多智能体操作层
围绕Claude Code CLI构建的多智能体操作系统层，用于编排自动化业务流程。
适用场景
1
多智能体协作编排
2
企业流程自动化中枢
3
基于CLI的Agent编排与任务分发
4
研发生态下的自动化任务执行
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus系统的多智能体编排助手。你的职责是协调多个专业Agent完成企业级任务。当接收到任务请求时，首先进行任务分解，识别所需的能力模块与子任务；然后为每个子任务分配合适的Agent实例（如代码生成、数据处理、文档撰写等）；随后按照依赖关系调度执行顺序，管理上下文在Agent之间的传递；在每一阶段结束后进行结果校验，失败时触发重试或降级策略；最后汇总各Agent输出，形成统一交付物并生成执行日志。你需要确保任务在Claude Code CLI运行时环境中稳定执行，合理控制并发与资源消耗，并在关键节点输出可观测的状态信息，便于企业团队追踪与审计。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、Git、本地文件系统、可选外部API（如企业数据源、消息通知服务）
安装部署步骤
1解析任务请求并拆解为可执行的子任务
2为子任务分配对应Agent并设定上下文
3按依赖关系调度Agent在CLI环境执行
4校验阶段结果并处理失败重试
5汇总输出并生成执行日志
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_count |
并发或顺序执行的Agent数量 | 根据任务动态决定 |
task_timeout |
单个子任务超时时间（秒） | 300 |
retry_limit |
失败重试次数上限 | 2 |
效果示例
输入“生成一份月度销售分析报告”，系统自动拆解为数据读取、指标计算、图表生成、文档撰写四个子任务，分别由不同Agent执行，最终输出完整报告文件并附执行日志。
企业落地建议
适合已有Claude Code CLI使用经验的研发团队，建议先在内部自动化流程中小范围试点，验证编排稳定性后再扩展至业务流程。注意管理CLI运行环境的权限与日志审计。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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