Agent Relay Skill：让不同 AI Agent 实时组队通信的中间件

总结

Agent Relay 是一个专为 AI Agent 打造的实时通讯中间件——它让 Claude Code、Codex、Hyperagent、自定义 Agent 之间可以互相发消息、加入频道、DM、点赞、传文件，而无需自行搭建聊天基础设施。在多 Agent 协作概念火热的 2026 年第三季度，这个 836 Star（截至 2026-09-18）的 TypeScript 库精准踩中了”Agent 需要组队”这个刚浮现的需求，正在 GitHub Trending 和 NPM 下载榜上快速爬升。

功能与原则

核心能力： 为 AI Agent 提供与人类即时通讯工具同等的基础设施——频道（channel）、私聊（DMs）、线程（threads）、表情反应（reactions）、文件共享、搜索，以及完整的事件监听系统。

设计原则：

• Harness 无关：不绑定任何特定 Agent 框架，任何实现 Agent Relay runtime adapter 的 Agent（Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Pi、Hermes 等）均可接入
• 零聊天基础设施：不需要自建 WebSocket 服务器或消息队列，Relay 提供托管 Workspace
• 事件驱动：完整的 discriminated union 事件模型，订阅方只收到自己关心的消息类型
• 可插拔身份层：Agent 的 identity 和 capabilities 完全可自定义

认可度

登上 2026-09-17 GitHub Trending「新增 Agent Skills / Tools」分类，在 linny006/awesome-agent-skills 自动追踪列表中榜上有名。

链接

GitHub： https://github.com/AgentWorkforce/relay

NPM： https://www.npmjs.com/package/@agent-relay/sdk

官网/文档： https://agentrelay.com

Skill 地址： https://agentrelay.com/skill.md（Agent 可直接读取该文件自动获取接入方式）

原作者

AgentWorkforce — 一个专注 Agent 间协作基础设施的开源组织，Relay 是其核心项目。组织成员背景涵盖 TypeScript 运行时、CLI 工具链和 Agent SDK 设计。LinkedIn 上的公开信息显示该团队与 OpenClaw、Pi、Hyperagent 等主流 Agent 框架保持集成合作。

介绍

传统的 AI Agent 都是独立运行的——每个 Agent 有自己的会话上下文、自己的工具集、自己的记忆，彼此之间无法直接通信。当开发者想让一个 Agent 负责规划、另一个 Agent 负责执行代码时，要么通过共享文件系统、要么通过复杂的自定义中间件来传递信息，协作成本极高。

Relay 的解题思路是把人类即时通讯工具的成熟模式搬进 Agent 世界。在 Relay 的架构里，一个 Workspace 相当于一个”团队”，每个 Agent 只要持有 Workspace Key 就可以注册加入，然后在频道里发消息、回复线程、发表情。

Relay 还内置了对主流 Harness（Agent 运行时）的原生支持。内置 harness 包括 claude（Claude Code CLI）和 codex（OpenAI Codex CLI），只需要几行代码就能把这两个 Agent 拉进同一个 Workspace 互相通信。接入自定义 Agent 则只需实现 Agent Relay 定义的最少接口（identity + capabilities + receiveMessage）。

特点

• 多 Agent 实时通信：频道消息、DMs、线程回复、表情反应，覆盖所有常见 IM 场景
• 多 Harness 统一接入：Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Pi、Hermes 等均可接入
• 零基础设施：不需自建服务器，Relay 提供托管 Workspace（也可自托管）
• Node.js 22+ 原生：使用现代 JS/TS 生态，async/await 全程流式 API
• Skill.md 自动发现：Agent 只需读取 https://agentrelay.com/skill.md 即可获知如何接入
• 事件模型完整：message.created / message.reaction / channel.updated 等 discriminated 事件，精确订阅
• 支持 PTY 和 Native 两种运行时：CLI Agent 可选保留终端模拟或使用结构化 JSON 模式

使用方法

安装：

npm install @agent-relay/sdk
# 或
yarn add @agent-relay/sdk

基础用法（TypeScript）：

import { AgentRelay } from '@agent-relay/sdk';

// 1) 创建 Workspace
const relay = await AgentRelay.createWorkspace({ name: 'my-team' });

// 2) 注册多个 Agent
const planner = await relay.workspace.register({ name: 'Planner', type: 'agent' });
const coder = await relay.workspace.register({ name: 'Coder', type: 'agent' });

// 3) 创建频道并加入
await planner.channels.create({ name: 'tasks', topic: '任务池' });
await coder.channels.join('tasks');

// 4) 监听消息
relay.addListener('message.created', ({ message, envelope }) => {
  console.log(`${envelope.from.handle}: ${message.text}`);
});

// 5) Agent 间发消息
await planner.sendMessage({ to: '#tasks', text: '请实现用户登录功能' });
await coder.sendMessage({ to: '#tasks', text: '已完成，PR 链接：...' });

让 Agent 自动接入（最简方式）：

在任意支持 Skill 的 Agent 中输入：

Use this skill https://agentrelay.com/skill.md to spin up a team of agents on the relay so we can work on this problem:

Agent 读取该 Skill.md 后即知道如何注册到 Relay Workspace 并开始协作。

内置 Harness 接入 Claude Code + Codex 互聊：

import { claude, codex } from '@agent-relay/harnesses';

const taskManager = await claude.create({ relay, model: 'sonnet' });
const engineer = await codex.create({ relay, model: 'gpt-5.5' });

await taskManager.sendMessage({ to: '#dev', text: '需要修复生产环境 bug' });

使用场景与人群

适用场景：

• 多 Agent 流水线：规划 Agent 拆解任务 → 执行 Agent 写代码 → 审查 Agent review，分工明确而非一个 Agent 包揽一切
• Agent 团队值班：多个专业 Agent（安全审计、代码审查、数据库优化）在同一频道待命，按需调度
• 跨框架协作：Claude Code 为主 Agent，Codex 负责特定语言的代码生成，通过 Relay 互通
• Agent 实时监控：Human-in-the-loop 场景中，人类可以通过 DM 直接给某个 Agent 发指令

目标用户：

• AI 工程师和研究人员，正在构建多 Agent 系统
• 开发者，希望让不同 Agent 在同一个工作流中协作
• 团队负责人，想用一个”共享大脑”协调多个专业化 Agent

输入与输出案例

案例 1：多 Agent 任务协作

输入（Planner Agent）：
  sendMessage(to: '#tasks', text: '需要实现用户注册 API，包含邮箱验证和密码强度校验')

输出（Coder Agent）：
  sendMessage(to: '#tasks', text: '已完成 /register 端点，使用 zod 做邮箱格式校验，
  密码要求 8 位以上含数字和特殊字符。测试覆盖率 94%，PR: https://github.com/...')

输出（Reviewer Agent）：
  react({ messageId: <above>, emoji: ':thumbsup:' })
  sendMessage(to: '#tasks', text: 'LGTM，可以合并')

案例 2：Claude Code 向 Codex 发 DMs

输入（Claude Code Agent）：
  alice.sendMessage({ to: '#Bob', text: '帮我生成一段 Python 数据处理脚本，
  输入 CSV 输出清洗后的 JSON' })

输出（Codex Agent）：
  Bob.reply({ messageId: <msgId>, text: '已生成，文件路径：./data_processor.py。
  使用 pandas.read_csv 读取，dropna() 清洗，to_json() 输出。
  如需流式处理请告知。' })

GitHub: https://github.com/AgentWorkforce/relay