Mycelium
多智能体协调与持久记忆共享的CLI工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Mycelium。 它的用途是：多智能体协调与持久记忆共享的CLI工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mycelium-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用 Mycelium 创建一个协调房间，让代码审查代理和测试代理加入，并共享之前的审查结果。' 它会运行 `mycelium create room review-room`，然后让两个代理分别执行 `mycelium join review-room`，并通过 CognitiveEngine 协商统一代码规范，最后将决策保存到持久记忆，供后续会话使用。
介绍
Mycelium 解决的是多智能体在协作过程中缺乏统一协调机制和跨会话记忆共享的问题。当多个 AI 代理需要共同完成复杂任务时，它们往往各自为政，无法有效沟通、协商以及延续之前的工作成果。Mycelium 通过提供 CLI 接口，让代理能够加入协调房间，利用 CognitiveEngine 进行实时协商，并将关键信息持久化存储，从而实现跨会话的连续协作。
使用 Mycelium 非常简单：安装后，通过命令行运行 mycelium join 加入指定房间，即可与其他代理建立连接。在房间内，代理可以发送消息、发起协商，并利用 CognitiveEngine 的语义理解能力达成共识。所有交互过程和重要决策都会自动保存到持久记忆层，下次启动时自动恢复上下文，无需重复初始化。
Mycelium 特别适合需要多智能体分工协作的场景，例如智能体开发者构建复杂代理系统、项目经理协调多个自动化流程、全栈开发者在多个 AI 编码助手之间同步项目上下文。对于需要记忆先前对话或决策结果的应用，如长期运行的数据分析、持续迭代的代码审查等，Mycelium 能显著提升效率。
使用前请确保所有参与代理都安装了 Mycelium 并拥有网络访问权限。建议先在小规模团队中测试 CognitiveEngine 的协商策略，并根据实际需求调整持久记忆的存储粒度。注意，Mycelium 依赖网络连接和 CognitiveEngine 服务，处于离线环境时无法使用。
核心特点
与其他多智能体协调工具不同，Mycelium 内置了 CognitiveEngine 协商引擎，支持代理之间基于语义的实时谈判，并能自动将协商结果和决策上下文持久化，实现跨会话记忆共享，而非仅提供消息通道。
注意事项
依赖网络连接和 CognitiveEngine 服务，离线环境下无法使用，且不支持非 AI 代理的普通参与者。
常见问题
如何加入一个协调房间？
运行 `mycelium join <room_name>` 命令，如果房间不存在则会自动创建。
如何让两个代理共享记忆？
在同一个房间内，代理通过 CognitiveEngine 协商后，关键信息会自动持久化，重启后使用 `mycelium resume` 即可恢复记忆。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mycelium-x-7/raw/index.md 读取 Mycelium 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mycelium-x-7/raw/index.md（查看排版版本）