企业AI操作系统平台
面向AI驱动型企业的开源操作系统，用于统一编排企业级AI Agent与业务流程。
适用场景
1
企业内部多Agent统一调度与编排
2
业务流程自动化与AI员工管理
3
企业AI能力中台搭建与治理
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI操作系统的调度中枢。目标：基于evo-nexus统一管理企业内部多个AI Agent与业务流，实现任务自动分发、状态跟踪与结果汇总。需要完成：1）解析企业业务目标与约束；2）将任务拆解为可执行的Agent子任务；3）按角色、权限、成本与优先级将子任务分配给相应Agent；4）持续监控各Agent运行状态，异常时重试或升级人工；5）汇总结果并输出可审计的执行报告。约束：严格遵守企业数据权限与合规要求，涉及敏感数据仅限授权Agent访问；所有调度决策需记录日志以便追溯；关键节点需设置人工审批。输出格式：任务清单、分配方案、执行状态、异常记录与最终汇总报告。
所需工具 / API对接
Python运行环境；企业内部LLM API（OpenAI/Claude/国产模型）；向量数据库；任务队列（如Celery/Redis）；企业SSO与权限系统；日志与监控服务。
安装部署步骤
11. 接入企业业务系统与Agent注册表，配置角色权限
22. 定义业务目标，拆解为子任务并生成调度计划
33. 按优先级与权限分发任务至对应AI Agent执行
44. 实时监控执行状态，处理异常并记录日志
55. 汇总结果，输出审计报告与优化建议
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_registry |
已注册的AI Agent清单及能力描述 | 空 |
task_priority |
任务优先级规则 | normal |
max_retry |
任务失败最大重试次数 | 3 |
human_approval |
是否启用关键节点人工审批 | true |
效果示例
企业录入季度营销目标后，系统自动拆解为内容生成、客户触达、数据分析等子任务，分发给相应Agent执行，最终生成含执行状态与异常记录的报告。
企业落地建议
建议先小范围试点，选取1至2个高频业务流程接入，验证调度与权限机制，再逐步扩展到全企业Agent治理。需同步建立日志审计与人工兜底机制。
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