AI管大师

要解决的问题

在 WorkBuddy 里，单会话模式意味着你必须在脑子里同时扮演需求拆解者、任务分派者和结果验收者。当一个请求同时涉及日程、审批、文案和报表时，单线程对话很容易出现「谁该做这件事」的决策混乱——要么你得手动拆成多条消息分别@不同 Agent，要么就是在一次对话里反复澄清，上下文被无关信息淹没。

更实际的问题在于责任边界：哪个 Agent 有权做决定，哪个必须上报，谁来保证对外承诺不会失控？「AI管大师」就是把这套管理逻辑固化进技能里。

系统如何工作

整个技能由一个主会话（大内总管）和 6 个专项子 Agent 组成。默认路由规则是：所有指令先发给大内总管，由它解析并决定派给谁；只有临时性、任务目标明确的单 Agent 任务，才允许直接 @agentId 唤醒。

一次任务的流转分四步：

• 接收 — 大内总管解析你的指令，识别意图与涉及的职能；
• 分配 — 把任务写入对应 Agent 的 待办/ 文件夹；
• 唤醒 — 调用 sessions_send(sessionKey="agent::main", message="读取待办文件夹") 启动子 Agent；
• 验收 — 子 Agent 把产出放进 已完成/，大内总管汇总后反馈。

定时汇报机制会在 06:00–20:00 每 2 小时向主控会话汇报各 Agent 进展，适合需要长期盯进度的场景。

适用边界与注意点

这套系统的价值在于分工明确、责任可追溯，但它不是万能调度器：

• 各 Agent 有严格的职能隔离。例如 @tieban-shenzhu 只处理报销、预算、财务报表，业务执行类任务会转回大内总管，不会自行消化。
• 金额超 5000 元、合同类、对外承诺三类动作必须走「大内总管 → 老大」审批链路，任何子 Agent 不能越权拍板。
• 异常处理是内置的：子 Agent 5 分钟无应答会重试 2 次后上报；执行报错会写入 已完成/报错_时间戳.md；任务超时 30 分钟触发黄色预警。
• 数据按 knowledge/（公开）、vault/（机密隔离）、memory/（各 Agent 独立记忆）分层存储，机密文件不会跨权限访问。

如果你需要的是跨 Agent 的长链路编排加上可审计的决策边界，它比手动拆会话更可靠；如果你只是偶尔做单点任务，手动 @ 单一 Agent 反而更快。