edict: 這是什麼、解決了什麼問題以及為什麼它正受到關注

它解決了什麼問題

Edict 實現了一種受古代中國「三省六部制」啟發的多智能體協作架構。它解決了許多現代 AI 智能體框架（如 CrewAI 或 AutoGen）中存在的缺乏透明度、可審計性和品質控制的問題，在這些框架中，智能體通常在缺乏正式監督或人類無法即時干預的「黑箱」中進行協作。

它是如何運作的

該專案使用層級化的、基於角色的結構來管理任務：

1. 太子 (Taizi): 整理傳入的消息，將閒聊與實際任務（edicts）區分開來。
2. 三省 (The Three Departments):
   • 中書省 (Zhongshu): 規劃任務並將其分解為子任務。
   • 門下省 (Menxia): 作為強制性的品質閘道，審查計畫並決定核准或退回重做（阻擋）。
   • 尚書省 (Shangshu): 將任務派遣至專業的部委，並彙整最終結果。
3. 六部 + HR: 專業的智能體（例如：戶部、禮部、兵部、刑部、工部和吏部）執行特定的技術或行政任務。

此流程受嚴格的權限矩陣和狀態機管理，以防止非法的任務轉換。系統包含一個即時的「軍機處」(Junji Chu) 儀表板，用於監控、干預（停止/取消）以及管理 LLM 配置與技能。

對象是誰

尋求高度結構化、可觀察且可審計的多智能體系統的開發者與組織，在這種系統中，品質保證是內建於架構中，而非僅是一個可選的插件。

重點亮點

• 制度化審查: 一個專門用於在執行前審核並拒絕次級計畫的專屬智能體 (Menxia)。
• 即時儀表板: 一個全面的看板 (Kanban board) 和監控器，用於追蹤任務流程、智能體健康狀況以及 Token 消耗量。
• 人類干預: 能夠直接從 UI 停止、取消或恢復任務。
• 技能管理: 一個可以透過 UI、CLI 或 API 從 GitHub 或其他 URL 匯入並更新專業技能的系統。
• 強大的後端: 使用 Redis Streams 作為事件匯流排 (event bus)，並使用 Outbox Relay 模式來確保可靠的事件傳遞。
• 模型靈活性: 可透過儀表板為每個智能體獨立切換 LLM。