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解決的問題

Mission Control 提供一個集中式、自托管的控制平面，用於管理多個 AI 代理與執行環境。它解決了碎片化問題——操作員無法輕易追蹤誰擁有某個任務、哪些任務已執行、失敗發生在何處，或在不同代理框架之間花費了多少預算。

工作原理

它作為一個位於代理執行環境（如 OpenClaw、Claude Code、CrewAI 和 LangGraph）之上的編排層，不取代其內部推理循環。它使用本地 SQLite 資料庫儲存狀態，並提供 Web 仪表板、CLI 和 REST API，用於分派任務、監控心跳以及審查代理活動。

適用對象

需要在多個執行環境上管理 AI 代理群，並需要單一真相來源進行治理、任務追蹤和成本監控的操作員。

主要亮點

• 任務管理：從收件箱與分配到執行和品質審查（透過 Aegis 品質門）的完整流程。
• 代理治理：用於註冊、會話追蹤、心跳監控和工作區同步的工具。
• 營運可見性：活動串流、基於 cron 的任務排程，以及詳細的 token 使用量與成本視圖。
• 知識管理：記憶瀏覽器與關係圖，用於檢視基於檔案系統的代理記憶。
• 可擴展介面：支援 Web UI、CLI、MCP 伺服器與 OpenAPI 描述的 REST API。