如何让多个大模型如cursor、trae和cc无缝沟通，共同协作解决代码难题？

多AI协作的烦恼与MCP Agent Mail的解决之道

在Vibe coding平台上，使用多个大型语言模型（LLM）来进行编码是常态，至少需要像GPT5-hight、Claude-opus4.5和Claude-sonet4.5这样的工具互相配合。

我也有同样的困扰，最近一段时间我一直在使用Codex、Claude Code和Cursor这些AI工具。单独使用时，它们的编码能力确实让人刮目相看。

不过，问题来了，频繁切换工具实在让人头疼，我真希望它们能同时上阵。

如果你也尝试过在同一个项目中同时使用多个AI，你就能体会到我的无奈了。

• 一个AI刚修改完文件，另一个毫不犹豫地覆盖了，完全不打招呼。
• 有的AI从Git拉取旧代码，把新改的全抹掉。
• 最搞笑的是，我还得在这些AI之间当信使，传递各种信息。

这种日子我过了几个月。

虽然我喜欢多个代理带来的掌控感，但每天都在为它们的失误擦屁股，实在受不了。

直到我发现了一个开源项目——MCP Agent Mail，它专门用于让AI代理之间进行对话、协调任务以及提前预定文件。现在，当我启动多个AI时，它们能自我打招呼、分配任务、互相审查代码，甚至还会为技术方案进行辩论。

这样一来，原本的一团乱麻，变成了一支真正的开发团队！

1. 为什么多代理协作这么难

现如今，市面上的AI编码工具有哪些呢？

主流工具大致有以下几种：

• Codex：使用的是GPT5-hight，后端和代码可以直接运行，适合直接执行。
• Claude Code：适合做MVP，主要用于前端和讨论。
• Cursor/Trae：支持多个LLM独立调用，但Claude目前不全面支持。
• Gemini-Cli：免费额度较高，代码水平与Deepseek相似，但代码需要上传到谷歌云端。

这些工具单独使用都不错，但有个致命缺点：它们各自为政。

每个工具只维护自己的上下文，根本不知道其他AI在干什么，根本没有团队协作的能力。

那么，单一助手的局限性在哪里呢？

单打独斗的问题显而易见，计算资源被浪费了很多，大部分时间都在等待。如果项目复杂，哪怕AI再聪明也无法顾及全局，只能转由人工处理，跨模块的依赖关系容易出错，边界情况处理得也不理想。

我的想法是让多个AI各展所长，这样工作量就能线性扩展。

理论上，四个AI应该能完成四倍的工作。

但实际上，协调成本远超收益，效率反而下降。

我在使用Codex的时候，刚改完API路由文件，Cursor竟然在修改同一个文件的类型定义，最终谁保存的最后，谁就把前面的成果全覆盖了，连个提示都没有。Codex的修改白费，我还得手动恢复合并。

这种情况每天发生好几次，每次浪费15到30分钟，一周下来就损失了2到4个小时。

有时我用Claude Code从Git拉了个历史版本，基于旧代码进行修改，结果提交时把最新的改动全覆盖了。最终：刚刚修好的bug又回来了，已经实现的功能被撤回，代码库直接往回退。

这也不能怪AI，因为这些工具没有全局视野，根本不知道其他AI在做什么，Git操作完全没有协调。

最离谱的是，它们之间互相不理解！

Codex不知道Claude在干嘛，Claude Code也不知道Codex的计划，各自对项目的理解完全不同。这就导致了重复实现相同功能，设计决策相互冲突，资源严重浪费。

所以在使用多个LLM时，我常常变成了“AI信使”，我简直是在给AI打工~

• 跟Codex说：“Cursor在搞前端。”
• 跟Cursor说：“Codex已经写好API了。”
• 本来应该自动化的事情，现在全靠我来中转。

我得记住每个AI的状态，不停切换注意力，创造性的工作频繁被打断。

2. MCP Agent Mail是如何解决的

后来我选择使用MCP Agent Mail来解决这个问题！

MCP Agent Mail是什么呢：

• 一个邮件式的协调层，让编码AI可以异步通信。
• 基于MCP工具和资源。
• Git可审计的artifacts。

为什么这个工具有用呢：

• 文件预留防冲突：通过显式预留，防止AI之间相互干扰。
• token预算外通信：消息会被存档到项目中，不占用对话token。
• 快速读取和宏操作：resource://协议和宏简化常见流程。

所有AI都连接到我这里，它们之间没有直接联系，所有通信都必须经过人工中转。

这样，每个AI都能直接与其他AI进行交流。

消息系统就像公共基础设施一样。

我变成了监督者，而不再是必经的中转节点。

指令统一执行：

“系统性地完成计划中剩余的任务。在计划文档中标注进度，通过agent mail更新消息。”

接下来，AI就会自己写代码实现功能、互相审查Git提交、发进度更新！

根本不需要人类去微管理每一步~

再也不用充当信使了！！！

通过一条命令就能搞定：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/mcp_agent_mail/main/scripts/install.sh | bash -s -- --yes

自动化步骤：

这个脚本会自动：

• 检测并安装uv工具。
• 创建Python 3.14虚拟环境。
• 使用uv sync安装依赖。
• 自动检测已安装的AI工具（Codex、Claude Code、Cursor等）。
• 生成MCP配置文件。
• 启动HTTP服务器（默认8765端口）。
• 生成Bearer Token。
• 创建run_server_with_token.sh。

支持的AI工具：

• Codex (codex-cli)
• Claude Code
• Cursor
• Gemini-CLI
• Cline
• Windsurf
• OpenCode

流程其实很简单，首先把计划写清楚。

1. 用一个AI写详细的计划文档 PLAN_TO_DO_XYZ.md
2. 用GPT Pro在网页版审查优化计划。
3. 确保计划完整可执行，包含模块化任务、依赖关系和验收标准。

写好之后，就让AI们集结开始工作。

1. 在同一项目文件夹启动4到5个Codex实例（每个独立终端）。
2. 统一初始化指令：

“干活之前，先读所有AGENTS.md，向agent mail注册，与其他AI打招呼，协调计划中剩余的任务，商量好各自的分工。”

让AI们自己讨论，而不再是我去做中转！

AI们开始通过Agent Mail进行对话：

• 审查计划文档，看看哪些任务还没完成。
• 讨论各自的分工，发挥各自的优势。
• 达成一致。

From: codex-alpha@agentmail
To: claude-beta@agentmail

嘿！我来负责后端API路由。
你能处理Next.js仪表板的设置吗？
另外，锁定/api目录，这样我们就不会打架了。

这样一来，主动权就回到AI手里！

• ✓ 语气自然友好
• ✓ 分工明确
• ✓ 主动防止冲突

最后，直接让它们执行就好。

还有一些简单的使用技巧，我也想分享一下。

同一仓库的使用流程

如何高效管理你的项目任务

# 1. 注册身份
确保项目正常运行(project_key="/abs/path/to/repo")
注册代理(project_key="/abs/path/to/repo", agent_name="GreenHill")

# 2. 编辑前保留文件
设置文件保留路径(
    project_key="/abs/path/to/repo",
    agent_name="GreenHill", 
    patterns=["src/**"],
    ttl_seconds=3600,
    exclusive=true
)

# 3. 线程化沟通
发送消息(
    to="OrangeLake",
    content="用户认证模块已经完成，咱们可以开始集成了",
    thread_id="FEAT-123"
)

# 4. 检查收件箱
messages = 获取收件箱()

# 5. 确认消息
确认消息(message_id=...)

TTL时间选取小贴士

任务类型	推荐TTL	原因
快速修复	1800秒 (30分钟)	避免长时间阻塞
功能开发	3600秒 (1小时)	适用于大多数任务的合理时间
复杂重构	7200秒 (2小时)	确保时间充足
长期任务	多次续期	避免单次时间过长

宏工具与细粒度工具的选择

对于简单明了的任务，可以使用宏工具（macro_contact_handshake），这样可以快速搞定，减轻思考负担。

而对于更复杂的定制任务，就得用细粒度工具，逐步调用API，这样更能精准控制，方便调试和优化。

还有一些小提示，对于执行性任务，要遵循简洁原则：

• ✓ 任务明确时，尽量用简短的提示
• ✓ 避免信息冗余
• ✓ 设定清晰的目标和具体的成功标准

而对于一些复杂的任务，则需要详细原则：

• ✓ 新领域的内容需详细解释
• ✓ 提供充分的背景信息
• ✓ 列出技术限制、业务规则和合规要求

想了解更多？不妨去大佬的仓库里逛逛！

GitHub仓库：https://github.com/Dicklesworthstone/mcp_agent_mail