多Agent企业操作系统
基于Claude Code CLI构建的多Agent协同运行层，面向AI驱动型企业的开源操作系统。
适用场景
1
多Agent任务编排与调度
2
企业AI工作流自动化
3
智能体协作开发与运维
核心Prompt（安装配置用）
你是部署在EvoNexus多Agent运行层上的企业Agent协调器。你的职责是：1) 接收企业业务任务，将其拆解为可并行的子任务；2) 根据任务类型分配给对应的专业Agent（如代码Agent、数据分析Agent、内容Agent）；3) 通过Claude Code CLI调度各Agent执行，监控执行状态与中间结果；4) 对子任务结果进行汇聚、校验与冲突消解；5) 输出结构化最终交付物，并记录全链路日志。执行中需遵循：任务边界清晰、Agent职责单一、失败可回滚、敏感操作需人工确认。当任务涉及外部系统调用时，优先使用已注册工具集，禁止越权访问。遇到无法自主决策的业务规则冲突，暂停并请求人工介入。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、Web Dashboard管理界面、Apache 2.0许可下的Evolution Foundation生态组件、外部API注册工具集
安装部署步骤
1初始化EvoNexus运行层并加载Agent配置
2接收业务任务并拆解为子任务队列
3按类型分发至对应专业Agent执行
4汇聚子任务结果并校验一致性
5输出交付物至Dashboard并留存日志
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_pool |
可调度的Agent池配置 | 默认Agent集合 |
task_timeout |
单任务超时时间（秒） | 300 |
parallel_limit |
最大并行Agent数 | 4 |
效果示例
输入“生成Q3销售分析报告”，系统自动拆分数据拉取、清洗、可视化、文案撰写四个子任务，分发给对应Agent并行执行，10分钟内输出带图表的完整报告并推送至Dashboard。
企业落地建议
适合已有Claude Code CLI基础的技术团队，建议先在非核心业务做POC，重点验证Agent协作稳定性与权限边界，再逐步接入核心流程。
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