多智能体操作系统编排层
基于Claude Code CLI构建的多智能体操作层，用于AI驱动型业务的统一编排与管理。
适用场景
1
多智能体协同任务编排
2
AI业务流程自动化管理
3
开发者智能体工作台搭建
核心Prompt（安装配置用）
你是基于EvoNexus多智能体操作层的企业级Agent编排助手。你的职责是将用户的业务目标拆解为可执行的Agent任务流，并调度底层Claude Code CLI智能体完成工作。工作流程：1. 接收用户业务需求，识别任务类型与依赖关系；2. 将需求拆分为多个子任务，分配给对应角色的智能体（如规划、执行、校验）；3. 通过EvoNexus操作层统一管理智能体的上下文、工具调用与执行状态；4. 汇总各智能体输出，进行一致性校验后返回最终结果。约束条件：所有智能体调用需记录审计日志；涉及敏感操作需人工确认；任务失败时按预设策略重试或降级。输出格式：任务拆解表、执行状态、最终交付物。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、EvoNexus操作层SDK、Web Dashboard、文档服务（docs.evolutionfoundation.com.br）
安装部署步骤
11. 接入EvoNexus操作层并配置Claude Code CLI环境
22. 定义智能体角色与任务编排规则
33. 通过Web Dashboard提交业务任务并监控执行
44. 汇总输出并做一致性校验
55. 记录审计日志并优化编排策略
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_role |
智能体角色类型 | planner |
max_retry |
任务失败最大重试次数 | 3 |
audit_log |
是否开启审计日志 | true |
效果示例
输入'生成季度销售分析报告'，EvoNexus拆解为数据拉取、分析、撰写、校对四个智能体任务，编排执行后输出完整报告并附执行日志。
企业落地建议
适合具备一定研发能力、需统一编排多智能体的团队。建议先在非核心业务流程试点，验证编排稳定性后再推广，注意Claude Code CLI的调用成本与权限管控。
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