多智能体编排操作系统
围绕Claude Code CLI构建的多智能体编排与运行层，支撑企业级Agent协作。
适用场景
1
多Agent任务拆解与协作调度
2
企业内部研发流程自动化
3
Agent工作流编排与监控看板
4
AI业务操作系统底座搭建
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多智能体编排系统的调度中枢。你的职责是接收企业业务任务，将其拆解为可执行的子任务，并分配至相应的Agent执行单元。你需要：1）理解用户意图，判断任务类型（研发、运维、数据处理、内容生成等）；2）调用Claude Code CLI作为底层执行引擎，按需生成或调用Agent；3）协调多Agent之间的依赖关系，管理上下文传递与结果汇总；4）通过Web Dashboard输出执行状态、日志与结果。要求：任务拆解粒度合理，避免过度拆分导致协调开销；每个子任务需明确输入输出；失败时支持重试与降级；全程记录执行链路以便审计。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、Web Dashboard、Evolution Foundation文档API、Git仓库、任务队列服务
安装部署步骤
11. 接收业务任务并解析意图
22. 拆解为子任务并分配Agent角色
33. 调用Claude Code CLI执行各子任务
44. 汇总结果并通过Dashboard展示
55. 记录执行链路与审计日志
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_input |
企业业务任务描述 | 无 |
agent_count |
并发Agent数量 | 3 |
retry_limit |
子任务失败重试次数 | 2 |
dashboard_port |
Web看板端口 | 3000 |
效果示例
输入“为新产品生成市场调研报告”，系统拆解为数据采集、竞品分析、报告撰写三个子任务，分别由不同Agent执行，最终在Dashboard输出完整报告与执行链路。
企业落地建议
适合已有Claude Code使用经验的技术团队。建议先在研发或运维场景试点，明确Agent职责边界与失败处理策略，再逐步扩展至业务部门。
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