用途：Orchestrator 用于自动化编排多个 CLI 子智能体并行工作，适合跨后端、前端、移动端与 QA 的复杂功能实现，或用户要求“自动运行”“并行运行”的场景。单一领域任务、需要逐步手动控制、快速修 bug 等场景不建议使用。
主要能力：通过 oh-my-ag agent:spawn 启动子智能体，CLI 供应商（gemini、claude、codex、qwen）由配置解析，各子智能体作为独立进程运行。工作流分阶段：规划拆解任务并生成会话 ID；用 memory 写工具创建 orchestrator-session.md 与 task-board.md；按优先级分层启动智能体且不超过 MAX_PARALLEL；按 POLL_INTERVAL 轮询处理完成、失败或崩溃的智能体；对每个完成的智能体运行 oh-my-ag verify {agent-type}；最后读取 result-{agent}.md 汇总并清理进度文件。
配置默认值：MAX_PARALLEL 为 3，MAX_RETRIES 为 2，POLL_INTERVAL 为 30s；MAX_TURNS 实现类 20、审查类 15、规划类 10。记忆提供方与工具名可通过 mcp.json 配置，例如 provider 为 serena、basePath 为 .serena/memories，工具为 read_memory、write_memory、edit_memory。
审查循环：智能体完成后先自审并运行 lint、类型检查与测试，再执行 oh-my-ag verify {agent-type} --workspace {workspace} --json，通过后由 QA 智能体交叉审查。自审修复最多 3 次，交叉审查拒绝最多 2 次，总循环最多 5 次，超限则升级或带质量警告强制完成。审查反馈包含迭代次数、审查者、结论、问题与修复指令。
重试与监控：审查循环耗尽后，第一次重试携带完整审查历史重新启动，第二次重试附加“尝试不同方法”，最终失败则向用户报告完整审查轨迹。会话期间跟踪澄清债务（CD）：澄清 +10、纠正 +25、重做 +40；CD≥50 需 QA 生成 RCA 并写入 lessons-learned.md，CD≥80 暂停会话要求重新明确需求，redo≥2 需范围锁定确认。
限制：具体 CLI 供应商行为、平台支持、收费与价格资料暂未提供；使用前需按项目配置 mcp.json 与 CLI 配置。