（11177期）Tmux Agents – 后台并行运行 AI 编码代理

后台并行运行 AI 编码代理 在 tmux 会话中后台运行多个 AI 编码代理，支持云端 Claude/Codex/Gemini 与本地 Ollama 免费方案，实现并行异步开发任务管理。 使用说明 核心用法 Tmux Agents 是一套基于 tmux 会话的后台 AI 代理管理系统，允许用户在终端中并行运行多个编码任务。核心工作流包括： 启动代理会话：通过 ./scripts/spawn.sh <名称> <任务> [代理类型] 创建隔离的 tmux 会话 选择执行模式： 会话管理：status.sh 查看所有运行中任务，check.sh 获取进度，tmux attach 实时观察，支持动态追加指令 - ☁️ 云端代理（消耗 API 额度）：claude（复杂项目）、codex（快速编辑）、gemini（研究文档） - 🦙 本地代理（免费，依赖 Ollama）：ollama-claude / ollama-codex（长时实验） 显著优点 并行计算：可同时运行 4+ 个独立代理，云地混合调配 会话持久化：Clawdbot 重启后任务不中断 成本灵活：本地 Ollama 利用 Mac GPU，零 API 消耗适合大胆实验 生态兼容：支持 Claude Code、OpenAI Codex、Google Gemini 主流工具链 潜在局限 本地模型质量：Ollama 依赖 glm-4.7-flash 等开源模型，复杂推理弱于云端 资源占用：多 tmux 会话 + 本地模型可能显著消耗内存/显存 交互延迟：本地推理速度约为云端的 5-20 倍，不适合紧急任务 无内置审查：需手动执行 kill-session 清理，存在僵尸会话风险 适合人群 需要同时推进多模块的开发工程师 API 预算敏感、愿意牺牲速度换取成本的个人/小团队 探索 AI 编程边界、需要安全沙盒的实验者 常规风险 僵尸资源：忘记终止的会话持续占用计算资源 模型幻觉：本地模型代码质量不稳定，需人工 review 凭据暴露：脚本硬编码或环境变量传递 API key 的风险 原始说明 Manage background coding agents in tmux sessions. Spawn Claude Code or other agents, check progress, get results.