hive —— 多机 AI Agent 协同的任务总线
状态：活跃开发中，按任务卡迭代，变更记在 CHANGELOG.md。 hive 是自包含的工具，没有并入任何其它项目。「光明（LightLang）」是一门独立的 中文编程语言，与本项目无关——只是早期拿它的代码仓当过登记示例。
一个 Python 脚本（hive.py）+ 一个 git 仓库，把「总控 AI 拆任务」和「多台机器上的 agent 干活」连起来。 MCP server 与 LLM 总控已拆成独立模块（mcp_server.py / llm_controller.py）。
- 总控只做三件事：写任务卡、分派、验收。
- worker 自己拉取、原子领取、在独立 worktree 里干活、把结果推回。
- 不需要 SSH 进 Windows，不需要共享目录，不需要中央数据库。
- 领取靠 git push 的原子性：两个 worker 抢同一张卡，只有一个 push 成功。
- 自带 dispatch（能力/负载/依赖感知）、doctor（体检）、stats（成功率/耗时）。
gitcode repo:hive:基于 Python 和 Git 的多机 AI Agent 协同任务调度项目 – AtomGit
管理面板如图:
可以看到待领取/进行中/待合并/已完成等,非常清晰明了.
而没有hive以前，我是这样管理的:
比如要做160轮任务,我会先让一个agent写并行开发计划书,在表格就是160那行,有个小三角的那个agent. 然后把计划书里的ABCD等几部分,分发给不同agent .都完成后,会选一个agent做合流/收口,收口的agnet会用五角星来表示.
中间碰到问题,比如想知道160B任务是谁在做,就要来查这个表格.
