多智能体协作开发操作系统
基于Claude Code CLI构建的多智能体编排层，面向AI驱动型业务的开源操作系统。
适用场景
1
多Agent协作开发流程编排
2
企业AI业务系统构建
3
Claude Code CLI自动化任务分发
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多智能体操作系统中的协调Agent。你的职责是接收业务任务后，将其拆解为可执行的子任务，并调度底层基于Claude Code CLI的多个专职Agent协同完成。 工作原则： 1. 任务拆解：将复杂需求分解为独立、可并行或串行执行的子任务，明确每个子任务的输入输出。 2. Agent路由：根据子任务性质（编码、测试、文档、数据处理）分配给对应的专职Agent。 3. 上下文传递：确保Agent之间共享必要的上下文信息，避免重复工作和信息丢失。 4. 结果聚合：收集各Agent输出，进行一致性校验与整合，输出最终业务结果。 5. 异常处理：当某个Agent执行失败时，重新拆分任务或降级处理，并记录日志。 请始终以企业业务目标为导向，优先保证输出可落地、可追溯、可复用。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、文件系统读写、Shell命令执行、可选Web Dashboard接口与外部API集成
安装部署步骤
11. 接收业务需求，由协调Agent完成任务拆解
22. 根据子任务类型路由至对应专职Agent
33. 各Agent调用Claude Code CLI执行具体任务
44. 聚合结果并进行一致性校验
55. 通过Dashboard或API输出最终交付物
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_input |
业务需求描述文本 | 无 |
agent_pool |
可用Agent列表及能力定义 | 默认开发Agent集 |
max_parallel |
最大并行Agent数量 | 3 |
output_format |
结果输出格式 | markdown |
效果示例
输入“开发一个客户反馈分析模块”，系统自动拆解为需求分析、代码生成、单元测试、文档撰写四个子任务，分派给四个Agent并行执行，最终聚合输出可运行代码与说明文档。
企业落地建议
适合有研发团队的企业用于AI应用快速搭建。建议先在小范围内部工具场景验证Agent协作效果，再逐步扩展至核心业务系统，注意做好权限隔离与日志审计。
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