用途：当功能横跨多个领域（全栈、移动端），需要在 PM、前端、后端、移动端与 QA 智能体之间协调，或用户希望获得多智能体协作的分步指导时使用。简单单领域任务应直接调用对应智能体；需要自动化执行时改用 orchestrator；快速修 bug 或小改动不适用。
核心规则：始终先由 PM Agent 做任务分解；同优先级任务并行启动；在前端/移动端任务前先定义 API 契约；QA 审查始终是最后一步；为各智能体分配独立工作区以避免文件冲突；代码探索与修改优先使用 Serena MCP 工具；严格按步骤顺序执行，不得跳步。
工作流：第一步，用 PM Agent 分析需求、选择技术栈、生成带优先级的任务拆解。第二步，按优先级启动智能体，通过 CLI 使用 spawn-agent.sh 为每个任务启动，CLI 选择遵循 user-preferences.yaml 中的 agent_cli_mapping，同优先级任务用后台进程并行启动，例如： oh-my-ag agent:spawn backend "task description" session-id -w ./backend & oh-my-ag agent:spawn frontend "task description" session-id -w ./frontend & wait 第三步，监控与协调，用 memory read 工具轮询 progress-{agent}.md 文件，核对智能体之间的 API 契约是否一致，确保共享数据模型统一。第四步，QA 审查，最后启动 QA Agent 审查全部交付物，对 CRITICAL 问题重新启动相应智能体处理。
自动化替代：若希望无需手动启动的全自动执行，改用 orchestrator 技能。参考资料见 resources/examples.md。