Ruflo — كيف تحول VS Code إلى منظومة وكلاء ذكاء اصطناعي متكاملة
عثرت مؤخراً على مشروع واعد Ruflo بحوالي 55 ألف نجمة على “غيت هوب” ووجدته قد يكون مفيداً خاصة لمن يعتمدون على بناء مشاريع تعتمد كلياً أو جزئياً على كلاود أو غيره.
ما هو Ruflo؟
إذا كنت تستخدم Claude Code يومياً في VS Code، فأنت تألف مشاكل الاستخدام الأساسية: كل جلسة منفصلة، لا ذاكرة، لا تنسيق، وكل مهمة تبدأ من الصفر تقريباً.
مشروع Ruflo (أو Claude Flow سابقاً) يحل هذه المشكلة إلى حد كبير. بل أكثر من ذلك هو يعتبر منصة تنسيق وكلاء ذكاء اصطناعي مبنية بالإضافة إلى Claude Code، تضيف إليه:
- 98 وكيل متخصص (أمان، اختبار، توثيق، معمارية…)
- ذاكرة تتعلم وتتذكر عبر الجلسات
- سرب من 15 وكيل يعملون بالتوازي على نفس المهمة في نفس اللحظة كل في دوره الخاص به.
- عمل في الخلفية بشكل مستمر ويمكن على سيرفرك المحلي أو الخاص.
وبالطبع المشروع مفتوح المصدر، حصل على أكثر من 50,000 نجمة على GitHub، ولا يزال في تطوير نشط.
هذا فضلا عن إمكانية الدمج والربط بين معظم النمائج اللغوية. يمكنك أيضا تخصيص الوكلاء حسب الحاجة وحسب التكلفة. فمثلا يمكنك إيقاظ النماذج الكبرى والغالية للمهام المعقدة، وتترك النماذج الرخيصة والصغيرة للمهام الصغيرة…..
يمكن قراءة المزيد عن المشروع من هنا :https://github.com/ruvnet/ruflo
المتطلبات قبل البدء تأكد من أن لديك:
- Node.js مثبت (تحقق بـ
node --version)
- VS Code
- اشتراك في claude.ai (Pro أو أعلى)

1- تثبيت Claude Code CLI
افتح Terminal في VS Code وشغّل:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
بعد انتهاء التثبيت، تحقق منه:
claude --version
يجب أن يظهر شيء مثل:
2.1.141 (Claude Code)


2- تشغيل Claude Code وتسجيل الدخول
claude
بعدها ستظهر شاشة تسجيل الدخول واختر ما يناسبك. شخصياً استخدم الخيار الأول بحكم اشتراكي في كلاود:
Select login method:
1. Claude account with subscription · Pro, Max, Team, or Enterprise
2. Anthropic Console account · API usage billing
3. 3rd-party platform
سيفتح المتصفح تلقائياً — سجّل دخولك بحسابك في claude.ai، ثم انسخ الكود القصير الذي يظهر والصقه في الـ Terminal بعد علامة >.
3- Claude Code جاهز!
بعد تسجيل الدخول بنجاح ستظهر الشاشة الرئيسية:
Claude Code v2.1.141
Sonnet 4.6 · Claude Pro
✓ Anthropic marketplace installed
الآن اخرج منه مؤقتاً:
/exit
4- تثبيت Ruflo في مشروعك
انتقل إلى مجلد مشروعك وشغّل مثلاً:
cd E:\YOUR-PROJECT\FOLDER
npx ruflo@latest init
عندما يسأل Ok to proceed? (y) اكتب y ثم Enter.
بعد انتهاء التثبيت ستظهر هذه النتيجة:
RuFlo V3 initialized successfully!
+--------- Summary ----------+
| Directories: 11 created |
| Files: 85 created |
+----------------------------+
| Agents: 98 agents |
| Commands: 10 commands |
+----------------------------+
5- تشغيل الـ Daemon (العمال في الخلفية)
npx ruflo daemon start
اكتب y للتأكيد. النتيجة:
[OK] Daemon started in background (PID: 20172)
[INFO] Logs: .claude-flow\daemon.log
هذا يعني أن Ruflo الآن يعمل في الخلفية ويراقب مشروعك باستمرار.

6- تهيئة الذاكرة
npx ruflo memory init
النتيجة المرجوة:
+-------------------- Configuration --------------------+
| Backend: hybrid |
| Vector Embeddings: ✓ Enabled |
| Pattern Learning: ✓ Enabled |
| HNSW Indexing: ✓ Enabled |
+-------------------------------------------------------+
Verification passed (6/6 tests)
هذه الذاكرة ستتعلم من كل مهمة تنفذها وتتذكرها في الجلسات القادمة.

7- تهيئة الوكلاء (السرب: الوكلاء جميعاً معاً)
npx ruflo swarm init
سيسألك عن نوع السرب — اختر Hierarchical Mesh (الأخير) بسهم لأسفل ثم Enter.
Selected: Hierarchical Mesh
+------------+----------------------------+
| Swarm ID | swarm-xxxxxxxxxxxxxxx |
| Topology | hierarchical-mesh |
| Max Agents | 15 |
| Auto Scale | Enabled |
+------------+----------------------------+
[OK] Swarm initialized successfully

قد يخطر سؤال على البال: لماذا يظهر تجهيز 15 وكيل فقط من 98 وكيل موجود؟
الجواب باختصار:
الـ 98 وكيل هي المكتبة الكاملة من التخصصات المحفوظة كملفات في .claude/agents/ — فهم نائمون ولا يستهلكون موارد إلا وقت الحاجة.
الـ 15 وكيل هم الحد الأقصى الذي يعمل بالتوازي في نفس الوقت ونفس اللحظة وعلى نفس المهمة!
عندما تعطي أمراً، Ruflo يختار من الـ 98 فقط من يحتاجهم ويشغّلهم معاً. مثلاً لو طلبت “راجع المشروع”:
وكيل الأمان + وكيل الكود + وكيل الـ Tests
+ وكيل التوثيق + وكيل الأداء
= 5 وكلاء يعملون بالتوازي في نفس اللحظة
كيفية الاستخدام؟
شخصياً استخدمه عبر الدردشة المباشرة من VS Code واطلب طلبي مباشرة و Ruflo يتجاوب بناءً على المشروع المشارك معه. ولكن يمكنك أيضاً استخدام أي طريقة تناسبك من Terminal مثلاً!
ملاحظة: هذا المشروع حالياً في مرحلة التجربة تقريباً (v3.7.0-alpha) وهو مستقر للاستخدام اليومي والتطوير، لكن لا أعتقد أنني سأنصح بالاعتماد عليه كلياً في بيئات الإنتاج الحساسة حتى يصل للإصدار المستقر.
الخلاصة
هذه تجربتي المتواضعة مع استخدام أكثر من وكيل في نفس الوقت على نفس الطلب. لدي تجربة سابقة مع OpenClow على سيرفر محلي VPS وعلى استخدام أكثر من موديل على الكمبيوتر المحلي بدون تكاليف. قد يكون مفيداً أيضاً.
شخصياً أعتمد كلياً على مشاريعي على كلاود وريبليت ولكن في المشاريع التي تحتاج مراجعة كثيرة واختبارات أمان أستخدم الوكلاء المتعددين للتجربة ثم آخذ ملاحظتي إلى البيئة التي أبني فيها المشروع.
Ruflo — How to Turn VS Code into a Full AI Agent Orchestration System
I recently came across a promising project called Ruflo with around 55,000 stars on GitHub, and I found it potentially very useful — especially for those who rely on building projects that depend fully or partially on Claude or other AI providers.
What is Ruflo?
If you use Claude Code daily in VS Code, you’re familiar with its core limitations: every session is isolated, no memory, no coordination, and every task starts from scratch.
Ruflo (formerly known as Claude Flow) solves this problem significantly. More than that, it’s an AI agent orchestration platform built on top of Claude Code, adding:
- 98 specialized agents (security, testing, documentation, architecture…)
- Memory that learns and remembers across sessions
- A swarm of up to 15 agents working in parallel on the same task simultaneously, each in its own role.
- Continuous background operation — can run on your local or private server.
The project is open source, has received over 50,000 stars on GitHub, and is still under active development.
This is in addition to the ability to integrate and connect most language models. You can also customize agents based on your needs and budget. For example, you can wake up large, expensive models for complex tasks, while leaving smaller, cheaper models to handle simpler ones.
You can read more about the project here: https://github.com/ruvnet/ruflo
Requirements — Make Sure You Have:
- Node.js installed (verify with
node --version)
- VS Code
- A claude.ai subscription (Pro or higher)

Step 1 — Install Claude Code CLI
Open the Terminal in VS Code and run:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
After installation completes, verify it:
claude --version
You should see something like:
2.1.141 (Claude Code)


Step 2 — Launch Claude Code and Sign In
claude
A login screen will appear — choose whichever method suits you. I personally use option 1 with my Claude subscription:
Select login method:
1. Claude account with subscription · Pro, Max, Team, or Enterprise
2. Anthropic Console account · API usage billing
3. 3rd-party platform
The browser will open automatically — sign in with your claude.ai account, then copy the short code that appears and paste it in the Terminal after the > prompt.
Step 3 — Claude Code is Ready!
After successfully signing in, the main screen appears:
Claude Code v2.1.141
Sonnet 4.6 · Claude Pro
✓ Anthropic marketplace installed
Now exit temporarily:
/exit
Step 4 — Install Ruflo in Your Project
Navigate to your project folder and run:
cd E:\YOUR-PROJECT\FOLDER
npx ruflo@latest init
When asked Ok to proceed? (y), type y and press Enter.
After installation, you’ll see:
RuFlo V3 initialized successfully!
+--------- Summary ----------+
| Directories: 11 created |
| Files: 85 created |
+----------------------------+
| Agents: 98 agents |
| Commands: 10 commands |
+----------------------------+
Step 5 — Start the Daemon (Background Workers)
npx ruflo daemon start
Type y to confirm. Result:
[OK] Daemon started in background (PID: 20172)
[INFO] Logs: .claude-flow\daemon.log
This means Ruflo is now running in the background, continuously monitoring your project.

Step 6 — Initialize Memory
npx ruflo memory init
Expected result:
+-------------------- Configuration --------------------+
| Backend: hybrid |
| Vector Embeddings: ✓ Enabled |
| Pattern Learning: ✓ Enabled |
| HNSW Indexing: ✓ Enabled |
+-------------------------------------------------------+
Verification passed (6/6 tests)
This memory will learn from every task you run and recall it in future sessions.

Step 7 — Initialize the Swarm (All Agents Together)
npx ruflo swarm init
You’ll be asked to choose a swarm topology — select Hierarchical Mesh (the last option) using the down arrow, then press Enter.
Selected: Hierarchical Mesh
+------------+----------------------------+
| Swarm ID | swarm-xxxxxxxxxxxxxxx |
| Topology | hierarchical-mesh |
| Max Agents | 15 |
| Auto Scale | Enabled |
+------------+----------------------------+
[OK] Swarm initialized successfully

A question might come to mind: why only 15 agents when there are 98?
The short answer:
The 98 agents are the full library of specializations stored as files in .claude/agents/ — they’re dormant and consume no resources until needed.
The 15 agents are the maximum that can run in parallel at the exact same moment on the same task!
When you give a command, Ruflo selects only what it needs from the 98 and runs them together. For example, if you ask “review the project”:
Security Agent + Code Agent + Tests Agent
+ Documentation Agent + Performance Agent
= 5 agents working in parallel at the same moment
How to Use It?
I personally use it through the direct chat interface in VS Code — I just type my request and Ruflo responds based on the shared project context. You can also use the Terminal directly if you prefer!
Note: This project is currently in an alpha stage (v3.7.0-alpha). It’s stable enough for daily development use, but I wouldn’t recommend relying on it fully in sensitive production environments until it reaches a stable release.
Conclusion
This has been my modest experience with running multiple agents simultaneously on the same request. I have prior experience with OpenClow on a local VPS server and running multiple models locally at no cost — that might be worth exploring too.
Personally, I rely entirely on Claude and Replit for my projects, but for projects that require extensive review and security testing, I use multiple agents for experimentation, then take my findings to the environment where I actually build the project.