“别用 OpenClaw 也别用 Hermes ，都是聊天网关壳子，装 skill 也补不上你要的架构讨论、项目管理、知识图谱这几块，因为这压根不是它们要解决的问题。换框架只是换壳，核心难点一个都不会自动解决。

你自己画的那张图（ webui + qwen3 + mem0 + qdrant + mcp ）方向是对的，别推翻重来，2026 年这套是主流成熟方案，你要接的 gitlab / postgres / k8s / prometheus 也都有现成 mcp server 能直接用，不用自己写协议层。

几个坑提前说：

架构讨论那条别指望本地模型，3060 12G 和 mac mini 32G 这个量级（也就 7B-32B 舒适区）跟 claude/gpt 在长程推理和跨文件推理上差距是真实存在的，不是"差不多能用"，70B 才勉强追平，两台机器都跑不动。这条直接接云端 api 兜底，本地模型就干点日常小活。

"知识图谱"这个词赶紧忘掉，qdrant 是向量库，做语义检索的，跟图谱是两码事，它不会自己抽实体建关系。真想要的话得另外接 neo4j 或者 lightrag ，而且持续抽取更新这套活现在没有装上就能用的成熟方案，工作量比你想的大得多。建议先做成"文档丢进去能问答"，够用了，别一上来就奔着图谱去。

编程那条别自己写 agent ，aider / cline / openhands 这类现成 cli 直接指向你的 ollama/vllm 端点就能用，效果比自己攒的强多了。你的 agent 只负责编排——什么时候调它、传哪个项目的上下文过去，别把编程能力塞进自己的系统里重新实现一遍。

项目进度提醒这块是要写代码的，装不来。mcp 能帮你连上禅道/jira 的数据库，但"读数据、生成人话、主动推送"这段逻辑得自己写个小脚本，工作量不大但躲不掉。

硬件上：3060 跑 7B-8B 走量干补全类小活，mac mini 内存大能扛 27-32B 或者 30B moe ，跑架构相关的稍微复杂点的生成，真正要动脑子的架构决策还是丢给云端。

顺序建议：先把 webui + 本地模型 + 云端兜底 + qdrant 检索 + 装个现成 coding agent 跑通，这一步全是拼装不用写代码，一两周能见效。mem0 的记忆隔离和 mcp 逐个接入是要写代码的部分，往后放。知识图谱和主动推送这两个直接砍了，先不做，用起来觉得真缺再说。”

from Sonnet5 Ultracode ，写的挺靠谱。