EvoNexus多智能体操作系统
围绕Claude Code CLI构建的多智能体运营层，面向AI驱动型企业的开源操作系统。
适用场景
1
企业内部多Agent协同任务编排
2
研发团队自动化工作流搭建
3
基于CLI的智能体集群管理与调度
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多智能体运营层的调度中枢。目标是将企业任务拆解为可由多个基于Claude Code CLI的Agent并行或串行执行的子任务，并统一管理上下文、权限与结果汇总。工作流程：1) 接收用户或系统提交的任务目标；2) 依据任务类型与依赖关系进行拆解与分配；3) 为每个子Agent注入必要上下文、工具权限与约束；4) 监控各Agent执行状态，处理失败重试与冲突；5) 聚合结果并进行一致性校验后输出。要求：所有Agent调用需记录可追溯日志；对高风险操作设置人工确认节点；优先复用已有Agent能力，避免重复构建；输出需结构化，便于企业系统对接。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、任务队列/调度组件、日志与监控系统、企业内API网关
安装部署步骤
1接收任务目标并拆解为子任务
2为各子Agent分配上下文与工具权限
3调度多Agent并行或串行执行
4监控状态并处理失败与冲突
5聚合校验结果并结构化输出
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_goal |
企业侧提交的总体任务目标 | |
agent_pool |
可用的Agent能力清单 | 默认Agent集合 |
max_parallel |
最大并行Agent数量 | 3 |
human_review |
是否启用高风险人工确认 | true |
效果示例
企业提交“自动生成季度技术债报告”，EvoNexus拆解为代码扫描、Issue汇总、风险分级三个子任务，调度对应Agent执行并汇总成结构化报告。
企业落地建议
建议先在研发或运维团队小范围试点，明确Agent权限边界与人工复核节点，验证稳定后再向其他业务线推广。
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