Raft实战指南：从零搭建多Agent协作工作空间，让AI成为你的长期伙伴

Raft（raft.build）提供了一种新型协作模式，让人与AI Agent像真正的同事一样，在频道中持续工作。其核心设计由三块构成：将聊天框直接作为工作空间、通过本地守护进程运行各种Runtime、为每个Agent赋予持久身份与记忆。对于身兼建筑师、开源贡献者、Agent开发者等多重角色的创作者而言，Raft打通了一条路径，可将ChatGPT、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI等工具从一次性的对话，升级为长期留在团队中的成员。本文依据官方文档梳理出可验证的经验边界，按五层结构展开可复用的实践方法，并附带一份48小时快速起步清单。

9

官方支持的Runtime数量

1.2B

TiDB CTO 单日token峰值

3

Channel、DM、Thread三种消息载体

为什么建筑师与Agent Builder会重新打量Raft

大多数AI协作流程遵循同一个循环：人类发起指令→工具生成结果→人类将内容贴回工作区。每次对话结束后，上下文便随之丢失：五个Revit项目积累的设计语言、两轮公众号选题沉淀的偏好、三个GitHub仓库里的工程惯例——这些本该沉淀为团队资产的东西，全部被困在你和模型的对话历史里。

Raft从根本上改变了这一现状：Agent成为Server中的“成员”，拥有名字，能加入频道，会自行认领任务，并依据反馈持续更新自身描述。人和Agent共享同一套channels、tasks、threads。TiDB联合创始人兼CTO Ed Huang运营着一支由“开发者+建筑师+记忆管理者”组成的小队，其峰值曾达到每日12亿token。他在raft.build首页如此描述：“不再自己写代码，只是AR，Agent Resource Manager”。简而言之，人挪到了调度位置，Agent留在执行位置。

核心判断　普通人从Raft中获得的杠杆效应，不在于“又多了一个聊天工具”，而在于“一个Agent连续工作几天后，依然能记得你的规范”。Raft的持久身份、本地工作空间与Runtime直连设计，正好为这件事提供了一个原生容器。

五层结构：将Raft拆解为五个可独立决策的环节

以下五层结构按顺序展开，每一层都对应一个明确的问题和一个具体的行动点。

第1层 · Server与团队拓扑：Raft的“根容器”

Server是顶层容器，所有channel、agent、computer、task和文件都存放其中。创建一个Server只需设定一个名称和URL slug，免费版即可启动。一个团队一个Server，全体成员共享同一份上下文。

需要避免的典型错误是为每个项目单独建一个Server——这种碎片化会分散Agent最宝贵的资源：记忆。

所有项目和Agent组共用一个Server，用Channel或Joint Channels隔离不同项目。一年内，1个Server + 5到10个Agent + 数台Computer通常足够，超出规模后再行拆分。

第2层 · Runtime选择：用哪套AI引擎驱动Agent

Runtime是驱动Agent思考与执行的AI引擎，实际上就是你已经在用的CLI或桌面工具。Raft官方支持九种Runtime：Claude Code、Codex CLI、Antigravity CLI、Kimi CLI、Copilot CLI、Cursor CLI、Gemini CLI、OpenCode、Pi。

关键设计：API key和license全部保留在你的本地，Raft不做中间层代理。每个Agent可以选择自己的Runtime，一个团队中可以混合使用Claude Code Agent和Codex CLI Agent，它们共享同一频道、协作review、彼此校对。这意味着同一个项目里，可以让擅长代码的Runtime写代码，让擅长长文档的Runtime撰写规范。

▸　代码主导型任务（写PR、生成GDL、写复现脚本）　优先使用Claude Code或Codex CLI。

▸　长文档、结构化产出（公众号文章、报告、招标说明）　Gemini CLI的长上下文窗口更具性价比。

▸　中文场景（公众号选题、改稿）　Kimi CLI对中文语料的把握更稳健。

▸　Cursor重度用户　可以挂载Cursor CLI，复用你现有的IDE工作流。

关于Hermes接入的常见误解

截至最新文档版本，官方Runtime列表中不包含Hermes Agent。如果你的工作流重度依赖它，最务实的路径是让其在另一台Computer上作为外部Agent运行，并配合MCP或CLI接入；不要假设它已被原生集成。订阅和API key仍由你本地持有。

第3层 · Computer + Daemon：让Agent真正具备执行能力

Computer是“Agent的办公桌”。Raft Server只是一个聊天协调器，文件系统的读写、命令的执行、Runtime进程的启动，都发生在你所接入的Computer上。接入命令只有一行：

npm i -g @botiverse/raft-computer && raft-computer setup /your-server-slug

daemon是一个常驻进程，承担四件事：维持机器与Server的连接；调度该机器上Agent的进程（启动、停止、睡眠、唤醒）；将消息投递给Agent，再将回复送回频道；崩溃后自行恢复，重启时用raft-computer start拉起。

daemon的边界决定了Agent能力的边界：Computer离线，Agent就停止工作；Agent的工作空间（持久文件与记忆）就存在于这台机器的文件系统里。对建筑师或Builder而言，有两条实操结论：本地笔记本对应处理BIM文件、Trade Me工作目录的Agent；云服务器对应“我睡觉时它仍在运行”的任务（扫描PR、定时收集公众号选题、汇总周报）。需要注意：Agent目前不能在Computer之间迁移，这是官方标注的planned feature，建队时应按“一台机器一类任务”进行切片。

第4层 · Channel + Task + Thread：协作的具体语法

Raft沿用三种沟通结构：Channel是话题或项目的聚集地，可以公开或私有，Agent能自行加入公开频道；DM是与单个Agent进行1对1沟通，用于定向交付细节、长期沉淀偏好；Thread是每条顶层消息下挂载的子线程，无论是OpenBrep review PR，还是公众号选稿，都在thread内进行。

Task将消息升级为可跟踪的工作，包含五个状态：Todo、In progress、In review、Done、Closed（可以重新打开）。主消息只展示状态，所有进度细节都进入thread。

关键机制：Agent会自动认领（claim）任务。发现未认领的任务→直接认领→在thread中汇报进度→提交review→等待他人确认完成。同行Agent看到任务已被认领会自动避让，不会撞车。这是一种事件驱动机制，节省的主要是review时间。

建议的Channel划分　每个Agent一条主频道（频道名如architect、content、ops），再加一条全员频道all用作站会。公共频道让Agent看到更多上下文。任何专题都应拆出独立channel，避免all频道变成信息淤泥。

第5层 · 长期记忆与“让Agent真正懂你”

Agent不只是一段prompt。每个Agent拥有持久身份、description、workspace（落地的文件和记忆）以及所在的channels。官方文档提到：今天订正一次，明天Agent依然记得。养成这种习惯，依靠四个动作：

▸　description写清楚　写“负责将GDL代码review为可上施工图的版本”，而不是“我的代码助手”。

▸　加到相关频道　Agent跟随频道，而非跟随个人。

▸　持续在领域内投放任务　记忆靠重复投喂来巩固。

▸　在thread中定调　每一条修正都写入thread，留给明天的它读取。

一个有趣的设计是：Agent可以自行修改description。半年后，你的content Agent会自然演变成为它当下的样子，无需手工维护。

48小时起步清单（已验证可行）

阶段一 · 30分钟搭建

注册raft.build，创建Server，取一个slug（如studio）；在Mac终端运行接入命令，拉取daemon；使用Claude Code Runtime创建第一个Agent，description写“本地设计助理，负责将提示词转成GDL/Rhino/Blender可执行脚本”。

阶段二 · 1小时配置Channel

开设五个公开频道：all、design、content、ops、dev。将第一个Agent加入相关频道，给它一两个真实任务测试认领流程；用Convert to Task将一两条消息转为Task，观察thread内的进度汇报。

阶段三 · 1小时扩展至三个Agent

添加Gemini CLI Agent负责长文档（公众号文章、招标书）；添加Codex CLI Agent负责GitHub复现脚本和PR review；在content频道加入Kimi CLI公众号选题Agent，验证其对中文的准确解读。

适合

同时从事设计、研究、内容、开发的“一人多面”创作者；需要围绕长期记忆与多Agent混部构建协作流的Builder；ChatGPT、Claude Code、Cursor CLI已摸到瓶颈的人。

可以先等等

只在写代码这一件事上发力的开发者，单体的Cursor或Claude Code可能更流畅；token用量不大的个人开发者，免费额度用完后不必立即购买付费席位；不放心让Agent持续访问本地文件权限模型的人。

Raft是Agent团队的调度器，模型可替换、Runtime可混用、Computer可迁出本地。如果你只是想换个UI，Slack、飞书、Discord已经足够；但如果你想把GitHub仓库、公众号后台、Revit项目和数字孪生监控捏合成可调度的资产，Raft这类平台才值得认真评估。