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解决的问题

Mission Control 提供一个集中式、自托管的控制平面，用于管理多个 AI 代理和运行时。它解决了碎片化问题——操作员无法轻松追踪谁拥有一个任务、哪些任务已执行、失败发生在何处，或在不同代理框架之间花费了多少预算。

工作原理

它作为一个位于代理运行时（如 OpenClaw、Claude Code、CrewAI 和 LangGraph）之上的编排层，不替换其内部推理循环。它使用本地 SQLite 数据库存储状态，并提供 Web 仪表板、CLI 和 REST API，用于分派任务、监控心跳以及审查代理活动。

适用人群

需要在多个运行时上管理 AI 代理群，并需要一个单一的真相来源来进行治理、任务追踪和成本监控的操作员。

主要亮点

• 任务管理：从收件箱和分配到执行和质量审查（通过 Aegis 质量门）的完整流程。
• 代理治理：用于注册、会话追踪、心跳监控和工作区同步的工具。
• 运营可见性：活动流、基于 cron 的任务调度，以及详细的 token 使用量和成本视图。
• 知识管理：内存浏览器和关系图，用于检查基于文件系统的代理内存。
• 可扩展接口：支持 Web UI、CLI、MCP 服务器和 OpenAPI 描述的 REST API。