open-multi-agent：從 README 讀懂功能邊界與使用條件

從 goal 生成任務 DAG

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/open-multi-agent/open-multi-agent/main/.github/brand/logo-mark-dark.svg">。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://raw.githubusercontent.com/open-multi-agent/open-multi-agent/main/.github/brand/logo-mark-light.svg">。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 <strong>Describe the goal, not the graph.</strong><br/>。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

這一節的判斷對 open-multi-agent 有一個清楚限制：README 寫出的能力可以列入測試範圍，未寫出的部分只能標為未說明。若輸入、輸出或錯誤與預期不同，先檢查專案自己的命令、依賴、環境變數和路徑，再決定是否適合放進正式流程。對於 open-multi-agent/open-multi-agent，這個順序比單看首頁描述更能揭示維護成本與責任邊界。

OMA scheduler 的可回放執行

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：<a href="https://github.com/open-multi-agent/open-multi-agent/actions/workflows/ci.yml"></a>。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：<a href="https://codecov.io/gh/open-multi-agent/open-multi-agent"></a>。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 <a href="https://open-multi-agent.com">Website</a> ·。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

team、agent 與 sharedMemory

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：<a href="https://www.npmjs.com/package/@open-multi-agent/core">npm</a>。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：<strong>English</strong> · <a href="./READMEzh.md">中文</a>。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 open-multi-agent is an AI agent orchestration framework for TypeScript backends that drops into any Node.js app. It runs dynamic workflows: a coordinator turns one goal into a task DAG at runtime, a deterministic scheduler executes it across the team, and the whole run stays data you can inspect, approve, and replay. The dashboard above is the built-in offline Run Viewer replaying a real run.。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

離線 Run Viewer 的用途

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：In an interactive terminal, that one command selects a starter and runtime, installs dependencies, and runs a deterministic local demo. The demo needs no API key and makes no model request: scripted model responses drive the real OMA scheduler, result aggregation, and offline dashboard.。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：import { OpenMultiAgent } from '@open-multi-agent/core'。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 const oma = new OpenMultiAgent({ defaultProvider: 'openai', defaultModel: 'gpt-5.4' })。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

Node.js 20 與模型供應商

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：{ name: 'analyst', systemPrompt: 'Compare evidence and identify tradeoffs.' },。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：const result = await oma.runTeam(team, 'Compare three approaches and recommend one.')。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 console.log(result.agentResults.get('coordinator')?.output)。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

npm create oma-app 的最小路徑

open-multi-agent 在這個面向的定位，先由 README 中的具體文字開始：const model = process.env.OMAMODEL ?? 'gpt-5.4'。這不是把專案名稱換成同類工具的通用介紹，而是指出 open-multi-agent/open-multi-agent 目前文件允許讀者觀察的範圍。當一個入口同時涉及程式庫、命令、服務或資料格式時，這些層次必須分開記錄，否則一次成功執行很容易被誤當成完整整合。

對 open-multi-agent 而言，第二個關鍵線索是：const oma = new OpenMultiAgent({ defaultProvider: 'openai', defaultModel: model })。它可以用來安排最小案例，例如固定一份輸入、只改一個設定，再比較輸出結構與錯誤訊息。若 README 沒有說明某項效能、權限、相容性或安全結果，本文保留為未知，不把宣稱延伸成保證。這種讀法也能讓開發者把文件名詞對回程式中的實際物件。

在 open-multi-agent/open-multi-agent 的使用情境中，還要留意 const team = oma.createTeam('research-team', {。採用前可依 README 的專案專屬入口執行一次，保留 open-multi-agent 的版本、設定檔、終端回傳與產物位置；若是服務，則對照啟動日誌和請求結果；若是模型或資料處理，則保存小型輸入與輸出。觀察點應放在本節提到的名稱上，才能分辨文件描述、環境差異和實際失敗原因。這也表示升級 main 分支或切換 release 後，需要重新看同一組檔案和欄位，而不是沿用舊結果。

編輯結論

open-multi-agent 適合需要 README 所列功能，並能依其實際入口管理依賴、資料與版本的團隊；不適合把文件中的支援清單直接視為完整保證的情境。採用前先執行 open-multi-agent README 所列的最小命令或範例，記錄輸入、輸出、錯誤與設定檔，再判斷是否接入正式流程。

官方來源

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes