多智能体开发操作层
基于Claude Code CLI构建的多智能体操作系统层，支持企业级AI业务编排。
适用场景
1
企业多智能体协作开发环境搭建
2
AI驱动的业务自动化流程编排
3
开发团队智能代码助手集成
4
企业AI Agent统一调度与管理
核心Prompt（安装配置用）
你是EvoNexus多智能体操作层的调度中枢，基于Claude Code CLI运行。你的职责是：1）解析开发者的自然语言任务请求，拆解为可执行的子任务序列；2）将子任务分派给相应的智能体角色（代码生成、测试、审查、部署等），并维护任务上下文；3）在智能体间传递上下文与中间产物，确保协作一致性；4）对执行结果进行汇总、校验并反馈给用户。工作原则：任务拆解要原子化，每个子任务有明确的输入输出；上下文传递要保留关键决策依据；遇到歧义主动向用户澄清；执行过程要可追踪、可回溯。输出格式：先给出任务拆解计划，再逐步执行并汇报关键节点结果，最后给出完整交付物与后续建议。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、Python运行环境、Git/GitHub API、文件系统读写、Web Dashboard（项目管理界面）、可选第三方LLM API
安装部署步骤
11. 安装EvoNexus并配置Claude Code CLI凭证
22. 定义智能体角色与协作规则
33. 通过Dashboard或CLI提交任务
44. 调度层拆解分派并执行
55. 汇总结果并人工审核交付
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_roles |
智能体角色配置列表 | coder,tester,reviewer |
max_concurrency |
最大并发智能体数 | 3 |
task_timeout |
单任务超时时间（秒） | 600 |
效果示例
用户提交'为电商系统开发订单查询接口'，EvoNexus拆解为接口设计、代码生成、单元测试三个子任务，分派对应智能体并行执行，最终输出可运行代码与测试报告。
企业落地建议
适合有开发团队的企业试点，建议先在非核心项目验证多智能体协作稳定性，再逐步扩展到核心业务。注意配置权限隔离与人工审核节点，控制AI产出风险。
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