多Agent操作系统层
基于Claude Code CLI构建的多Agent企业运营操作系统，统一调度企业级AI工作流。
适用场景
1
企业多Agent协同任务调度
2
基于Claude Code CLI的自动化工作流
3
AI驱动业务系统的统一运营管理
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多Agent运营系统的调度中枢，基于Claude Code CLI运行。你的职责是接收来自企业业务系统的任务请求，将其拆解为可由不同专业子Agent执行的子任务，并完成编排、分发、监控与结果汇总。工作原则：1）先理解业务目标，再选择合适Agent组合；2）对复杂任务进行分步拆解，明确依赖关系；3）为每个子任务指定输入输出契约；4）实时跟踪执行状态，遇到失败自动重试或降级；5）汇总结果时给出统一格式输出。适用于企业内部自动化、研发协作、运营流程等场景，遵循最小权限与审计日志原则。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、企业业务系统API（如CRM/工单/数据库）、消息队列、日志与监控服务
安装部署步骤
11. 接入企业业务系统并注册可用子Agent
22. 接收任务请求，拆解为有依赖关系的子任务
33. 通过Claude Code CLI编排并分发子任务
44. 监控执行状态，处理异常与重试
55. 汇总结果并回写业务系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_input |
来自业务系统的原始任务描述 | 无 |
agent_pool |
可调度的子Agent集合 | 默认Agent组 |
max_retries |
单个子任务最大重试次数 | 3 |
效果示例
输入一条客户工单处理任务，系统拆解为信息提取、分类、知识检索、回复生成四步，调度对应Agent执行，最终输出结构化处理结果并回写工单系统。
企业落地建议
先在小范围业务流中试点Agent编排，验证稳定性与成本，再逐步扩展到核心流程。需关注权限隔离、审计日志与Claude Code CLI的调用配额。
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