AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-05-21 · 19 分
用 acpx 與 ACP 把 agent 搬上 Kubernetes
Scaling Agents on Kubernetes with acpx and ACP · Onur Solmaz,OpenClaw
OpenClaw 維護者 Onur 從在 Discord 指揮 coding agent 講起,介紹 ACP、拿來審 PR 的 acpx 工作流引擎,以及把 agent 放進 Kubernetes 的開源專案。
概要
- ACP 不是 MCPOnur 說 MCP 是把工具給模型,ACP 是把 agent 與 client 之間的互動標準化;選 ACP 是因為當時需要 Codex 與 Claude Code 的轉接器,只有 Zed 做過。
- acpx 從 CLI 長成工具箱Onur 先做了一支能透過指令呼叫任何其他 agent 的 CLI,之後慢慢變成 ACP 的萬用工具,也包含一個工作流引擎。
- 審 PR 的機械工作交給 agentOpenClaw 的 PR 量很大,Onur 把「找出意圖、評估實作、看衝突、讓 CI 通過」這些重複動作寫成流程,讓人看到 PR 時這些已經做完。
- 企業與個人 agent 走向不同Onur 認為上班用的 agent 會消耗更多推論,所以企業端的商機會更大。
- 聊天軟體還不支援多 agentSlack 這類平台每多一個 agent 就要另建一個 app,Onur 認為一個任務一個 agent 的願景需要平台補上這一塊。
- Onur 做了一個 Kubernetes 上的開源 orchestrator每個 agent 給一整個 pod,前面接 Slack 與 React 介面,底層用 ACP 所以不綁定特定 agent。
原話
▶ 05:22“MCP is for giving tools to the model. ACP is for, like, standardising agent to client interaction.”
MCP 是把工具給模型,ACP 是把 agent 與 client 之間的互動標準化
▶ 09:31“So you're automating the automator.”
所以你是在把自動化者自動化
▶ 12:31“you need to take yourself out of the loop and solve it with agents.”
你得把自己從迴圈裡拿出來,交給 agent 解決
▶ 14:12“This is not supported, and this must be supported for this vision to work.”
這目前沒有支援,但要實現這個願景,就必須支援
延伸
- Onur 說未來隨著各種 agent 協定被採用,OpenClaw 會評估優缺點後支援它們,但沒有講時程。
- Onur 提到 Codex app server protocol 也能使用,是另一位維護者 Harold 開發的。
- Onur 最後特別聲明:orchestrator 那一段是自己在任職新創的工作,跟 OpenClaw 那邊分開。
章節
點時碼直接跳到原片的那一段。
- 開場這場講在 OpenClaw 做 ACP,以及怎麼把開源 agent 與開源 agent 框架放到 Kubernetes 上。
- 自我介紹Onur 說自己在 ChatGPT 出來前幾個月就開始做 harness,現在在新創擔任 founding engineer。
- 從早期使用者到維護者OpenClaw 最早的版本一出現在 Discord,Onur 隔天就裝進公司的 cluster,先加了 MS Teams 整合,一路變成維護者,也經歷了專案兩次改名;現在聚焦在 agent 互通與編排。
- Discord 驅動開發Onur 一開始讓 Opus 轉述指令給 Codex,像在玩傳話遊戲,措辭會走樣,事情還是做得出來,但覺得可以做得更直接。
- 在 Discord 裡跑完整 IDEOnur 同時在一到五個頻道各用一個 agent 平行工作,另一個 Claude 頻道用來測 OpenClaw 的 ACP 功能,並說這樣很適合在外面寫程式。
- ACP 是什麼ACP 標準化 agent 與 client 的互動,讓各家編輯器不必各做一套外掛,Onur 也區分 ACP 與 agent 對 agent 的協定。
- 為什麼選 ACP、做 acpxOnur 需要 Codex 與 Claude Code 的轉接器,而只有 Zed 做過,於是做了一支能呼叫其他 agent 的 CLI。
- OpenClaw 的 PR 洪水Onur 說每天平均有 300 到 500 個 PR 打開;專案最大的挑戰是怎麼消化所有人的需求,又不做出 AI slop。
- 怎麼審一個 PROnur 拿 Peter 的流程當靈感:先問 agent 這個 PR 在做什麼、是不是最佳解,並把使用者送來的 PR 當成需要分類的回饋。
- 機械工作與 Ralph 迴圈PR 到手前,找意圖、評估實作、處理衝突、讓 CI 通過都該先做完,Onur 主張讓 agent 在迴圈裡只抓淺層 bug。
- acpx 工作流引擎示範Onur 把審 PR 的流程做進 acpx,示範重現 bug、判斷重構、審查迴圈,輸出結構化 JSON。
- 企業 agent 與個人 agentOnur 認為兩者在光譜上不同端,上班時會消耗更多推論,所以企業有更大的商機。
- 聊天平台缺少多 agent 配置在 Slack 等平台每個 agent 都要另建 app,Onur 說這種批次建立不同 agent 的能力目前不存在,卻是願景需要的。
- 需要的元件與開源 orchestrator要有 agent harness、讀寫權限與狀態同步,Onur 開發中的開源 orchestrator 是一個 Go operator,負責處理複雜的部分。
- Slack 與 Kubernetes 示範公司內拿它處理錯誤回報,在 Slack 要求派一個 agent 去除錯,介面是部署在 cluster 裡的 React app。
- 可以拿來做什麼Onur 說這是已在 Kubernetes 上運作的產品,適合內部部署,議題很多的開源專案也能用,並且透過 ACP 不鎖定單一 agent。
名詞
- ACP (Agent Client Protocol)
- 標準化 agent 與 client 互動的協定,Onur 說它不同於給模型工具的 MCP
- acpx
- Onur 做的 CLI,起初用來呼叫其他 agent,後來包含工作流引擎
- OpenClaw
- Onur 擔任維護者的開源專案,這場的 ACP 功能是做在裡面
- Zed
- Onur 提到最早做出 Codex 與 Claude Code 轉接器的一方,也向它致意
- Peter
- OpenClaw 圈子裡的人物,Onur 說很早就開始追蹤;這場審 PR 的工作流,靈感就來自 Peter 審 PR 的流程
- Ralph review refactor loops
- Onur 提到的工作流,讓 agent 在迴圈裡審查與重構,只用來抓淺層 bug
- Kubernetes
- 這場的部署目標,Onur 用完整的 pod 給每個 agent
- Onur 的開源 orchestrator
- 一個 Go 寫的 Kubernetes operator,處理 agent 編排的複雜部分,前面接 Slack 與 React 介面;Onur 在任職的新創裡拿它處理錯誤回報








