后台并行运行 AI 编码代理

在 tmux 会话中后台运行多个 AI 编码代理，支持云端 Claude/Codex/Gemini 与本地 Ollama 免费方案，实现并行异步开发任务管理。

基本信息

• 技能名称?Tmux Agents
• 中文名称?后台并行运行 AI 编码代理
• 作者?cuba6112
• 分类?专业技能
• 版本?1.0.0
• 标签?tmux, ai-coding, claude-code, ollama, async-tasks, parallel-computing, codex, gemini

使用方法

使用说明
核心用法
Tmux Agents 是一套基于 tmux 会话的后台 AI 代理管理系统，允许用户在终端中并行运行多个编码任务。核心工作流包括：

1. 启动代理会话 ：通过 ./scripts/spawn.sh [代理类型] 创建隔离的 tmux 会话
2. 选择执行模式 ：
3. 会话管理 ： status.sh 查看所有运行中任务， check.sh 获取进度， tmux attach 实时观察，支持动态追加指令
   ☁️ 云端代理 （消耗 API 额度）： claude （复杂项目）、 codex （快速编辑）、 gemini （研究文档）
   本地代理 （免费，依赖 Ollama）： ollama-claude / ollama-codex （长时实验）
   显著优点
   并行计算 ：可同时运行 4+ 个独立代理，云地混合调配
   会话持久化 ：Clawdbot 重启后任务不中断
   成本灵活 ：本地 Ollama 利用 Mac GPU，零 API 消耗适合大胆实验
   生态兼容 ：支持 Claude Code、OpenAI Codex、Google Gemini 主流工具链
   潜在局限
   本地模型质量 ：Ollama 依赖 glm-4.7-flash 等开源模型，复杂推理弱于云端
   资源占用 ：多 tmux 会话 + 本地模型可能显著消耗内存/显存
   交互延迟 ：本地推理速度约为云端的 5-20 倍，不适合紧急任务
   无内置审查 ：需手动执行 kill-session 清理，存在僵尸会话风险
   适合人群
   需要同时推进多模块的开发工程师
   API 预算敏感、愿意牺牲速度换取成本的个人/小团队
   探索 AI 编程边界、需要安全沙盒的实验者
   常规风险
   僵尸资源 ：忘记终止的会话持续占用计算资源
   模型幻觉 ：本地模型代码质量不稳定，需人工 review
   凭据暴露 ：脚本硬编码或环境变量传递 API key 的风险