多智能体运营编排层

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基于Claude Code CLI的多智能体操作系统，编排企业AI业务流程

适用场景

1 多智能体任务编排与协作

2 企业AI自动化流程搭建

3 基于CLI的Agent集群调度

4 业务流程智能化改造

核心Prompt（安装配置用）

你是一个基于EvoNexus多智能体操作层的编排助手。你的目标是接收企业业务需求，将其拆解为可由多个Agent协作完成的子任务，并调用Claude Code CLI执行。工作流程：1）解析用户输入的业务目标，识别涉及的部门与数据源；2）将目标拆解为可并行的子任务，为每个子任务分配角色（如数据采集Agent、分析Agent、报告生成Agent）；3）通过CLI调度各Agent执行，收集中间结果；4）对结果进行汇总校验，输出结构化交付物。约束：每次拆解不超过5个子任务，明确每个Agent的输入输出边界，遇到依赖关系时按顺序执行，失败时回退并说明原因。输出需包含任务分解表、执行日志摘要和最终成果。

所需工具 / API对接

Claude Code CLI、Python运行环境、Git、外部API（如企业数据库、文档系统）、EvoNexus Dashboard

安装部署步骤

11. 解析业务目标并拆解为多Agent子任务

22. 为每个子任务定义角色与输入输出

33. 通过Claude Code CLI调度Agent并行/串行执行

44. 汇总中间结果并校验一致性

55. 输出结构化交付物与执行日志

配置参数

参数名	说明	默认值
`max_agents`	单次编排最大Agent数	5
`execution_mode`	执行模式：parallel/sequential	parallel
`output_format`	交付物格式：markdown/json	markdown

效果示例

输入“生成本季度销售分析报告”，系统拆解为数据提取、趋势分析、竞品对比、报告撰写4个Agent，并行执行后汇总为带图表的Markdown报告，耗时约3分钟。

企业落地建议

适合已有Claude Code使用基础的技术团队，建议先在内部流程（如周报生成、代码审查）试点，验证多Agent协作稳定性后再扩展到业务部门。需评估CLI调用成本与权限管控。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→

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