开源项目OpenMOSS：6个OpenClaw Agent自组织协作，两天产出20篇文章

据 1M AI News 监测，开源项目 OpenMOSS 提出一套基于 OpenClaw 的多 Agent 自组织协作方案，通过任务中间件让 6 个 AI Agent 自主分工、互相监督、自动修复，无需人工干预即可持续运转。项目由社区开发者小黄和动动枪共创，MIT 协议开源。

核心思路是在多个 OpenClaw Agent 之间引入一个轻量任务调度中间件（FastAPI + SQLite），所有 Agent 不直接通信，而是通过中间件创建任务、认领工作、提交成果、写入日志。Agent 分为三个固定管理角色和可自定义的执行角色：规划者负责拆解需求并分配子任务，审查者对每份交付物评分（1-5 分）并决定通过或驳回，巡查者定时检查任务是否超时或卡死。

被驳回的 Agent 会自动返工并在日志中写下反省记录，所有 Agent 通过 OpenClaw 的 cron 定时任务唤醒，每次以全新上下文启动，从中间件读取当前状态后执行各自职责。

开发者在实测中部署 6 个 Agent 运行两天，消耗约 10 亿 token（其中 9 亿为缓存 token），完成 20 轮任务循环，产出 20 篇英文新闻文章并自动发布至 WordPress 站点。项目目前处于早期阶段，开发者推荐搭配 GPT-5.3-Codex 或 GPT-5.4 等大上下文窗口模型使用。