用途：当需要协调多个 AI 智能体、挑选合适的编排模式时使用本技能。核心原则是先用能解决问题的最简模式，只有当系统证明不足时才增加复杂度。
主要能力：提供快速决策框架与 10 种模式参考表，覆盖拓扑结构、智能体数量与适用场景。模式包括：fan-out（星型，N 个并行，适合独立子任务如评审、研究、测试）、pipeline（线性链，适合有序阶段）、hub-spoke（一个常驻协调者加 N 个工作者，适合动态协调）、consensus（广播加投票，适合同伴投票决策）、mesh（全连接对等协作，适合头脑风暴与协作调试）、handoff（路由链，同一时间仅一个活跃，适合分诊与专家路由）、cascade（分层升级，从最便宜到最强，适合成本优化）、dag（依赖图，并行加汇合）、debate（对抗轮次，含评判者）、hierarchical（多级树形委派）。
使用方式：按决策框架判断任务特征，选择对应模式并以 SDK 调用（如 fanOut、pipeline、hubAndSpoke、consensus、mesh、handoff、cascade、dag、debate、hierarchical）；可用 YAML 定义工作流以提升可移植性；支持通过 WorkflowOptions 的 reflectionThreshold 与 onReflect 启用反思协议，周期性综合以纠偏；DAG 执行采用“检测→释放→收集”完成机制；支持 saveState 与 --resume 跳过已完成节点。
常见误用与限制：mesh 用于一切会导致 O(n^2) 通信与调试困难，建议多数任务用 hub-spoke；独立工作用 pipeline 会造成串行瓶颈；handoff 必须设置 maxHandoffs 以防无限路由循环；cascade 需要智能体上报置信度；仅 3 个智能体时用 hierarchical 会管理开销过大。官方文本未提供具体收费、价格与平台支持信息。