Orca 多 Agent 协作不是多开聊天框，而是让不同思路在隔离环境里同时推进，再由你统一验收。下面用 Claude、Codex、Antigravity 三个号，跑通从分工、赛马到交付的完整流程。
一、思路：三个号并排跑，为什么强过单打独斗
一个 Agent 从需求理解一路做到视觉验收，容易被自己的第一版思路锁住。三个 Agent 并行时，你既可以让它们承担不同环节，也可以把同一题发给三个执行者，最后比较实际 diff。优势不是答案数量变多，而是设计、实现和审看之间出现了可检查的交接点。
Orca 为每个任务建立真实、独立的 git worktree，并能把多个终端拖到同一窗口分屏。三个 Agent 不会在同一工作目录里互相覆盖，你也不用来回寻找窗口。每条路线都有自己的分支和 diff，失败方案可以直接丢弃，最接近目标的方案则继续批注、提交和推送。
二、先把三个成品号备齐
这套方法最自然的起手式是：Claude 负责设计 · Codex 负责干活 · Antigravity 负责润色。它不是给工具贴死标签，而是把一次任务拆成“先想清楚、再做出来、最后挑细节”三个责任位。账号准备好后，把它们放进 Orca 的 Agent Picker，切换任务时就不必重新拼工作环境。
用 Orca 并排跑三个号，先把号备齐：
Orca 对 Claude Code 与 Codex 提供用量、rate-limit 重置追踪和账号热切换，Antigravity 则支持自动配置 hooks 与状态。多号玩家可以更直观地看到用量，不必为了换账号反复退出登录。先按任务价值安排额度，比无脑同时开跑更稳。
三、六步工作流：add → worktree → agent → split → diff → ship
- add：从侧边栏 Add Repo。Orca 读取 git 状态，把默认分支作为 base ref。
- worktree：点仓库名旁“+”，输入任务名，选择 start-from ref，通常为
origin/main。Orca 会创建真实 worktree 并检出分支。 - agent：在新终端的 Agent 下拉框里选择 Claude Code、Codex、Antigravity 或其他 Agent，Orca 会在正确目录启动对应 CLI。
- split：重复创建三个 worktree，把标签拖向面板右侧或下侧，在一个窗口同时观察。
- diff：打开各分支的 diff，比较完成度、改动边界和与你需求的贴合程度。
- ship：给最接近的结果补充批注，确认后 commit、push；另外两个 worktree 一键删除，分支随删。
六步里最重要的是隔离：三个任务应该从清楚的 base ref 出发，每个 Agent 只对自己的 worktree 负责。这样即使某一路走偏，也不会污染另两路。你看到的是三个可比较的结果，而不是三个 Agent 在同一堆未提交改动上互相猜测。
四、分工范式：Claude 设计 · Codex 干活 · Antigravity 润色
先让 Claude 形成任务设计：目标是什么、边界在哪里、怎样算完成。这里的产物应当能直接交接，避免只有宽泛建议。随后让 Codex 按设计推进实现，把注意力放在可运行、可核对的改动上。最后交给 Antigravity 做润色，从页面观感、文案一致性与遗漏细节的角度再审一遍。
三者不是必须串行等待。Claude 梳理主方案时，Codex 可以在另一个 worktree 探索实现，Antigravity 也可以先检查现有界面。真正交接时，把共同目标和验收条件保持一致；角色可以按任务调整，但“设计有人负责、实现有人负责、润色有人负责”不要含糊。这样你更像主编和技术负责人，而不是三个聊天框之间的搬运工。
碰到 UI 任务，还可以把润色落到具体元素上：在每个 worktree 的内置浏览器开启 Design Mode，点选页面元素，Orca 会把元素 HTML、计算 CSS、裁剪截图以及可用的源文件位置作为一个附件送进活动 Agent 终端。Agent 修改源码后，页面热重载，再点一次复核。这样“润色”不再只是审美意见，而是带着现场上下文的下一轮任务。
五、赛马模式：同一任务派给三个 Agent 比最优
遇到实现路径不确定、改动风险高，或者你想验证哪种表达更合适时，可以不用预设分工：建立三个 worktree，把同一份 prompt 原样交给三个 Agent。每一路从同一 base ref 出发，最终得到三个分支、三个 diff。公平比较的前提，是任务描述和起点一致。
比较时别只看谁先结束。先看有没有超出范围，再看关键需求是否落地，最后看改动是否便于继续维护。Orca 的分屏适合观察过程，diff 才是选择结果的依据。最优方案也不一定一次到位，只要它离目标最近、修改边界最清楚，就值得进入下一轮。
六、选胜者、批注 diff、一键提交
打开候选方案的 diff 后，可用 Annotate AI Diff 在具体行写评论，并把意见发回对应 Agent。相比再写一段“这里好像不对”，行内批注把问题钉在实际改动上，Agent 更容易继续处理。修正完成后再次查看 diff，确认胜者，再直接 commit 和 push。
其余 worktree 不必长期保留。Orca 的隔离思路允许你在合并前 cherry-pick 需要的改动，也允许把不合格路线整个丢弃。删除落选 worktree 时分支随删，主仓库不需要背着一堆实验现场。赛马的收尾必须干净，否则并行带来的效率很快会变成分支债务。
七、更进一步：交给 Orca 自动编排
当任务已经能拆成明确的小块，可以在 Settings → Experimental 开启 Orchestration。它提供 task、dispatch、worker 状态与 decision gate 等协调模型；最直接的用法，是让 Orca 自动 fan-out，限制并发数，收集结果后汇总阻塞点。
orca orchestration run --spec "Split the checkout QA across available agents, collect results, summarize blockers." --max-concurrent 3 --worktree active --json自动编排不是越早用越好。只想临时提醒终端，用 orca terminal send；需要 worker 按 task 汇报，再用 dispatch；希望 Orca 自动分派时，才进入 run。完整的任务状态、广播、worker 合约和决策门，可继续阅读 Orca 编排实战。
Agent 连不上 x.ai/anthropic/google？先解决稳定的海外网络。
延伸阅读
主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网
评论(0)