智能体协同编排

为什么需要多 Agent 协同

在处理复杂工程任务时，单个对话线程容易因为上下文过长导致注意力分散，且模型常会“越权”——比如在规划阶段顺手修改了代码，或者在验收阶段试图去修复 bug。AgentCollaboration 旨在解决这一痛点，通过引入严格的角色边界和前台/后台分离机制，让多个 Agent 各司其职，避免单一上下文污染。

核心机制与工作流

技能的核心是 Orchestrator（总控），它负责任务路由和状态跟踪，但不直接参与业务修改。

1. 路由与升级策略：Orchestrator 根据任务风险自动选择路径，从 answer_only（仅问答）到 blueprint（完整蓝图）。对于模糊、高风险或跨模块任务，强制要求先由 Planner 产出蓝图并经用户确认。
2. 严格的角色边界：

- Planner：仅负责方案调查与蓝图设计，绝不修改业务文件。
- Executor：严格按蓝图执行，不自行扩展目标。
- Verifier：按蓝图进行独立验收，不代替 Executor 修改代码。
- Archivist：负责最终归档，不触碰实现。

1. 隔离会话与交接包：下游角色必须在独立干净会话中运行。Orchestrator 通过 handoffs/*.md 传递上下文，禁止继承上游聊天历史，确保执行过程不受干扰。

适用边界与注意事项

该技能适合中高风险、多模块或需要严格验收的研发任务。由于强约束要求，Orchestrator 依赖运行载体支持创建独立会话；若无法自动派发，则必须生成交接包并标记 manual-copy，由用户手动复制。此外，建议在项目根目录配置 AGENTS.md 等指令文件，以保障执行阶段的上下文一致性。