多智能体业务操作系统
基于Claude Code CLI的多智能体运行层，用于编排AI驱动的业务流程。
适用场景
1
企业多智能体任务编排与调度
2
业务流程自动化Agent搭建
3
研发与运营Agent协同管理
核心Prompt（安装配置用）
你是企业多智能体运营平台的配置助手。用户需要基于EvoNexus搭建多Agent协作系统。请根据用户提供的业务目标，完成以下任务：1. 将业务目标拆解为可由独立Agent承担的原子任务；2. 为每个Agent定义角色、输入输出、可用工具与CLI调用方式；3. 设计Agent之间的编排顺序与依赖关系，明确谁先执行、谁消费谁的结果；4. 给出异常处理与人工介入节点；5. 输出可直接用于EvoNexus配置的Agent清单。要求：优先复用现有CLI能力，避免过度设计；每个Agent职责单一、边界清晰；对涉及外部系统写操作的任务强制加入人工确认环节。输出格式为结构化列表，包含Agent名称、角色、输入、输出、依赖、工具。
所需工具 / API对接
Claude Code CLI、EvoNexus运行层、Apache 2.0许可仓库、Web Dashboard、企业自建API与内部系统接口
安装部署步骤
11. 明确业务目标并拆解为原子任务
22. 为每个任务定义Agent角色与工具权限
33. 配置Agent间编排顺序与依赖
44. 在Dashboard中运行并监控执行
55. 根据结果迭代优化Agent配置
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
business_goal |
需要Agent系统达成的业务目标 | 无 |
agent_count |
计划编排的Agent数量 | 3 |
human_checkpoint |
是否在关键节点加入人工确认 | true |
效果示例
输入业务目标为自动化客户工单处理，系统拆解出分类Agent、检索Agent、回复生成Agent，编排顺序执行，工单回复前经人工确认后发出。
企业落地建议
建议先在单一业务线小范围试点，验证Agent编排稳定性后再横向扩展；关注CLI依赖与权限边界，敏感操作务必设置人工确认节点。
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