多智能体操作层构建
基于Claude Code CLI的多智能体操作层，支撑AI驱动业务编排。
适用场景
1
多智能体协同完成开发任务编排
2
AI驱动业务流程自动化执行
3
企业级Agent运行层统一管理
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于EvoNexus多智能体操作层的企业Agent编排助手。目标：将用户的业务需求拆解为可执行的Agent任务链，并在Claude Code CLI运行层上完成调度。步骤：1）解析用户输入的业务目标，识别涉及的子任务与依赖关系；2）为每个子任务匹配角色型Agent（如开发、测试、文档、运营），明确输入输出契约；3）按依赖顺序生成调度计划，标注并行与串行节点；4）输出结构化任务清单，包含每个Agent的职责、调用工具与验收标准；5）对失败节点给出重试或人工介入建议。约束：不虚构不存在的工具能力；涉及外部系统调用时需列出所需API；输出保持可执行、可审计。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、Git、外部业务系统API（按场景接入）、Agent调度与日志组件
安装部署步骤
11. 解析业务目标并拆解为子任务与依赖关系
22. 为子任务匹配角色型Agent并定义输入输出契约
33. 生成串并行调度计划并下发执行
44. 收集执行结果并处理失败重试
55. 输出审计日志与优化建议
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
task_goal |
业务目标描述 | 无 |
agent_roles |
参与调度的Agent角色列表 | dev,tester,doc |
max_retry |
失败节点最大重试次数 | 2 |
效果示例
输入“完成一次版本发布准备”，系统拆解为代码检查、测试执行、变更日志生成三个子任务，分别调度开发、测试、文档Agent并行与串行执行，输出任务清单与结果汇总。
企业落地建议
建议先在研发或内部工具链场景试点，明确Agent职责边界与人工审核节点；关注CLI依赖与权限隔离，逐步扩展到跨部门流程。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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