不用再開一堆 AI 視窗！Grok Bot + Herdr 跨電腦 AI Agent 團隊教學

- 讓 Claude Code 與 Codex 接力工作的派工架構、安裝與驗收指南 -

以前使用 AI，我們習慣打開 ChatGPT、Claude、Codex，然後自己決定每個任務要交給誰。

寫程式找 Codex、規劃架構找 Claude Code、整理資料找另一個 AI。

工具越來越多，能力越來越強，但問題也跟著出現：

明明已經有這麼多 AI 助手，為什麼還是要我自己當專案經理？

最近我研究了一個很有趣的開源工具：Herdr。

它可以把不同電腦上的 AI Coding Agent 串接起來，讓它們互相傳遞任務、查詢執行狀態，甚至協助完成跨電腦的工作。

如果再搭配 Grok Bot 當作 AI 幕僚長，就有機會建立一套「只要交代工作，AI 就會自己找其他 AI 完成」的系統。

這篇文章就來拆解 Herdr 的技術架構、安裝方式、跨電腦派工流程，以及如何整合 Grok Bot、Claude Code 和 Codex。

本文將 Grok Bot 視為具備工具呼叫能力的聊天派工入口；實際接法取決於你使用的 Bot 實作。以下安裝與 CLI 範例依官方文件整理，跨電腦接力與網站案例則是建議的實作流程，並非本文已完成的端到端實測。Claude Code 與 Codex 的分工也是工作流示例，能力與適用情境會隨版本、方案及專案而變動。

為什麼需要跨電腦的 AI Agent 團隊？

先想像一個情境。

假設我現在有三個 AI 助手：

• Mac 上的 Claude Code：負責規劃系統架構。
• Mac 上的 Codex：負責寫程式、測試與修正。
• Windows 上的 Claude Code：負責 Windows 環境的工作。

傳統做法是什麼？

我先開 Claude Code，請它分析需求。

等它完成，再把規格複製到 Codex，請 Codex 實作。

如果需要 Windows 電腦上的工具，我還得切換電腦，重新交代任務。

等到所有工作完成，再自己檢查結果。

這其實不是 AI 自動化，而是「人類負責管理一群 AI」。

我想要的方式不太一樣。

我只要跟 Grok Bot 說：

幫我做一個課程網站。先分析需求，再完成網站開發，最後檢查程式碼，完成後通知我。

接下來：

1. Grok Bot 把工作拆成不同任務。
2. Claude Code 負責規劃架構。
3. Codex 根據規格開發網站。
4. 另一個 Claude Code 負責程式碼審查。
5. Grok Bot 彙整結果，通知我驗收。

整個過程，我只需要在必要時做決策。

從「我操作 AI」變成「我管理 AI 團隊」。

這就是 Multi-Agent Orchestration（多代理協調）的概念。

Herdr 是什麼？先分清楚 App、TUI 與 herdr-core

Herdr 是一套以 Rust 開發的開源工具，主要用來管理終端機中的 AI Coding Agent。

它不只是一般的終端機管理器，更重要的是提供了讓不同 Agent 互相協作的能力。

在研究 Herdr 時，有一個地方需要特別注意。

Herdr 有不同的實作架構，包括原本的 TUI 終端機版本，以及新版 Herdr App 搭配 herdr-core 的架構。

這兩套系統不能直接當成同一個東西。

如果目標是跨電腦派工，我會優先研究新版的 herdr-core。

Herdr 的核心元件

其中最值得注意的是 hc CLI。

因為有了命令列介面，我們就不需要人工操作 Herdr 的圖形介面。

Grok Bot 接上工具呼叫或橋接服務後，可以透過程式呼叫 hc，啟動 Agent、傳送指令、等待執行結果。

這也是整套自動派工系統的技術基礎。

官方資源：

• Herdr
• herdr-core
• GitHub
• herdr-core GitHub

如何讓 Grok Bot 當 AI 幕僚長？先建立派工架構

整套系統可以分成四個層次。

第一層：使用者

只負責交代工作、確認方向與驗收成果。

第二層：Grok Bot

負責理解需求、拆解任務、決定派給哪個 Agent，以及彙整工作結果。

第三層：Herdr

負責連接各台電腦，啟動 Agent、傳遞工作指令及取得執行狀態。

第四層：實際執行的 AI Agent

包含 Claude Code、Codex，以及未來其他支援的命令列工具。

概念架構如下：

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        使用者
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     自然語言交辦
          │
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      Grok Bot
     AI 幕僚長
          │
   拆解任務、派工
          │
          ▼
  herdr-dispatcher
     派工橋接層
          │
          ▼
    Herdr / hc
          │
  ┌───────┼───────┐
  │       │       │
  ▼       ▼       ▼
 Mac     Mac    Windows
  │       │       │
Claude  Codex   Claude
 Code            Code
  │       │       │
  └───────┼───────┘
          │
     執行結果回報
          │
          ▼
      Grok Bot
          │
     通知使用者

這裡有個重要觀念：

Herdr 負責 Agent 的執行與通訊，不代表它會自動替我們完成所有專案管理工作。

例如：

• 任務應該派給誰？
• 哪個任務必須先完成？
• 失敗時應該重試幾次？
• 哪些操作需要使用者批准？
• 如何判斷工作是否真正完成？

這些還需要 Grok Bot 或額外的派工系統處理。

因此，我建議在 Grok Bot 和 Herdr 之間增加一個 herdr-dispatcher。

這是我們自己規劃的橋接元件，不是 Herdr 內建的官方產品。

它的工作很單純：把 AI 幕僚長的指令轉換成安全、可追蹤的 Herdr 操作。

如何安裝 herdr-core 並測試本機 Agent？

接下來進入實作。

假設目前有兩台電腦：

• Mac：安裝 Claude Code 與 Codex。
• Windows：安裝 Claude Code。

目標是讓兩台電腦都能接受遠端派工。

Step 1：Mac 安裝 herdr-core

官方提供 Shell 安裝腳本。建議先下載、檢視，再決定是否執行：

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curl -fsSL https://releases.herdr.dev/core/install.sh -o herdr-install.sh
less herdr-install.sh

確認腳本來源、下載位置與會修改的路徑後，再於另一個步驟執行：

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sh herdr-install.sh

安裝完成後，可以檢查 CLI：

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hc --help

也可以查看 Herdr 提供的 Agent 操作說明：

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hc --skill

實際支援的參數，請以目前安裝版本的說明為準。

Step 2：Windows 安裝 herdr-core

在 PowerShell 先下載並檢視官方腳本：

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Invoke-WebRequest https://releases.herdr.dev/core/install.ps1 -OutFile herdr-install.ps1
Get-Content .\herdr-install.ps1

確認內容與執行範圍後，再執行：

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& .\herdr-install.ps1

若執行原則阻擋腳本，先確認所在組織的規範，不要直接停用防護。

安裝後檢查：

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hc --help

如果找不到指令，先重新開啟 PowerShell，確認安裝路徑是否已加入 PATH。Windows 上若要使用 Herdr 的 templates 或引號包住的 Shell 指令，官方 README 另提醒 PATH 需有 sh，例如 Git for Windows 提供的環境。

另外，兩台電腦都必須先安裝各自要執行的 AI CLI，並完成登入或 API 設定。

Herdr 不會自動提供 Claude Code 或 Codex 的模型使用額度。

Step 3：測試本機 Agent

先在 Mac 上測試能不能啟動 Codex。

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hc run --bg --name review codex "Review this project"

這個指令的概念是：

• --bg：背景執行。
• --name review：將工作命名為 review。
• codex：指定執行的工具。
• 後面的文字：交給 Agent 的任務。

接著查詢目前的 Agent：

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hc ls

如果想追加工作：

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hc send review "Also check the tests"

等待工作完成：

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hc wait review

讀取最近 60 行輸出：

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hc read --lines 60 review

這些指令展示了 Herdr 最有價值的地方。

我們不需要自己操作 Codex 視窗，就能透過程式控制工作流程。

不過要注意，hc wait 的等待結果不代表程式碼已經通過測試。若回傳仍在執行或需要介入，應保留任務識別資訊再讀取狀態；正式系統仍然需要獨立驗收。

以上基本指令可對照 Herdr Core 官方說明。

Mac 如何透過 SSH 派工給 Windows？

本機執行成功後，下一步就是跨電腦。

Herdr 可以搭配 SSH 連接遠端電腦。

如果兩台電腦不在同一個區域網路，也可以考慮使用 Tailscale。

Tailscale 的好處是可以建立私人網路，減少直接暴露 SSH 服務到公開網際網路的需求。

但 Tailscale 只是網路連線層，仍然需要正確設定 SSH 驗證與存取權限。

Step 1：確認 SSH 可以連線

先確認 Windows 已安裝並啟用 OpenSSH Server，設定允許連線的使用者。

在 Mac 上測試：

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ssh username@windows-host

其中 username 和 windows-host 必須替換成實際使用者與主機名稱。

建議使用 SSH 金鑰驗證，不要把密碼寫進 AI Agent 的提示詞。

Step 2：加入遠端機器

依照 Herdr CLI 的遠端機器管理功能，加入電腦：

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hc machine add username@windows-host --name windows-host

完成後，可以檢查機器與 Agent 狀態。

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hc ls

如果遠端機器名稱為 windows-host，可以嘗試指定遠端機器執行 Claude：

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hc run --on windows-host --bg claude

這裡的遠端機器名稱、CLI 參數與支援方式，應先使用 hc --help 和 hc --skill 核對。

Windows 的 SSH Shell、工作目錄、PATH 與 Claude Code 登入狀態，也可能影響遠端執行結果。遠端工作與檔案仍留在目標電腦，SSH 串接不會自動同步專案；相關限制可對照 herdr-core 官方 README。

Step 3：驗證跨電腦派工

建議第一個測試不要太複雜。

可以讓 Windows 上的 Claude Code：

1. 讀取指定測試專案。
2. 分析 README。
3. 產出一份簡短摘要。
4. 將結果寫入指定檔案。

接著由 Mac 端取得執行結果。

如果能順利完成，代表基本的跨電腦派工通道已經建立。

如何透過 herdr-dispatcher 讓 Grok Bot 接管派工？

接下來才是整套架構最有趣的部分。

我們不希望每次都要手動輸入：

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hc run ...

而是希望直接跟 Grok Bot 說：

請 Windows 的 Claude 幫我分析這個專案，完成後再交給 Mac 的 Codex 做程式碼審查。

要做到這件事，我建議建立一個派工橋接服務。

herdr-dispatcher 的五個基本功能

這五個是建議設計的 API，不是 Herdr 原生 API 名稱。

例如 Grok Bot 建立一張工單：

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{
  "task_id": "TASK-001",
  "title": "分析網站專案",
  "agent": "claude",
  "machine": "windows-host",
  "status": "pending"
}

派工服務收到後：

1. 驗證 Grok Bot 的請求。
2. 檢查目標機器是否允許執行任務。
3. 呼叫 Herdr CLI。
4. 儲存工單與執行識別資訊。
5. 持續取得 Agent 狀態。
6. 完成後回報 Grok Bot。

這樣就能把聊天介面與實際執行環境分開。

而且未來想更換 AI 幕僚長，也不用重新設計底層 Agent 系統。

建議增加的任務狀態

不要只用「進行中」與「完成」兩種狀態。

至少應該有：

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running
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   ├──► waiting_approval
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   ├──► failed
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completed

如果任務失敗，應該記錄失敗原因、執行次數與是否允許重試。

另外，對於刪除檔案、部署正式網站、推送 GitHub 主分支等操作，最好保留人工批准機制。

這樣才能讓 AI 自動化長時間運作，而不是出問題時完全不知道發生什麼事。

情境示例：AI 團隊如何接力開發網站？

假設今天我要建立一個新的 AI 課程網站。

我只需要跟 Grok Bot 說：

幫我建立一個 AI Agent 教學網站。先規劃網站架構，再完成前端開發，最後檢查程式碼並部署測試版本。

Grok Bot 可以拆成四張工單。

工單一：規劃網站

交給 Mac 上的 Claude Code。

工作內容包含：

• 分析需求。
• 設計網站架構。
• 規劃頁面與功能。
• 產出技術規格。

工單二：網站開發

交給 Mac 上的 Codex。

工作內容包含：

• 根據規格撰寫程式碼。
• 建立前端元件。
• 加入互動功能。
• 執行測試。

工單三：程式碼審查

交給另一個 Claude Code 工作階段。

工作內容包含：

• 檢查程式碼結構。
• 檢查安全性問題。
• 找出潛在 Bug。
• 提出修正建議。

工單四：彙整與驗收

由 Grok Bot 負責。

確認測試結果、彙整 GitHub Commit 與網站預覽網址，最後通知我：

「網站測試版本完成，請確認是否部署正式環境。」

這才是我期待的 AI Agent 工作模式。

不是讓一個 AI 從頭做到尾，而是讓不同 AI 依照專長分工。

不過，多 Agent 不一定比單一 Agent 更有效率。

如果只是修改一個按鈕顏色，交給 Codex 直接完成就好。

只有當任務可以拆分、需要不同環境，或獨立審查能帶來明顯價值時，多 Agent 協作才值得使用。

如何用事件驅動減少 AI Agent 的無效檢查？

這也是實作時很容易忽略的問題。

假設你有七個 Agent，每個都設定每小時醒來一次，檢查有沒有工作。

如果全天候執行，一週會產生：

7 × 24 × 7 = 1,176 次檢查。

即使完全沒有工作，也會一直執行檢查。不過，這是排程次數；是否消耗模型額度，取決於每次檢查有沒有實際呼叫模型。

我比較推薦使用事件驅動（Event-Driven）架構。

只保留一個主要派工入口。

當有新工單時，才通知對應的 Agent。

當 Agent 完成後，再觸發下一張工單。

例如：

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Grok Bot 建立工單
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Claude Code 規劃
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     完成事件
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Codex 開發
        │
     完成事件
        │
        ▼
Claude Code 審查
        │
     完成事件
        │
        ▼
Grok Bot 通知

這種做法可以減少無意義的輪詢。

但事件驅動不代表完全不需要狀態檢查。

實務上還是建議有低頻率的健康檢查，處理 Agent 當機、網路中斷或任務遺失的情況。

跨電腦協作時，GitHub 與 Google Drive 如何分工？

跨電腦協作還有一個重要問題：

不同電腦上的 AI，怎麼取得同一份工作資料？

我不建議所有檔案都透過聊天訊息傳來傳去。

可以依照檔案類型分工。

例如 AI 條漫專案：

Claude Code 完成劇本後，將 Markdown 規格提交到 GitHub。

Codex 取得規格，建立條漫網站。

大型圖片與影片素材則放在 Google Drive。

最後 Grok Bot 只需要回報：

• 劇本版本。
• GitHub Commit。
• 網站預覽網址。
• 待審核事項。

這樣比讓 Agent 不斷複製大量內容更容易管理。

如果多個 Agent 會修改同一個專案，也應該使用獨立 Git Branch 或 Git Worktree，避免互相覆蓋程式碼。

建立 AI Agent 團隊需要哪些成本？

Herdr 的開源版本本身不需要另外支付軟體授權費。

但整套系統並不是完全零成本。

主要成本包括：

AI 模型費用

Claude Code、Codex、Grok Bot 等工具，仍然依照各自的訂閱方案、API 費率及使用限制計算。

電腦與運算資源

如果直接使用既有 Mac 與 Windows，通常不需要另外購買硬體。

如果要全天候執行，則可能需要常駐主機。

網路與儲存

SSH 可以直接使用既有網路。

Tailscale 的實際費用依使用方案而定。

GitHub、Google Drive 也可能因儲存量或團隊需求產生額外費用。

維護成本

這是最容易被忽略的部分。

跨電腦 Agent 系統需要處理權限、網路中斷、版本更新、工單失敗、重試及執行紀錄。

所以我不建議一開始就部署十幾個 Agent。

先用兩台電腦、三個 Agent，完成一個真實工作流程，會比較容易驗證投資報酬。

跨電腦派工最需要注意的五個問題

1. Agent 完成不等於任務成功

AI 回報完成後，還是要檢查實際產出。

例如程式碼是否通過測試、檔案是否存在、網站是否能正常開啟。

2. 遠端執行必須限制權限

不要讓聊天介面可以直接執行任意 Shell 指令。

建議透過派工橋接服務建立允許清單，限制可執行的工具、工作目錄與操作範圍。

3. 任務必須可以追蹤

每張工單都應該有唯一 ID、負責 Agent、建立時間、開始時間、完成時間、輸出位置及錯誤紀錄。

4. 電腦重新啟動後如何恢復？

Herdr 能維持終端工作，但這不等於具備完整的持久化任務佇列。

如果電腦重新開機或執行環境停止，必須另外設計恢復機制。

5. 多 Agent 需要避免衝突

同一個專案如果有兩個 Agent 同時修改相同檔案，很容易發生覆蓋或合併衝突。

可以使用 Git Worktree、工作鎖定與明確的任務邊界處理。

如何分三階段建立最小可行的 AI 團隊？

如果你也想建立自己的 AI Agent 團隊，我建議分三個階段。

第一階段：跨電腦連線

先完成：

• Mac 安裝 herdr-core。
• Windows 安裝 herdr-core。
• 建立 SSH 或 Tailscale 連線。
• 成功從一台電腦啟動另一台電腦的 Agent。
• 成功取得遠端 Agent 的執行結果。

這個階段先不要整合 Grok Bot。

目標只有一個：確認跨電腦 Agent 可以正常運作。

第二階段：自動派工

建立 herdr-dispatcher。

讓 Grok Bot 可以：

• 建立工單。
• 指派 Agent。
• 查詢狀態。
• 取得結果。
• 回報異常。

這個階段完成後，就能從聊天視窗管理 AI 團隊。

第三階段：完整工作流

最後才加入：

• 任務相依關係。
• 自動接力。
• GitHub 整合。
• Google Drive 整合。
• 失敗重試。
• 人工審核。
• 定期任務。
• 成本與額度監控。

做到這裡，才算真正建立一套可以持續運作的 AI Agent 工作系統。

結語：未來不是你會用多少 AI，而是你能管理多少 AI

過去一年，我們一直在學怎麼使用 AI 工具。

從 ChatGPT、Claude、Codex，到各種 AI Agent。

但我覺得下一個值得研究的方向，是讓這些 AI 不再各自獨立工作。

以前，我們需要自己打開每個 AI 視窗，交代任務、複製資料、檢查結果。

現在，透過 Grok Bot、Herdr 與適當的派工架構，我們可以嘗試把這些工作交給 AI 自己協調。

人類負責決策，AI 幕僚長負責管理，AI Agent 負責執行。

當然，這不代表所有事情都能完全無人化。

真正重要的，是建立清楚的任務分工、驗收標準、權限管理與錯誤處理。

我的目標也不是讓電腦上同時跑最多 AI。

而是有一天，我只需要打開一個聊天視窗，說出今天要完成的工作。

剩下的事情，就交給我的 AI 小團隊。

完成後，再回來跟我報告。

這才是我真正期待的 AI Agent 自動化。

如果你也有一整隊 AI 助手，你最想先把哪件麻煩事交出去？

常見問答 (FAQ)

Q1：安裝 Herdr 後，Grok Bot 就會自動指揮 Claude Code 和 Codex 嗎？

不會。Herdr 提供終端執行與通訊能力；Grok Bot 仍須接上工具呼叫或自建的派工橋接服務，才能把聊天需求轉成 hc 操作。本文的 herdr-dispatcher 與工單 API 是建議設計，並非官方內建整合。

Q2：Mac 與 Windows 不在同一個網路，也能跨電腦派工嗎？

可以規劃透過 SSH 連線，必要時搭配 Tailscale 建立私人網路。前提是遠端 SSH、帳號權限、herdr-core、AI CLI 登入與工作目錄都已設定；應先完成一個小型遠端任務，再接上多階段工作流。

Q3：Herdr 免費，就能免費執行整個 AI 團隊嗎？

不能這樣推論。開源軟體授權與模型使用費用是不同項目；Claude Code、Codex 與 Grok Bot 相關的訂閱或 API、常駐電腦、網路儲存及維護都可能產生成本。建議以少量 Agent 與真實工單測試，再評估是否擴大。

延伸閱讀：學會管理 AI 員工、AI 幕僚長與私人 LINE 管理。

參考資源

• Herdr 官方網站
• Herdr Core
• Herdr Guide
• Herdr GitHub
• herdr-core GitHub
• Tailscale
• Claude Code
• OpenAI Codex

本文的 Herdr CLI 範例以所研究的官方文件為基礎，實際安裝與參數請依使用版本確認。Grok Bot 派工橋接服務、工單 API 與多階段自動化流程屬於建議實作架構，不代表 Herdr 已內建所有功能。