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Agent 团队

智能层

多 Agent 并行协作与任务编排

TeamCreate → Task 分配 → 并行执行 → Idle 通知 → 结果汇聚

Team = TaskList，通过共享任务列表实现去中心化协调，空闲通知机制避免轮询开销

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如何让多个 AI Agent 并行协作完成复杂任务？

单个 Agent 的上下文窗口和执行时间是有限的。对于大型任务（如跨多文件的重构、多模块并行开发），需要将工作分解给多个 Agent 并行执行。但多 Agent 系统面临协调难题：如何分配任务、如何避免冲突、如何汇聚结果、如何处理 Agent 空闲？

Agent 团队总览 — 去中心化并行协作

Agent 团队通过共享 TaskList 实现去中心化协调。TeamCreateTool 创建团队，每个 Agent 独立运行在自己的上下文中，通过任务列表共享工作状态。空闲通知机制避免了轮询开销，SendMessage 支持跨 Agent 通信。

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Key Source Code

TeamCreate — 创建并行 Agent 团队

src/tools/TeamCreateTool/TeamCreateTool.ts

// TeamCreateTool 核心逻辑：
// 1. 生成唯一团队名称（形容词+名词组合）
// 2. 创建共享 TaskList 作为协调中心
// 3. 注册到 swarm 管理器
// 4. 返回团队 ID 供后续 Agent 加入

// Team = TaskList 的核心设计：
// 团队本身就是一个共享的任务列表
// Agent 通过认领任务来「加入」团队
// 任务完成/创建自动通知所有成员

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Agent 团队完整工作流定义

src/tools/TeamCreateTool/prompt.ts

// 团队工作流（定义在系统提示词中）：
// 
// Step 1: TeamCreate → 创建团队（返回团队名和 ID）
// Step 2: TaskCreate → 在团队中创建任务
//         每个任务包含完整上下文和验收标准
// Step 3: Agent spawn → 为每个任务生成独立 Agent
//         每个 Agent 拥有独立上下文和工具集
// Step 4: TaskUpdate → Agent 认领并执行任务
//         状态流转：pending → in_progress → completed
// Step 5: Idle 通知 → Agent 完成任务后进入空闲
//         系统自动通知协调者（避免轮询）
// Step 6: SendMessage → 跨 Agent 通信
//         协调者可向任意 Agent 发送新指令
// Step 7: TeamDelete → 所有任务完成后销毁团队

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设计决策