用途：实现智能体流水线串联，把一个智能体的输出作为下一个智能体的输入，支持顺序与并行执行以及流式数据流，用于数据流编排。
主要能力：由 task-orchestrator 负责管道架构设计与阶段连接、监控数据流和处理错误；memory-coordinator 负责存储中间结果、协调数据传递、管理管道状态并保证一致性。支持顺序（Agent1→Agent2→Agent3）、并行（分叉后汇聚）和混合（先并行再顺序）模式，数据传递可用内存通道或流通道。
使用方式：先用 npx claude-flow@alpha pipeline design --stages "research,analyze,code,test,review" --flow sequential --output pipeline-design.json 设计管道并生成数据流规范与可视化图；再用 pipeline init 初始化，用 agent spawn --type … --pipeline-stage … 生成各阶段智能体，用 pipeline connect --from-stage … --to-stage … --data-channel "memory" 或 "stream" 连接阶段；随后用 pipeline execute --strategy sequential 或 parallel 执行。可用 stream write/read 在通道间传递数据，用 pipeline monitor、pipeline metrics、stream backpressure --detect 监控吞吐与背压，用 pipeline results、pipeline validate、pipeline compare 收集并校验结果，最后用 pipeline report 生成报告。
适用场景：多阶段代理协作的研究、分析、编码、测试、评审等流水线，需要顺序或并行数据传递与实时监控的编排任务。
限制：资料仅给出命令示例与指标目标（如阶段延迟低于30秒、吞吐不低于每分钟10项、错误率低于2%、数据完整性100%），未提供具体安装前提、环境要求、平台、收费与价格信息，暂未提供。