在 AI 代理时代，协调多个代理处理复杂工作流的最大挑战在于任务的层次分解与有序执行。没有有效的依赖管理和队列机制，代理间容易冲突或遗漏步骤，导致整体失败。Mission Control 作为一个开源命令中心，通过分层任务树、daemon 驱动的执行队列和实时仪表板，完美解决这一痛点。它不是简单的任务列表，而是内置依赖图的结构化系统，确保子任务等待父任务完成，同时支持并行执行非依赖分支。
核心观点是：分层任务分解（hierarchical task decomposition）结合依赖图（dependency graphs），能将高阶目标如 “构建产品特性” 拆解为原子步骤，并通过执行队列（execution queuing）动态调度。Mission Control 在 goals.json 中定义目标层次：根目标下挂载里程碑（milestones），每个里程碑链接具体任务（tasks.json）。依赖关系隐含在层次结构中 —— 子任务的 kanban 状态依赖父任务的 “Done”。例如，一个 “开发用户认证” 目标下，有 “设计架构”（Researcher 代理）、“实现后端”（Developer 代理）和 “集成测试”（Tester 代理），前者必须完成才能解锁后者。这种树状图确保了顺序性，同时 daemon 支持多代理并行处理独立分支。
证据来自其架构设计：所有数据存于本地 JSON 文件，如 tasks.json 记录任务 ID、描述、assignedTo 代理角色、kanban 状态（Not Started/In Progress/Done）和 subtasks 数组。daemon 进程（pnpm daemon:start）每 30 秒轮询队列，根据 Eisenhower 矩阵（重要性 × 紧急度）优先级拉取任务，spawn Claude Code 会话执行。并发限 3 个会话，避免资源争用；失败任务自动重试 3 次后移入 Decisions 队列待人工干预。“Mission Control gives your AI agents structure. Agents get roles, inboxes, and reporting protocols.” 这体现了其对多代理协调的优化。
落地参数配置至关重要。首先，编辑 daemon-config.json 设置 pollInterval: 30000（ms）、maxConcurrency: 3、maxRetries: 3、cronSchedules: [{"name": "daily-plan", "cron": "0 9 * * *"}]。代理角色在 agents.json 定义，如 {"role": "Developer", "instructions": "专注于代码实现，输出 PR 链接和测试报告"}，skills-library.json 注入可复用知识模块（markdown 片段）。API 端点如 GET /api/tasks?assignedTo=developer&kanban=in-progress，仅返回～50 tokens payload，节省 LLM 上下文。
监控要点包括：仪表板实时显示代理负载（crew 页面）、任务进度条（goals 页面）、收件箱（inbox.json 的报告 / 问题）和活动日志（activity-log.json）。关键指标：任务完成率 > 90%、平均周期 < 2h、失败率 < 5%。异常时，查看 active-runs.json 的 PID 和错误，retry 按钮一键重启。风险控制：async-mutex 锁定并发写，Zod 验证输入，193 个测试覆盖数据层和代理流。
实施清单：
- git clone https://github.com/MeisnerDan/mission-control.git && cd mission-control/mission-control
- pnpm install && pnpm dev（启动 UI: localhost:3000）
- 加载 demo 数据，熟悉 Eisenhower 拖拽、Kanban 列、代理分配。
- 配置 agents.json 和 skills，定义自定义角色。
- pnpm daemon:start，观察 /orchestrate 命令并行 spawn 代理。
- 建模工作流：创建根 goal “Q1 产品迭代”，分解为 10 + 任务，分配角色，监控 daemon 执行。
- 集成其他工具：Cursor/Windsurf 读 JSON 参与，或脚本调用 POST /api/tasks/:id/run。
- 回滚策略：手动编辑 JSON 重置状态，或 pnpm daemon:stop 清理 runs。
扩展高级用法：多代理协作任务（lead + collaborators），slash 命令如 /orchestrate 自动协调 pending 任务。阈值调优：高负载设 maxConcurrency=5，低资源 = 1；长任务加 timeout: 3600s。安全最佳实践：本地运行无云依赖，git 版控 JSON 数据。
这种机制已在 solo 创业者中验证有效，daemon 24/7 自治执行，人类仅审报告，大幅提升效率。相比传统工具，它 agent-first，token 优化 API 和 JSON IPC 是关键创新。
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