如果你最近开始大量使用 Claude Code、Codex、OpenCode 等 AI Coding Agent，可能很快会遇到一个问题：

一个 AI Agent 很好用，但如果同时运行 5 个甚至更多 Agent 呢？

一个 Agent 在分析需求，一个在写代码，一个在跑测试，一个在修 Bug，还有几个分别负责不同项目。

这时候，真正让人头疼的往往已经不是”AI 会不会写代码”，而是：我怎么管理这么多 AI Agent？

传统的 Terminal、tmux、SSH 工作流开始显得有些笨重。

而 Herdr，正是在解决这个问题。

01 真正需要解决的，不是”AI 会不会写代码”

过去的软件开发模式大概是：

程序员 → IDE → 写代码 → 编译 → 测试

AI Coding Agent 出现以后，开发方式发生了变化：

程序员 → 提出需求 → AI Agent → 分析 → 编码 → 测试 → 修复

一个 Agent 已经可以完成过去需要程序员大量手工操作的工作。

但问题随之出现。

如果你有：

Agent A → 分析需求
Agent B → 后端开发
Agent C → 前端开发
Agent D → 编写测试
Agent E → Code Review
Agent F → 修 Bug

传统 Terminal 很快就会变成 6 个、10 个甚至更多窗口。

你需要不停地切换 Terminal、查看 Agent 输出、判断哪个 Agent 已经完成、哪个卡住了、哪个正在等待输入、重新连接 SSH、管理大量 session。

于是，一个新的问题出现了：

AI Agent 越来越强，但 Agent 管理方式却还停留在”开几个终端窗口”的时代。

Herdr 的价值，就是把这一层基础设施补上。

Herdr的多agent协同界面

02 Herdr 到底是什么？不是新 AI，而是 Agent 的”办公室”

Herdr 可以简单理解为：专门为 AI Coding Agent 设计的终端运行环境和多 Agent 管理工具。

它不是 Claude Code，也不是 Codex，更不是一个新的 AI 模型。

它更像是位于 Terminal 和 AI Coding Agent 之间的基础设施。

官方把自己的定位概括为：”the runtime your coding agents live on”——Coding Agent 所运行的环境。

核心思想不是重新造一个 AI，而是把越来越多的 AI Agent 管理起来，让它们能够长期、并行、稳定地运行。

可以把它理解成：

Claude Code / Codex / OpenCode → “AI 程序员”
Herdr → “这些 AI 程序员工作的办公室”

03 从”管理终端”到”管理 Agent”：核心设计变化

Herdr 从设计之初就考虑了：同时运行多个 Coding Agent。

每个 Agent 都运行在一个真实的 Terminal Pane 中，它拥有自己的 Shell、日志、Prompt 和运行中的进程。

Herdr 会自动识别这些 Agent，并把状态汇总到 Workspace 和侧边栏中。

例如侧边栏会显示：

你不需要一个个 Terminal 去检查。看一眼侧边栏，就知道：

· 哪个 Agent 正在工作

· 哪个 Agent 完成了

· 哪个 Agent 正在等待你的决定

这其实是 Herdr 非常重要的一个设计变化：从”管理终端”变成”管理 Agent”。

04 和 tmux 有什么区别？不只是终端复用器

如果你以前使用过 tmux，看到 Herdr 的界面可能会觉得：”这不就是 tmux 吗？”

确实，两者有很多相似之处。Herdr 同样支持：

· Session 持久化

· Pane / Tab / Split

· Detach / Reattach

· SSH 后台运行

所以从技术理念上来说，Herdr 和 tmux 有明显的继承关系。

但最大的区别在于：

tmux 管理的是 Terminal，Herdr 管理的是 Terminal+AI Agent。

对比维度	tmux	Herdr
核心对象	Pane / Window	Agent / Workspace
状态识别	不感知内容	自动识别 Agent 状态
状态类型	无	working / blocked / done / idle
汇总视图	手动切换	侧边栏全局汇总
API 编排	有限	CLI + Socket API 可被 Agent 调用

如果说 tmux 是 Terminal Multiplexer，那么 Herdr 更接近：AI Agent Multiplexer。

05 Agent 可以”后台工作”：SSH 断了也不怕

这是 Herdr 非常实用的能力。

假设你启动 Herdr，然后运行 Claude，Claude 开始执行任务。

这时候你可以直接退出 Herdr，或者直接关闭 Terminal。Agent 并不会因此停止。

Herdr 的后台 Server 会继续维持这些 Pane 和进程。之后重新连接回来，工作现场完好如初。

这对于远程开发尤其重要。

典型场景：

· 你在本地电脑通过 SSH 连接到 Linux 服务器

· 启动多个 Agent（Claude 写后端、Codex 写前端、另一个跑测试）

· 关闭电脑，Agent 继续在服务器上运行

· 第二天重新 SSH 连接，用 herdr 恢复工作现场

对于需要长时间运行 AI Agent 的开发工作来说，这一点非常有价值。

核心结论：Agent 不依赖当前 Terminal 是否打开，Detach 后继续运行，Reattach 恢复现场。

06 Workspace 思维：每个项目一个独立工作空间

Herdr 并不是简单地把 Terminal 分成几个 Pane。它还有一个很重要的概念：Workspace。

可以把 Workspace 理解成：一个项目的完整 AI 工作空间。

例如：

Backend Workspace

├── Claude（后端开发 Agent）

└── Shell（命令行）

Frontend Workspace

├── Codex（前端开发 Agent）

└── Shell

Testing Workspace

└── Claude（测试 Agent）

每个项目可以拥有独立的 Workspace。这样，当你同时维护多个项目的时候，就不容易混在一起。

官方也建议给每个活跃项目建立独立 Workspace，从而让侧边栏中的 Agent 状态更加清晰。

07 支持哪些 Agent？不绑定厂商的统一运行层

Herdr 并不绑定某一个 AI 厂商。它可以与多个 Coding Agent 配合使用，例如：

· Claude Code

· Codex

· OpenCode

· GitHub Copilot CLI

· Kimi Code CLI

· Qwen Code

· Cursor Agent CLI

· Devin CLI

· Grok CLI

以及其他支持集成的 Agent。

Herdr 通过自动检测以及 Integration 机制识别 Agent，并根据不同 Agent 的能力获取状态或 Session 信息。

安装集成非常简单：

· Claude Code：herdr integration install claude

· Codex：herdr integration install codex

· 查看状态：herdr integration status

这意味着 Herdr 并不是试图让大家统一使用某一个 AI Agent。恰恰相反，它希望成为不同 Coding Agent 之上的统一运行层。

08 真正有想象力的：AI 可以管理 AI

如果说多 Agent 管理只是 Herdr 的第一层能力，那么真正值得关注的是Agent 本身也可以控制 Herdr。

Herdr 提供 CLI 和本地 Socket API。这意味着 AI Agent 不只是”运行在 Herdr 里面”，还可以通过 Herdr 的接口操作其他 Pane 和 Agent。

官方提供了专门的 Agent Skill。安装之后，一个 Agent 可以：

· 查看 Workspace 和其他 Agent

· 查看 Pane 状态

· 创建新的 Pane

· 执行命令

· 读取其他 Pane 的输出

· 等待其他 Agent 完成

· 判断其他 Agent 是否处于 blocked 状态

这些能力让 Herdr 从”Agent 管理器”进一步变成：Agent 协作基础设施。

09 一个有意思的场景：AI 项目经理

假设我们让一个 Agent 担任 Project Manager，然后让它负责协调其他 Agent。

整个架构可以变成：

· Project Manager Agent

├── Backend Agent（后端开发）

├── Frontend Agent（前端开发）

└── QA Agent（测试）

└── Review（代码审查）

Project Manager Agent 可以：

· 分析需求

· 创建 Backend Agent、Frontend Agent、QA Agent

· 等待开发完成

· 检查测试结果

· 发现问题后让 Agent 修复

· 最后汇总结果

人类程序员需要做的事情逐渐变成：

提出目标 → 观察 Agent → 处理关键决策 → Review 最终结果

这就和传统的 “一个程序员 + 一个 IDE + 一个 AI Assistant” 完全不同了。它更接近：一个程序员+一个 Agent Team。

10 最适合哪些场景？四类典型用法

场景一：多项目并行开发

例如你同时维护 Web 项目、Python 项目、数据处理项目、自动化脚本，每个项目都可以建立自己的 Workspace，互不干扰。

场景二：多 Agent 并行开发

这是 Herdr 最典型的应用。例如：Claude 做架构设计、Codex 写代码、Claude 跑测试、OpenCode 做 Code Review，多个 Agent 同时工作。

场景三：长时间任务

例如重构大型项目、运行大量测试、代码迁移、数据处理、自动修复 Bug。Agent 可能运行几十分钟甚至几个小时，Herdr 可以让它们在后台持续运行。

场景四：SSH / 远程服务器开发

这是 Herdr 非常适合的场景。你有一台 Linux GPU Server，上面运行多个 Agent，本地只需要 SSH 过去。即使 SSH 断开，后台任务仍然可以继续运行。

11 从”一个 Agent”到”Agent Team”：架构变化

这是 Herdr 最值得关注的地方。

过去我们使用 AI 的方式是：

人 → AI → 代码

现在正在逐渐变成：

· 人（提出目标）

↓

· Project Manager Agent（协调）

├── Backend Agent

├── Frontend Agent

└── QA Agent

↓

Review → Final Code

而 Herdr 正好处在这个变化的中间位置。

它不是负责生成代码的 AI。它负责：

让这些 AI 有地方运行、有状态可以观察、有机制可以协作。

所以从这个角度看，Herdr 更像是AI Coding Agent 的基础设施。

12 它不是另一个 IDE，而是 Agent 的基础设施

这一点需要特别说明。很多人第一次看到 Herdr，可能会把它理解成”又一个 AI IDE？”

其实不是。

· VS Code / Cursor / JetBrains → 负责写代码、编辑代码

· Herdr → 负责管理 Agent 的运行环境

因此它可以和现有开发环境形成互补。你的代码仍然可以在 VS Code、Cursor、JetBrains、Vim 里编辑，而 AI Agent 可以在 Herdr 里面运行。

13 四个关键词，理解 Herdr 的核心价值

① 并行

多个 Agent 同时工作。不再是一个一个排队跑，而是像一个团队一样并行推进。

② 持久

Agent 不依赖当前 Terminal 是否打开。Detach 后继续运行，Reattach 恢复现场。SSH 断了也不怕。

③ 可观测

不需要一个个检查 Terminal。working / blocked / done / idle，一眼就能看到所有 Agent 的状态。

④ 可编排

Agent 不仅能被人操作，还可以通过 CLI / API 操作 Herdr，从而进一步实现 Agent-to-Agent 的协作。

写在最后：AI 编程的下一阶段

过去几年，AI 编程工具发展的重点一直是：让一个 Agent 变得越来越强。

但当一个 Agent 已经能够独立完成越来越复杂的任务之后，一个自然的问题就出现了：

为什么不能同时运行十个 Agent？

于是新的挑战出现：

· Agent 越来越多

· 管理越来越困难

· 需要 Agent Runtime

· 需要 Agent Orchestration

· 需要 Agent Team

Herdr 正是在这个方向上进行探索。

它把 Terminal、Session、Workspace、Agent 状态、Integration、CLI 和 API 放在了一起，让多个 AI Coding Agent 可以在一个统一的环境中长期运行和协作。

所以，如果把 Claude Code / Codex / OpenCode 看作”AI 程序员”，那么可以把 Herdr 理解成：这些 AI 程序员工作的办公室。

而当 AI Coding Agent 从”一个人”开始变成”一支团队”时，如何管理这支团队，可能会成为 AI 编程时代一个越来越重要的问题。

Herdr，值得关注。

参考资料

· Herdr 官方文档：https://herdr.dev/zh-cn/docs/

· Herdr GitHub：https://github.com/herdrdev/herdr

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THE END

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我不想再管理 5个 AI 了，所以我让它们自己协作｜Herdr 如何让多个 Agent 协同工作