kimi-tachi (君たち)

Multi-agent task orchestration for Kimi CLI

是什么

kimi-tachi 是 Kimi CLI 的「外脑」——它不替代 kimi-cli 的执行引擎，而是为根 Agent（Kamaji）提供三样核心能力：

1. 团队配置 — 多主题 Agent 团队的安装与切换
2. 计划生成 — 根据任务类型生成对齐 kimi-cli 原生 Agent() 参数的结构化 workflow
3. 跨项目记忆 — 基于 MemNexus 的代码记忆（决策存档、Agent 上下文召回、全局模式搜索）

执行权 100% 交给 kimi-cli 原生 runtime。 kimi-tachi 本身不调度 Agent、不管理 background task、不维护独立的 session store。

内置团队

coding 团队角色示例

怎么用

安装与升级

# 首次安装
pip install kimi-tachi
kimi-tachi install

# 升级到新版本后，重新 install 即可更新 agents/skills/plugins
kimi-tachi install

要求：kimi-cli >= 1.25.0（测试至 1.30.0），Python >= 3.12

启动

# 直接启动（默认使用 kamaji）
kimi-tachi

团队切换

# 查看可用团队
kimi-tachi teams list

# 切换团队
kimi-tachi teams switch <team-id>

查看状态

kimi-tachi status

有什么效果

自动任务编排

kamaji 会根据任务复杂度自动调度合适的角色：

• 简单任务 → kamaji 直接处理
• 中等任务 → 🚌 探索后执行
• 复杂任务 → 🌆 规划 → 🚌 探索 → 🦌 架构 → 🔥 实现 → 👹 审查

Native Tool Orchestration（v0.8.0+）

kimi-tachi 的 workflow plugin 只生成计划，真正的编排发生在 Kamaji 的 system prompt 中：

• 调用 Agent(subagent_type=..., model=..., timeout=..., run_in_background=..., resume=...) 执行每个 phase
• 调用 SetTodoList() 跟踪多阶段进度
• 调用 TaskList() / TaskOutput() 监控后台任务
• 调用 ExitPlanMode() 在规划阶段后提交计划选项给用户审批

workflow.py 输出的计划已 100% 对齐 kimi-cli 原生参数：

• subagent_type — coder / explore / plan
• model — 如 shishigami → kimi-k2.5
• resume — 连续同 agent 时复用上下文
• plan_mode_reason — 人类可读的 plan mode 推荐理由

Manual Memory Protocol（v0.8.0+）

记忆系统不是自动的——Kamaji 必须在正确的时机主动调用 memory tools：

• 对话开始时 → memory_recall_agent(agent="kamaji", ...)
• 派工前 → memory_recall_agent(agent="nekobasu", ...) + memory_search(...)
• 关键决策后 → memory_store_decision(...)

示例效果（coding 团队）

用户：实现用户登录功能
kamaji：🌆 复杂任务，开始协调团队...

[调用 workflow 生成计划]
[调用 tasogare 规划 JWT 方案]
[调用 nekobasu 探索现有代码]
[调用 calcifer 实现登录接口]
[调用 enma 审查通过]

结果：已实现 JWT 登录系统
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◕‿◕ Workers Involved:
- 🌆 tasogare: 规划 JWT 方案
- 🚌 nekobasu: 找到现有用户模型
- 🔥 calcifer: 实现 4 个文件
- 👹 enma: 审查通过

测试分层

• tests/unit/ — 单元测试
• tests/integration/ — 集成测试

make test        # 运行全部测试
make check       # 运行代码检查

链接

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