如何在Maka Agent中开启/graph模式持久化多智能体Graph调度完全指南【免费下载链接】makaApache Maka (Incubating) is a local-first AI agent workspace. Model messages, tool calls, tool results, permission decisions, and termination events are recorded as an append-only log.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mak/makaApache MakaIncubating是一个本地优先local-first的 AI Agent 工作台。本文面向新手手把手教你在Maka Agent中用/graph命令开启多智能体 Graph 模式一条命令让主 Agent 化身总调度把复杂任务拆解成多个并行子智能体协作完成所有调度状态还会持久化到追加日志中随时可查、可恢复。 什么是 /graph 模式一句话看懂多智能体 Graph 调度默认情况下Maka Agent 是单兵作战一个主 Agent 顺序地调用模型和工具完成任务。而/graph模式开启的是多智能体 Graph 调度主 Agent 变为 supervisor总监督者不再亲自干完所有活而是负责拆任务、派任务、看结果每个子智能体child Session是一个 operator操作员被动态创建出来执行有边界的子任务任务之间的依赖关系被组织成一张有向图Graph上游结果作为记录沿边流向下游操作员所有调度事实都写入append-only 日志只追加、不篡改进程重启后调度状态依然完整 —— 这就是持久化的含义。 官方架构文档的总结很精辟Graph 是调度不是第二套 Runtime——每个子 Agent 仍然复用普通的模型/工具循环、权限、上下文压缩与恢复机制Graph 只是在事实之上加了一层持久调度。开启 /graph 模式的最快方法4 条命令在 Maka Agent 的桌面端或 TUI 会话输入框中直接输入/graph相关命令即可命令解析逻辑见 graph-command.ts命令作用/graph on为整个会话开启 Graph 模式 ✅/graph off关闭 Graph 模式回到默认单 Agent/graph 任务描述只执行一次graph 调度不改变会话模式/graph status查看当前图状态就绪、等待、失败、持久化调度状态/graph history查看历史图记录最快上手路径3 步新建一个会话输入/graph on回车Graph 模式即刻生效描述你的复杂任务例如检查这个跨层改动的影响面主 Agent 会自动用update_agent_graph把有边界的子任务调度给新创建的子智能体完成后向你汇报综合结果。/graph 模式背后的持久化原理新手版开启 Graph 模式后运行时会给主 Agent 注入一段专门的调度指引见 graph-mode.ts核心思想用大白话说就是先列清单再派活主 Agent 调用agent_list确认可用智能体再调用update_agent_graph把新工作挂到图上——拓扑只允许单调增加加工作、加输入、停止过期任务避免任意改线造成混乱结果沿图流转下游任务通过input_ids引用上游已提交的记录 ID运行时自动把记录关联过去不需要主 Agent 手动复述结论不空转、靠唤醒当只剩子智能体在跑时主 Agent 调用yield_agent_graph交出当前回合——宿主会在下一个持久化检查点自动唤醒它继续监督图保持打开状态结束要显式提交调度更新不带finish只有当所有选中的结果记录都已提交后才在最终的终止更新中携带finish确保收尾有据可查。 这套机制配合 SQLite 控制面存储拓扑、调度意图与唤醒事件意味着即使中途崩溃Graph 的调度状态也能从日志中恢复。什么任务值得开 /graph 模式适合开启的场景共同点是依赖关系在运行中才逐渐显形跨层代码审查一个子 Agent 查运行时不变量另一个查存储与恢复发现的问题再触发第三个桌面端检查最后由综合 Agent 汇总对比多模块调研多个专项子任务并行探查结果汇聚成一个结论️可拆分的长流程工程任务步骤间有明确先后依赖且每一步都需要独立的权限与上下文管理。不适合的场景一句话就能解决的小请求。官方提示里也写得很直白——当请求很小、或图只会带来仪式而无实际拆解收益时可以直接继续。相关文档与源码路径速查架构详解推荐先读docs/architecture/agent-graph-stream-scheduling-draft.zh-CN.md命令解析实现packages/core/src/graph-command.ts命令目录graph/swarm 等斜杠命令注册处packages/core/src/slash-command-catalog.ts编排模式定义default / swarm / graphpackages/core/src/orchestration.ts调度指令提示词packages/runtime/src/graph-mode.ts拓扑持久化契约packages/core/src/agent-graph-topology.ts命令行为测试packages/core/src/tests/graph-command.test.ts多智能体 Swarm 总览docs/agent-swarm.md常见问答FAQQ/graph on和/graph 任务有什么区别A前者为整个会话持久开启 Graph 模式后者只对这一次任务做一轮 graph 调度会话模式不变。QGraph 模式和 swarm 模式什么关系A两者都是 orchestration.ts 中定义的编排模式default/swarm/graphswarm 偏向蜂群式并行graph 强调依赖关系 持久调度。Q会话中能看到图的实时状态吗A可以。主 Agent 通过view_agent_graphlatest 模式观察已提交记录、就绪状态、等待与失败你也可以随时输入/graph status或/graph history查询。Q关掉后数据会丢吗A不会。所有模型消息、工具调用与调度事件都记录在 append-only 日志中/graph off只是切换编排模式历史记录依然完整可追溯。小结在 Maka Agent 中开启/graph模式只需一条命令/graph on。你得到的不仅是更快的多智能体而是一套可持久化、可恢复、有监督的 Graph 调度体系——主 Agent 当总调度子智能体各司其职每个结果都可追溯。建议从一次/graph status开始体验再深入架构文档理解它背后的流式调度设计。 ✨【免费下载链接】makaApache Maka (Incubating) is a local-first AI agent workspace. Model messages, tool calls, tool results, permission decisions, and termination events are recorded as an append-only log.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mak/maka创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考