OpenRig 是什麼？2026 多 AI Agent 分工教學：Claude Code、Codex 一起工作，誰負責驗收？

重點先講：OpenRig 能把多個 AI 編碼 Agent 組成有分工的團隊。它提供三個關鍵能力：固定角色、共享工作資訊、追蹤任務歸屬。但它不保證程式正確，也不代表多開 Agent 就一定更快。

最後更新：2026 年 10 月 18 日

資料截點：2026-10-18 18:00（台北時間）

現在同時使用 Claude Code 和 Codex 已經不算困難。真正麻煩的是：一個 AI 修改程式，另一個 AI 正在讀取舊版本；測試還沒完成，第三個 AI 已經準備交件。最後雖然開了很多終端機，卻沒有人能清楚回答究竟由誰負責。

GitHub 開源專案 OpenRig 想處理的，就是多個 AI Agent 一起工作時的協作管理問題。它提供團隊配置、執行環境管理、工作佇列與訊息傳遞，讓原本分散的 Agent 工作階段可以被組織成持續運作的團隊。

這篇文章根據官方 README、架構文件及公開說明整理。尚未在本機安裝、執行效能測試或量測實際模型費用，因此會把官方功能與尚未驗證的效果分開說明。

OpenRig 是什麼？和一般 AI 編碼工具有什麼不同？

OpenRig 是一套開源的多 Agent 協作管理系統。它本身不提供新的大型語言模型，而是讓 Claude Code、Codex、Pi 等既有 Agent，在相同的管理框架下工作。

可以把 OpenRig 想成一間軟體公司的任務管理與協作系統。Claude Code、Codex 是實際工作的成員；OpenRig 則負責安排團隊結構、追蹤工作、傳遞訊息及協助恢復執行狀態。

表格比較的是管理方式，不代表 OpenRig 的工作結果一定比較準確或執行速度一定比較快。

OpenRig 怎麼讓 Claude Code 與 Codex 一起工作？

官方架構以本機 daemon（背景管理服務）為中心，搭配 CLI 命令列、TUI 終端介面、MCP 工具介面、SQLite 狀態儲存及 tmux 工作階段管理。

這裡有幾個初次接觸時需要知道的名詞：

• Rig：整個 Agent 團隊及其管理配置。
• Seat：Agent 在團隊中的工作位置，可用來識別及聯絡特定成員。
• RigSpec：描述團隊結構的 YAML 配置。
• Daemon：管理團隊狀態及操作的背景服務。
• tmux：管理終端機工作階段的工具，讓使用者可以重新連接及檢查執行情況。
• Queue：保存待處理工作及其歸屬的佇列。

一個重要差異是：OpenRig 可以協調不同 Agent 執行環境，但不代表它會自動改進 Claude Code 或 Codex 的模型推理能力。模型能否解決問題，仍取決於任務本身、上下文、工具權限及模型能力。

多個 Agent 要怎樣分工，才不會互相修改同一件事？

OpenRig 提供團隊角色及工作佇列，讓協作流程有明確的責任分配。官方也提供不同規模的團隊配置，例如 starter、workshop 及 factory。

以最容易理解的 starter 模式為例，官方預設包含建立程式修改的 Agent，以及負責審查的 Agent。較大型的配置則可以加入團隊負責人、測試人員與其他專門角色。

假設團隊準備修改一個網站的登入功能，可以設計以下工作流程：

1. 負責人確認修改範圍、預期行為和不能變動的既有功能。
2. 開發 Agent 在指定工作範圍內修改程式。
3. 測試 Agent 執行事先定義的測試，回報通過及失敗項目。
4. 審查 Agent 檢查實際修改差異，確認是否違反需求。
5. 負責人根據證據判定接受、退回或要求人工處理。

這是一個建議的協作流程，不能理解為 OpenRig 會自動替所有專案完成檔案隔離、程式碼合併及品質驗收。實際權限和修改範圍仍須另外設定。

OpenRig 的共享上下文，能避免 AI 忘記工作進度嗎？

OpenRig 的持續性工作設計，可以幫助團隊保留任務與執行狀態，並透過工作佇列、角色配置及上下文管理，減少完全依靠人工轉述的情況。

官方文件也描述了保存及恢復團隊拓樸的操作方式。使用者可以在工作中斷後重新檢查團隊狀態，而不用單靠終端機視窗是否仍然開著來判斷工作是否存在。

不過，保存團隊狀態不等於保存模型的全部思考內容，更不代表恢復後必定能無損續作。 哪些內容已經保存、哪些工具需要重新認證、哪些工作需要重新確認，都應該在實際環境測試。

特別是長時間運行的專案，如果只保存工作進度而未留下完成條件與測試結果，下一個 Agent 仍可能誤判任務已經結束。

OpenRig 怎麼安裝？Windows 可以直接使用嗎？

根據官方 README，OpenRig 的主要執行環境是 macOS 與 Linux。Windows 目前採用 WSL2 路線，官方並未提供原生 Windows 支援。

安裝前需要確認：

• Node.js 22 或 24。
• tmux。
• 選定的 Claude Code 或 Codex 執行環境與有效登入。
• 可以接受安裝工具對本機工作區、終端機及整合設定的變更。

官方提供 npm 安裝方式。以下是官方文件列出的基礎命令：

npm install -g @openrig/cli
rig setup --dry-run

第一行安裝 CLI，第二行是預覽設定變更。它們不是一套已經在本文環境測試成功的完整安裝紀錄。

正式進行設定前，應先閱讀官方的設定變更說明，確認要使用的 Agent 供應商及權限範圍。官方也提醒，設定過程可能涉及工作區信任設定及整合用的執行掛鉤。

有需要進一步操作的讀者，可按照 OpenRig 官方安裝說明進行。

對 Windows 使用者而言，先確認 WSL2、Node.js、tmux 及所選模型工具能正常運作，比直接複製指令更重要。官方亦註明，自動化測試尚未涵蓋 WSL2，因此不應把該環境視為已獲完整測試保證。

第一次使用 OpenRig，怎樣安排一個低風險試驗？

我會把第一次接觸 OpenRig 的任務限制在一個可以快速檢查、能夠還原的程式修改。例如整理小型工具的錯誤訊息，或替既有函式補充測試。

一個合理的試驗順序如下：

1. 先建立獨立的測試專案或工作樹，不直接讓 Agent 修改正式營運資料。
2. 明確列出要修改的檔案、預期結果與禁止修改的範圍。
3. 檢查 starter 團隊的配置與執行環境。
4. 先用規劃模式預覽團隊啟動操作。
5. 確認各個 Agent 已準備完成，再派發一件有明確完成條件的任務。
6. 要求保留任務識別、程式修改差異、測試紀錄及審查意見。
7. 最後由人員檢查成品與執行紀錄，再決定是否套用到其他環境。

這套流程的目的在於驗證管理工具是否真的改善交接。第一次試驗不需要追求大量 Agent 同時運作，因為成員越多，協調、成本與故障分析也可能越複雜。

OpenRig 有沒有免費版？會不會增加 AI 使用成本？

OpenRig 的程式碼倉庫標示 Apache-2.0 授權。這表示其公開原始碼有對應的開源使用條款，但不能據此推論使用 Claude Code、Codex 或其他模型服務也完全免費。

成本至少要分成三部分：

有兩個 Agent 不等於成本必然增加一倍，也不代表一定能節省一半時間。不同 Agent 的工作長度、上下文使用、失敗重試及模型服務的計費方式都可能影響總成本。

最實用的評估方法，是用同一個小型任務分別執行單 Agent 與多 Agent 流程，比較完成時間、人工介入、模型帳單與最終測試結果。沒有這樣的對照，就不應宣稱導入 OpenRig 能節省多少成本。

OpenRig、Herdr 與 CrewAI 有什麼差別？

這幾個工具都與 Agent 有關，但主要定位並不相同。OpenRig 著重既有 Agent 工作階段的團隊管理；Herdr 主要處理終端機工作區與呈現；CrewAI 則屬於用來建構多 Agent 工作流程的框架。

如果需求只是同時檢視幾個終端機，可能沒有必要增加完整的團隊管理系統。若需要設計新的 Agent 應用，也未必應該先從 OpenRig 開始。工具選擇取決於目前缺少的是介面、程式框架，還是工作管理制度。

延伸閱讀：Herdr 終端機多 Agent 管理介紹、CrewAI 多 Agent 框架介紹。

OpenRig 有哪些容易被忽略的安全與維運問題？

在真正導入工作流程之前，我認為最需要重視的，是權限、狀態恢復及品質責任。

權限過大

多個 Agent 如果同時擁有大量檔案修改及外部操作權限，錯誤操作的影響範圍也可能擴大。應針對每個角色限制可讀取、可修改及可執行的資源。

交接資料錯誤

團隊共用的上下文若包含錯誤結論，後續 Agent 可能延續錯誤。重要事實、測試結果和完成狀態都應保留可核對證據。

恢復不等於完成

工作階段恢復後，應重新確認程式版本、測試環境、工具認證及未完成事項。單純看見 Agent 再次啟動，不代表它已恢復到完全相同的工作條件。

責任不清

若開發、測試和驗收都只靠 Agent 彼此通知，可能出現所有角色都認為工作已完成，但最終成品仍有問題的情況。正式系統應保留人工核准與回復機制。

OpenRig 提供協作架構，這些額外的安全控制仍須由使用團隊依實際環境建立及驗證。

哪些人適合使用 OpenRig？哪些人暫時不需要？

對沒有程式背景的人來說，可以先理解角色分工及驗收的觀念；真正部署 OpenRig，則需要具備命令列與系統環境的基本操作能力。

OpenRig 最後值得導入嗎？

我的判斷是：如果每天都需要管理多個 AI 編碼工作階段，而且經常遇到任務重複、進度遺失、責任不明或交接成本過高，OpenRig 有具體的研究價值。

但如果目前只有單一 Agent、單一任務，或連基本的測試與驗收流程都還沒有建立，增加 OpenRig 未必能改善成品品質。

多 Agent 工作流程最有價值的成果，應該是每一件工作都有負責對象、可以追蹤修改證據、失敗時知道如何回復，以及最後有人能確認結果。 Agent 的數量本身並不能代表生產效率。

對準備從個人 AI 使用進一步走向自動化開發或接案的人，我會先要求流程能被重現，再考慮擴大團隊規模。這比單純追求同時啟動更多模型，更容易建立可長期維護的工作方式。

OpenRig 常見問題 FAQ

OpenRig 是 AI 模型嗎？

不是。OpenRig 是協作管理系統，透過既有的 Agent 執行環境完成實際工作。

OpenRig 可以同時使用 Claude Code 和 Codex 嗎？

可以。官方文件明確將 Claude Code 與 Codex 列為支援的執行環境，也提供對應的團隊配置。

OpenRig 在 Windows 上可以直接安裝嗎？

官方目前支援的 Windows 路線是 WSL2，並非原生 Windows 安裝。官方自動化測試尚未完整涵蓋 WSL2。

OpenRig 可以讓 AI 自動完成整個專案嗎？

它能協助安排工作與管理 Agent，但專案能否完成取決於需求、權限、模型能力與測試流程，仍需要驗收。

OpenRig 是免費的嗎？

公開原始碼採 Apache-2.0 授權。模型訂閱、API 使用與執行環境可能另外產生成本。

OpenRig 能保證多 Agent 比單 Agent 快嗎？

不能。需要以相同任務比較時間、成本、重試次數和最終正確率，才有足夠依據評估效益。

延伸閱讀

• Herdr：在終端機管理多個 AI Agent
• CrewAI 是什麼？多 Agent 框架介紹
• OpenAI Codex Harness：Agent 執行架構介紹
• Agent Skills 怎麼管理？技能配置與維護

資料來源

• OpenRig 官方 GitHub 倉庫與 README
• OpenRig 官方架構說明
• OpenRig 開源授權
• OpenRig 安全政策
• 專案維護者的公開使用說明與成熟度提醒

資料截點：2026-10-18 18:00（台北時間）。 本文根據公開原始文件撰寫，未進行實際安裝、效能測試或成本比較。工具功能、環境需求及官方文件可能隨版本變動，實際使用前請重新核對。

利益揭露：本文未包含交易所返佣或工具邀請連結，亦非 OpenRig 贊助內容。

免責聲明：本文僅供 AI 工具研究、技術學習及工作流程規劃參考，不保證工具的安全性、效能或適用性。請於測試環境驗證後，再決定是否用於正式工作。