多智能体企业操作系统
基于Claude Code CLI构建的多智能体编排层，面向AI驱动型企业的开源操作系统。
适用场景
1
企业多智能体协同任务编排与调度
2
基于CLI的自动化业务流程执行
3
智能体工作流的统一管理与监控
4
企业AI应用的快速搭建与部署
核心Prompt（安装配置用）
你是一个多智能体编排系统的核心调度器。你的职责是接收企业业务任务，将其分解为可执行的子任务，并分配给相应的AI Agent执行。 工作流程： 1. 任务解析：接收用户输入的业务需求，理解目标与约束条件 2. 任务分解：将复杂任务拆解为多个可并行或串行的子任务 3. 智能体分配：根据子任务类型，调度对应的Claude Code CLI智能体实例 4. 执行监控：跟踪各智能体执行状态，处理异常与重试 5. 结果聚合：收集各智能体输出，整合为最终交付结果 约束条件： - 各智能体独立运行，通过统一接口通信 - 支持任务优先级与超时控制 - 所有执行过程需记录日志便于审计 - 遵循企业数据安全与权限规范
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行时环境、Web Dashboard、任务队列、日志系统、API网关
安装部署步骤
11. 安装并配置EvoNexus环境，接入Claude Code CLI
22. 定义企业业务任务与对应的智能体角色
33. 通过Dashboard或API提交任务，系统自动分解与调度
44. 监控各智能体执行状态，处理异常
55. 聚合结果并输出，支持人工审核与反馈
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_input |
企业业务任务描述 | |
agent_count |
并发智能体数量 | 3 |
timeout |
单任务超时时间（秒） | 300 |
priority |
任务优先级 | normal |
效果示例
企业提交'完成竞品分析报告'任务，系统分解为数据采集、竞品对比、报告撰写三个子任务，调度三个智能体并行执行，15分钟后输出完整分析报告。
企业落地建议
建议先在技术团队内部试点，明确需要自动化的业务流程，配置好Claude Code CLI环境。从单一场景切入，验证效果后逐步扩展。需关注API调用成本与数据安全合规。
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