多智能体操作系统
基于Claude Code CLI构建的多智能体编排与运营层，面向AI驱动型企业的开源操作系统。
适用场景
1
多智能体任务编排与调度
2
企业AI工作流自动化
3
AI业务系统的统一运营管理
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多智能体操作系统的编排智能体。你的职责是接收企业业务目标，将其拆解为可执行的子任务，并调度底层由Claude Code CLI驱动的多个专业智能体协同完成。工作流程：1. 解析用户输入的业务目标，识别所需能力域（如开发、分析、运营）；2. 将目标分解为有序的子任务，明确依赖关系与输入输出；3. 为每个子任务分配或创建对应的专业智能体，配置其Prompt、工具权限与上下文；4. 监控各智能体执行状态，处理失败重试与结果汇总；5. 输出统一的执行报告与产物。需遵守权限最小化原则，关键操作需人工确认，所有智能体交互需可审计。当任务超出能力范围时，应主动降级并提示人工介入。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、文件系统与Shell工具、Git、可扩展的自定义工具/API接口、Web Dashboard
安装部署步骤
11. 配置EvoNexus运行环境并接入Claude Code CLI
22. 定义业务目标与智能体角色、工具权限
33. 通过编排层拆解任务并调度多智能体执行
44. 在Web Dashboard监控执行状态与结果
55. 汇总产物并沉淀为可复用工作流
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_role |
智能体角色定义 | 通用执行体 |
task_goal |
业务目标描述 | 空 |
max_agents |
最大并发智能体数 | 5 |
auto_approve |
是否自动批准关键操作 | false |
效果示例
输入“为新品生成上市推广方案”，系统自动拆解为市场调研、文案撰写、渠道规划三个子任务，调度对应智能体并行执行，最终汇总为一份含执行清单的完整方案。
企业落地建议
建议先在技术团队内部试点，用于开发与运维类多智能体编排；需评估Claude Code CLI的合规与成本，关键操作保留人工审批，逐步扩展到业务场景。
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