同时跑10个AI编程 Agent 实战：不用开 10 个终端的看板化工作流

日常开两三个终端跑 Claude Code 或 Codex 还能应付，一旦并行跑 10 个 Agent，终端就会失控。本文借鉴 DeepSeek Harness 的「超级 Agent」架构，在 HiFox 看板上复用现有 Claude Code 或 Codex，通过独立 Git worktree、50% 默认并发与两级过滤跑通 10 个并行 Agent。原文链接：https://hifox.com/blog/how-to-run-10-ai-coding-agents-at-once/

一、为什么 10 个终端会崩？

手工维护 10 个会话时，先撞上的是人的注意力上限。DeepSeek Harness 在《Exploring Super-agent Design》中指出：一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃会话（引自上述分享，待核实）。再多，四个问题会一起冒出来：

你变成了路由器：每个提示、每句“继续”、每次追问都要经过你；
上下文会串：鉴权分支的修复落进计费会话，或两个 Agent 改同一份 checkout 互相覆盖；
笔记本就是服务器：合上盖子所有会话暂停，长任务需要不睡的宿主；
什么都没记下来：跑偏后历史只活在已关掉的终端回滚缓冲区里。

解法是：把协调从脑子里搬到一个能保存状态的任务看板上。

二、把 DeepSeek 的超级 Agent 对应到看板上

DeepSeek「超级 Agent」由协调者负责对话，把工作派给隔离节点。在 HiFox 看板上均有对应物：

DeepSeek 部件在长文里做什么在 HiFox 看板上路由器长期会话；和人对话、派任务、不执行看板 + 派任务的人工作节点每任务一隔离会话，用最强模型，不对话每任务一次运行，在独立 git worktree 里线程同一 PR 或话题追问，发给已订阅节点任务评论 @ Agent 或对话回复触发继续触发器先用代码过滤，再用模型策略过滤时间表、状态变化、评论关键词或 Webhook 自动化BYOM循环在云端，环境跑在自有硬件守护进程通过 HiFox 桌面端或 CLI 连接的电脑看门狗外部会话，抓死循环或跑偏节点定时巡检 + 运行历史 + 人工审阅门

有一点值得诚实说明：DeepSeek 协调者是 LLM；在看板上决定由人做且全程留痕。两级触发过滤可直接照搬：触发器做代码过滤，自动化指令做策略过滤。

图 1：手工盯守多终端四大痛点与超级智能体六大部件看板工作流映射

图 1：多终端盯守痛点与超级 Agent 六大部件看板映射

三、在 HiFox 看板上跑 10 个编程 Agent

先跑通 3 个，再按 6 步扩到 10 个：

第 1 步：连接一台电脑，把并发调低

笔记本装桌面端；远程或 Linux 主机用 HiFox CLI 连接本地服务：

hifox computer register --install-token hit_... hifox computer status

服务自动探测 Claude Code、Codex 注册为运行时。代码任务用临时目录模式分配全新 git worktree 防覆盖；**默认并发取电脑上限的 50%**，超出排队，起步先跑 3 个。

图 2：HiFox 已连接电脑管理 Claude Code 与 Codex Runtime 及并发运行任务上限

图 2：在 HiFox 连接电脑并管理 Runtime 与并发上限

第 2 步：建 3 个职责不同的 Agent

10 个 Agent 只需分成 3 个角色，每个角色跑多个任务：

构建者：写代码，绑最强模型；
审阅者：按标准查 Diff 并评论；
修复者：处理失败测试与审阅意见。公网 SaaS 版无席位费，新增角色不增加平台费用。

第 3 步：写能独立运行的任务

每个任务写清三项：交付结果、所属模块、验证命令。如「给 /api/upload 加限流；npm test -- upload 通过」合格，「改进 API」不合格。改同一文件的任务串行执行。

第 4 步：指派出去，让追问留在任务上

指派后非待处理任务立即启动。追问留在任务评论 @ Agent 或对话回复中触发继续，约定 /revise 更易识别。同一 Agent 在同一任务上的多次运行按序排队，不会冲突。

第 5 步：把重复事件变成自动化

支持四类触发器：时间表（Schedule）、任务状态变化、评论关键词、Webhook。写指令时让 Agent 先检查标题前缀、状态或标签，符合再执行，否则跳过。

第 6 步：加看门狗与人工审阅门

用时间表自动化巡检排队中、工作中、已完成、失败、已取消等状态抓超时运行；末端保留人工审阅门，批准 Diff 后再合并。

图 3：六步并行落地链路、构建审阅修复三角色分工与两级过滤看门狗机制

图 3：六步并行落地链路、三角色分工与两级过滤审阅门

四、跑 10 个要花多少钱？

模型 Token 和协调层分开算。HiFox 不卖 Token，消耗记在已接好的 Claude Code、Codex 或 API 套餐里。DeepSeek 在约 300 条消息、20 个工作请求、每项跑 5 次的模拟测试中给出了对比数据：

配置（引自 DeepSeek 分享，待核实）耗时 p50耗时 p95缓存读取 Token超级 Agent12.4 分钟15.7 分钟23.2M单会话 + 子 Agent（中性提示词）20.4 分钟29.5 分钟6.1M单会话 + 子 Agent（委派优先提示词）13.8 分钟29.0 分钟10.8M

中性提示词那个会话，5 次运行一次都没委派过。超级 Agent 用更多缓存 Token（23.2M），换来更短更稳的耗时（p95 仅 15.7 分钟）。平台侧，HiFox 公网 SaaS 版免费、无席位费且不限人数；私有化版按人数收费。

图 4：DeepSeek Harness 三组配置实测耗时（p50/p95）与缓存读取 Token 对比

图 4：DeepSeek 三组配置耗时与缓存读取 Token 对比

五、适用场景与起步建议

这套模式适合：清积压（20 个独立小问题，构建者 + 审阅者）、升级后修测试（每个失败包一个独立 worktree 任务）、文档和代码同步（移到审阅状态拉起文档 Agent）、过夜队列（跑在不睡的远程电脑上，早起审阅）。今天不妨在 HiFox 连一台电脑，建好构建者与审阅者，先派 3 个任务跑顺闭环。原文链接：https://hifox.com/blog/how-to-run-10-ai-coding-agents-at-once/