown 负责“是什么”和“能做什么”即智能体的元数据、能力定义和契约。这部分内容变化频率低需要严谨的定义和版本控制。看板负责“何时做”和“做到哪了”即任务的触发条件、执行顺序和状态跟踪。这部分内容变化频率高需要灵活的调整和直观的展示。例如在一个“周报生成”工作流中在TEAMAGENTS.md里你会定义DataFetcher智能体负责从数据库拉取原始数据其提示词规定了查询的格式其输出必须是规范的 JSON。Analyst智能体负责分析 JSON 数据并提炼洞察其提示词要求遵循固定的分析框架。Reporter智能体负责将洞察润色成自然语言的周报段落其提示词规定了文风和模板。在看板上你会创建三个列表“数据待提取”、“分析中”、“报告撰写中”。一张代表“销售部周报”的卡片其描述里可能只包含一个简单的指令“生成第五周销售数据报告”。这张卡片被拖入“数据待提取”列表时就会触发DataFetcher智能体并将卡片描述作为输入的一部分。DataFetcher执行完毕后会将输出的 JSON 附加到这张卡片的评论或某个自定义字段中然后自动或手动将卡片拖到“分析中”列表进而触发Analyst智能体。2.2 核心优势解析这种设计带来了几个显著优势可维护性大幅提升修改智能体的能力只需更新AGENTS.md所有用到该智能体的看板工作流都会自动继承新能力。调整工作流顺序只需在看板上拖拽卡片或调整列表无需触碰复杂的 Markdown 逻辑链。可视化与透明度项目经理或非技术成员可以一目了然地看到所有任务的当前状态、阻塞环节和负责人哪个智能体在处理降低了沟通成本。灵活性与复用性同一套智能体定义Markdown可以被多个不同的看板工作流复用。比如DataFetcher和Analyst既可以用在周报生成看板也可以用在月度复盘看板只需配置不同的看板列表和触发规则即可。降低心智负担开发者无需在单个 Markdown 文件里用复杂的条件语句描述整个工作流只需聚焦于每个智能体单元的健壮性。工作流的组装变成了更直观的“搭积木”过程。3. 实现混合编排的关键技术环节理解了为什么接下来就是怎么做。实现 Kanban Markdown 的混合编排需要解决几个关键技术问题如何让看板“感知”到 Markdown 中定义的智能体如何实现状态变更的自动触发数据如何在看板卡片和智能体之间流转3.1 桥梁构建解析 Markdown 并映射到看板首先需要一个“解析器”或“适配层”。这个层的作用是读取你的AGENTS.md或TEAMAGENTS.md文件将其中的智能体定义转化为看板系统能够理解的“资源”。对于 Hermes Agent其 Markdown 定义通常有比较清晰的模式例如用##标题定义智能体名称用代码块或特定标记定义配置。一个简单的 Python 脚本示例用于解析智能体定义并生成可供看板工具使用的元数据import re import yaml from pathlib import Path def parse_agents_md(md_file_path): 解析 Hermes Agent 格式的 AGENTS.md 文件。 返回一个智能体字典列表。 content Path(md_file_path).read_text(encodingutf-8) # 假设智能体以 ## AgentName 格式开头配置在后续的 yaml 代码块中 agent_pattern r##\s(\w)\s*\n(?:yaml|json)\n(.*?)\n matches re.findall(agent_pattern, content, re.DOTALL) agents [] for agent_name, config_block in matches: try: config yaml.safe_load(config_block) agents.append({ name: agent_name, config: config, # 可以从 config 中提取关键信息如描述、能力关键词等 description: config.get(description, ), capabilities: config.get(capabilities, []) }) except yaml.YAMLError as e: print(f解析智能体 {agent_name} 的 YAML 配置时出错: {e}) continue return agents if __name__ __main__: agents parse_agents_md(./AGENTS.md) for agent in agents: print(f智能体: {agent[name]}) print(f 描述: {agent[description]}) print(f 能力: {, .join(agent[capabilities])}) print(- * 20)这个解析器提取出的智能体信息可以被注入到看板系统中。例如在 Trello 或类似支持 Power-Up插件的看板里你可以为每个解析出的智能体创建一个“按钮”或“动作”当用户点击时就代表调用该智能体处理当前卡片。3.2 状态驱动与事件监听混合编排的“引擎”是看板的状态变化。我们需要监听“卡片被移动到特定列表”这个事件。大多数现代看板工具如 Trello, Monday, 飞书项目都提供了 Webhook 或 API 来监听这类事件。实现流程如下配置 Webhook在看板工具中为你关心的列表如“待分析”、“待审核”配置 Webhook。当有卡片进入该列表时看板工具会向一个你指定的 URL你的服务器端点发送一个 HTTP POST 请求 payload 中包含卡片详情、列表ID等信息。构建事件处理器在你的后端服务可以用 Flask, FastAPI 等快速搭建中接收这个 Webhook。路由到对应智能体处理器解析 payload确定卡片进入了哪个列表。根据预设的“列表-智能体”映射关系例如“待分析”列表映射到Analyst智能体找到需要执行的智能体。组装任务上下文从卡片中提取任务描述、附件、评论历史等结合AGENTS.md中该智能体的系统提示词和配置组装成完整的、符合 Hermes Agent 调用格式的请求。调用智能体并更新看板通过 Hermes Agent 的 API 调用对应的智能体。获取结果后将结果写回卡片的评论、描述或一个特定的自定义字段中。然后根据智能体执行结果中可能包含的“下一步建议”自动或将卡片移动到下一个列表例如从“待分析”移动到“待报告”。注意自动移动卡片需要谨慎。我建议在初期采用“半自动”模式智能体执行完成后在卡片评论里 相关人员或添加一个明确的“请移至下一阶段”标签由人工确认后移动。这避免了因智能体误判导致的流程混乱。等流程稳定后再考虑全自动。3.3 数据流转与上下文保持数据如何在看板和智能体间无损传递是关键。卡片本身的信息标题、描述、附件链接是初始输入。智能体产生的输出如分析报告、生成的文案需要写回看板作为下一环节智能体的输入。我的实践经验是建立一个“卡片上下文存储区”首选方案使用卡片的“描述”或“评论”区进行追加。将每次智能体的输入输出以清晰的标记如[Input from User],[Output by Analyst2023-10-27]追加到卡片描述或一条评论中。这样整个决策链完全可见便于回溯和调试。缺点是描述可能变得很长。进阶方案利用看板的自定义字段。许多看板工具支持自定义字段如“长文本”、“下拉菜单”。你可以为卡片创建“原始需求”、“数据分析结果”、“最终报告”等字段。每个智能体只读写自己负责的字段。这样结构更清晰但设置稍复杂。外部存储方案适用于大型输出如果智能体生成了图片、长文档等可以先将文件存储到云存储如 S3、OSS或本地服务器然后将文件链接写入卡片评论或自定义字段。确保 Hermes Agent 有权限访问这些存储服务。一个数据流转的示例用户创建卡片标题“Q3市场活动复盘”描述“请分析附件中的活动数据Excel总结得失并提出下季度建议。”卡片被拖入“数据分析”列表触发Analyst智能体。后端服务收到 Webhook调用Analyst传入卡片描述和附件链接。Analyst读取 Excel分析后输出一段 Markdown 格式的分析摘要。后端服务将这段摘要以**数据分析摘要 (生成于 {时间})**的格式追加到卡片的描述末尾。同时在卡片上添加标签“待审核”或评论“项目经理 数据分析已完成请移至‘报告撰写’列表”。项目经理查看摘要将卡片拖入“报告撰写”列表触发Reporter智能体以此类推。4. 基于流行看板工具的实操配置理论需要落地。这里我以 Trello 和飞书多维表格作为看板视图为例给出具体的配置思路。选择它们是因为 API 丰富、生态成熟。4.1 使用 Trello 作为编排看板Trello 的 Power-Up 和 API 非常强大适合做自动化集成。步骤 1基础准备在 Trello 创建你的项目看板例如“智能内容创作流水线”。创建列表代表工作流阶段需求池-脚本撰写中-素材准备中-审核中-已完成。前往 Trello Developer Portal 获取你的 API Key 和 Token。步骤 2构建连接桥梁后端服务你需要一个始终在线的服务来处理 Webhook。可以用 Python Flask 快速搭建from flask import Flask, request, jsonify import requests import os app Flask(__name__) TRELLO_API_KEY os.getenv(TRELLO_KEY) TRELLO_TOKEN os.getenv(TRELLO_TOKEN) HERMES_AGENT_URL http://your-hermes-agent-server/run # Hermes Agent 服务地址 # 预设列表ID与智能体的映射 LIST_AGENT_MAPPING { 列表ID_脚本撰写中: ScriptWriter, 列表ID_素材准备中: AssetCollector, # ... 其他映射 } app.route(/webhook/trello, methods[POST]) def handle_trello_webhook(): data request.json # Trello Webhook 会发送各种事件我们只关心 action.type: updateCard 且 listAfter 变化 if data.get(action, {}).get(type) updateCard: card_id data[action][data][card][id] list_after_id data[action][data][listAfter][id] list_before_id data[action][data][listBefore][id] # 只有当卡片移入我们关心的列表时才处理 if list_after_id in LIST_AGENT_MAPPING and list_before_id ! list_after_id: agent_name LIST_AGENT_MAPPING[list_after_id] # 获取卡片详情 card_url fhttps://api.trello.com/1/cards/{card_id}?fieldsname,desc,urlkey{TRELLO_API_KEY}token{TRELLO_TOKEN} card_data requests.get(card_url).json() # 组装给 Hermes Agent 的请求 task_context { card_title: card_data[name], card_description: card_data[desc], card_url: card_data[url], target_stage: list_after_id } # 调用 Hermes Agent hermes_payload { agent: agent_name, input: task_context # 可以根据需要附加解析好的 AGENTS.md 中该智能体的配置 } response requests.post(HERMES_AGENT_URL, jsonhermes_payload) if response.status_code 200: result response.json().get(result, ) # 将结果追加到卡片描述 new_desc card_data[desc] f\n\n---\n**[{agent_name} 执行结果]**\n{result} update_url fhttps://api.trello.com/1/cards/{card_id}?key{TRELLO_API_KEY}token{TRELLO_TOKEN} requests.put(update_url, data{desc: new_desc}) # 可选添加评论或标签 comment_url fhttps://api.trello.com/1/cards/{card_id}/actions/comments requests.post(comment_url, params{key: TRELLO_API_KEY, token: TRELLO_TOKEN}, data{text: f智能体 {agent_name} 已处理完成。}) else: # 处理错误例如添加错误标签 pass return jsonify({status: ok}), 200 if __name__ __main__: app.run(host0.0.0.0, port5000)步骤 3配置 Trello Webhook将你的 Flask 服务部署到公网如使用 Vercel, Railway, 或自有服务器获得一个https://your-service.com/webhook/trello的地址。使用 Trello API 为该看板创建 Webhook监听updateCard事件回调地址填上述 URL。curl -X POST \ https://api.trello.com/1/tokens/{yourToken}/webhooks/?key{yourKey} \ -H Content-Type: application/json \ -d { description: Hermes Agent 触发器, callbackURL: https://your-service.com/webhook/trello, idModel: {你的看板ID} }现在当卡片在列表间移动时你的后端服务就能自动调用对应的 Hermes 智能体了。4.2 使用飞书多维表格作为编排看板飞书多维表格的“看板视图”和自动化功能也非常适合且在国内访问更顺畅。步骤 1表格设计创建一个多维表格字段至少包含任务名称文本、当前状态单选选项对应列表需求池、撰写中、准备中、审核中、完成、任务描述多行文本、AI处理结果多行文本、最后处理时间日期时间。切换到“看板视图”分组依据选择“当前状态”字段。步骤 2利用飞书自动化原“工作流”飞书多维表格的自动化可以监听记录变更并发送 HTTP 请求这替代了 Webhook。在表格中点击“自动化”-“创建新工作流”。触发器选择“当记录匹配条件时”。条件设置为“当前状态”字段“变为”“撰写中”。添加动作“发送 HTTP 请求”。请求 URL你的后端服务地址类似 Trello 例子中的/webhook/feishu端点。方法POST。Body选择“自定义”并填入 JSON例如{record_id: “{{记录的ID}}”, “new_status”: “撰写中”, “task_name”: “{{任务名称}}”, “description”: “{{任务描述}}”}。飞书会自动替换变量。保存并启用工作流。步骤 3适配后端服务你的后端服务需要增加一个端点来处理飞书的请求逻辑与 Trello 类似但需要调用飞书 API 来更新表格记录将智能体结果写入“AI处理结果”字段。# 飞书 API 工具函数示例 import requests def update_feishu_record(app_token, table_id, record_id, result_text, feishu_token): url fhttps://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records/{record_id} headers { Authorization: fBearer {feishu_token}, Content-Type: application/json; charsetutf-8 } data { fields: { AI处理结果: result_text, 最后处理时间: int(time.time() * 1000) # 飞书时间戳是毫秒 } } response requests.patch(url, headersheaders, jsondata) return response.json()重要提示无论是 Trello 还是飞书都需要妥善保管 API Key/Token不要硬编码在代码中务必使用环境变量。飞云的 Token 有过期时间需要实现定期刷新逻辑。5. 混合编排实践中的常见问题与避坑指南在实际搭建和运行这套混合系统的过程中我遇到了不少问题这里总结出来希望能帮你少走弯路。5.1 智能体执行失败或超时这是最常见的问题。卡片移动触发了智能体但智能体没有响应或报错。排查思路1检查 Webhook/自动化是否送达。在你的后端服务中添加详细的日志记录每次收到的请求体。确认看板工具确实发送了请求且数据格式正确。排查思路2检查 Hermes Agent 服务状态。直接调用 Hermes Agent 的 API看是否正常。可能是模型服务挂了、端口不对、或请求格式不符合 Hermes 预期。排查思路3检查上下文组装。智能体执行失败很多时候是因为输入Prompt组装得不对。确保你从卡片中提取的信息与AGENTS.md中该智能体期望的输入格式匹配。例如智能体期望一个{“query”: “...”}的 JSON但你传过去的是纯文本。技巧在开发阶段可以先将组装好的 Prompt 打印到日志或写回卡片评论人工检查一下是否合理。超时处理看板 Webhook 或自动化可能有超时限制如30秒。如果智能体任务很重容易超时。解决方案是采用“异步触发”模式后端服务收到 Webhook 后立即返回成功然后将任务推入一个消息队列如 Redis, RabbitMQ再由一个独立的“工作进程”消费队列调用智能体并更新看板。5.2 循环触发与状态震荡一个危险的陷阱是智能体A处理完卡片后自动将卡片移到列表B触发智能体B智能体B处理完又移回列表A形成死循环。根本原因状态映射规则设计有重叠或歧义或者智能体的输出中包含了触发移动的指令而移动的目标列表又被其他规则监听。解决方案精细化状态设计确保每个列表代表一个明确的、互斥的阶段。例如“分析完成”和“待报告”应该是两个不同的状态而不是都用“进行中”。引入防重机制在卡片上添加一个“最后处理智能体”或“处理批次ID”的标签/字段。当智能体被触发时先检查这个标记如果自己刚处理过则跳过。人工确认环节在关键状态转移点如“分析完成”-“报告撰写”保留手动拖拽避免全自动闭环。5.3 数据一致性与版本管理当多个人工成员和多个智能体同时操作一张卡片时可能出现数据覆盖。问题场景智能体正在写结果到卡片描述同时有人手动修改了描述导致智能体的结果被覆盖或产生混乱的合并。最佳实践写操作标准化规定智能体只向“评论”区域或特定的“AI输出”自定义字段追加内容避免直接覆盖核心的描述字段。使用锁或版本号更复杂的系统可以在更新卡片前先获取卡片的当前版本号如果 API 支持如果版本号已变则说明有冲突需要处理如放弃、重试或通知人工。清晰的标记智能体的每次输出都带上时间戳和智能体名称便于区分和追溯。5.4AGENTS.md与看板配置的同步问题修改了AGENTS.md中某个智能体的能力但看板上映射的还是旧名字或旧接口。解决方案建立配置中心。不要将“列表-智能体”的映射关系硬编码在后端代码里。可以将其存储在一个独立的配置文件如board_config.yaml或环境变量中。这个配置文件应该和AGENTS.md一起纳入版本管理。当AGENTS.md更新时需要同步检查并更新这个映射配置文件。# board_config.yaml workflows: content_creation: board_id: trello_board_abc123 list_mappings: - list_name: 脚本撰写中 list_id: list_id_1 agent_name: ScriptWriter trigger_on_entry: true - list_name: 素材准备中 list_id: list_id_2 agent_name: AssetCollector trigger_on_entry: true这样部署新版本时配置和代码一起更新保证了一致性。5.5 权限与安全你的后端服务需要保管看板 API 密钥和 Hermes Agent 的访问权限。密钥管理绝对不要提交到代码仓库。使用环境变量或专业的密钥管理服务如 AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault。API 访问控制确保你的 Hermes Agent 服务不是完全公开的至少要有 IP 白名单或简单的 API 密钥验证防止被恶意调用。输入验证对从 Webhook 接收到的卡片数据进行清洗和验证防止注入攻击。特别是当卡片描述或标题可能包含用户输入的任意内容时。6. 从简单到复杂混合编排的进阶玩法当你熟悉了基础模式后可以尝试一些更高级的用法让工作流更加智能和强大。6.1 条件分支与动态路由看板不仅仅是线性流水线。你可以实现基于卡片内容或智能体输出结果的条件分支。实现方法在你的后端事件处理器中在调用智能体并获取结果后不直接移动卡片而是先对结果进行解析。例如Analyst智能体输出的 JSON 中有一个priority字段值为high。你的处理器读取这个字段然后根据规则决定下一步如果是high则将卡片移动到“加急审核”列表如果是normal则移动到“常规审核”列表。这相当于在看板中实现了“IF-THEN”逻辑。你甚至可以根据结果中的关键词动态选择下一个要触发的智能体实现非线性工作流。6.2 看板即状态机卡片即会话将一张卡片视为与用户或一个任务相关的“长期会话”。卡片在整个生命周期中积累与多个智能体的交互历史。应用场景客户支持工单。用户提交问题创建卡片先由“分类智能体”判断问题类型并打上标签移动到“技术问题”或“账单问题”列表触发对应的专家智能体。专家智能体与用户在卡片评论区内进行多轮对话通过你的后端服务中转所有对话历史都记录在卡片上。问题解决后移动到“已关闭”。整个过程的完整上下文都保存在卡片中便于复盘和审计。6.3 与外部系统的深度集成看板可以作为连接 Hermes Agent 与其他企业系统的枢纽。触发外部动作当卡片移动到“已完成”列表时除了标记任务结束还可以触发一个智能体去调用公司内部的 CRM API更新客户状态或者调用通知 API向 Slack/钉钉群发送消息。拉取外部数据当卡片被创建时可以触发一个智能体根据卡片标题中的客户 ID自动从数据库拉取客户最新信息并填充到卡片描述中为后续处理智能体提供丰富上下文。混合编排的魅力在于它用最直观的方式看板管理了最复杂的部分状态与流程同时又用最严谨的方式Markdown定义了最核心的单元智能体能力。它降低了智能体工作流的构建和维护门槛让注意力可以更多地集中在智能体本身的能力优化上。从我自己的使用体验来看一旦这套系统跑通项目管理的效率和自动化程度会有非常显著的提升。当然初期搭建需要一些投入但考虑到长远的可维护性和灵活性这份投资是值得的。如果你正在为多个智能体如何协同工作而烦恼不妨从一个小型项目开始尝试一下这种 Kanban Markdown 的混合编排模式。