用途
Agentic Workflow 是一种面向实现类任务的标准多智能体流水线模式，旨在把复杂的实现工作拆解为多个有序阶段，由不同的子智能体分别承担，从而让主对话只保留编排与协调职责。
架构原则
- 所有智能体都使用
run_in_background: true，以保持主上下文尽量精简。 - 使用 Task 工具（而不是 TaskOutput），以避免接收到完整的智能体转录内容。
- 智能体将输出写入
.claude/cache/agents/<stage>/，供后续智能体注入使用。 - 主对话是纯粹的编排层——不承担繁重工作，只负责协调。
工作流阶段
1. 研究智能体（Research Agent）
通过 Task 调用 oracle 子智能体，在后台运行。它通过 /nia-docs 技能查询 NIA Oracle，验证方法并收集最佳实践，输出研究结果到 .claude/cache/agents/oracle/-research.md。该阶段要求以 NIA 作为研究层。
2. 规划智能体（Planning Agent）
调用 plan-agent 子智能体，在后台运行。它读取研究智能体的输出文件，使用 RP-CLI 分析目标代码库相关部分，并结合研究结果生成实现计划，输出到 .claude/cache/agents/plan-agent/-plan.md。该阶段接收研究智能体输出作为上下文，产出实现计划。
3. 校验智能体（Validation Agent）
调用 validate-agent 子智能体，在后台运行。它读取规划输出与研究输出，对照研究发现和最佳实践审查计划，输出到 .claude/cache/agents/validate-agent/-validated.md。该阶段产出带有修订的已验证计划。
4. 实现智能体（Implementation Agent）
调用 agentica-agent 子智能体，在后台运行。它读取已验证计划和研究发现，采用 TDD 方式：先编写失败测试，再进行实现，并运行测试进行验证，输出摘要到 .claude/cache/agents/implement-agent/-implementation.md。该阶段接收已验证计划与研究上下文，产出实现与测试。
5. 审查智能体（Review Agent）
调用 review-agent 子智能体，在后台运行。它读取实现、已验证计划和研究发现，将实现与计划、研究交叉比对，运行测试以确认通过，输出到 .claude/cache/agents/review-agent/-review.md。该阶段交叉引用所有产出物，确认测试通过，产出审查摘要。
智能体进度监控
可通过以下方式观察进度：
- 关注系统提醒，例如 "Agent a42a16e progress: 6 new tools used, 88914 new tokens"。
- 轮询输出文件：
find .claude/cache/agents -name "*.md" -mmin -5。 - 检查任务文件大小增长：
wc -c /tmp/claude/.../tasks/<id>.output。
卡住检测信号包括：进度提醒停止到达、任务输出文件大小停止增长、在合理时间后仍未创建预期输出文件。
目录结构
.claude/cache/agents/
├── oracle/
│ └── <task>-research.md
├── plan-agent/
│ └── <task>-plan.md
├── validate-agent/
│ └── <task>-validated.md
├── implement-agent/
│ └── <task>-implementation.md
└── review-agent/
└── <task>-review.md
关键规则
- 绝不使用 TaskOutput——它会让上下文被 70k+ token 的转录内容淹没。
- 始终使用
run_in_background=true，以隔离智能体上下文。 - 基于文件交接——每个智能体读取前一个智能体的输出文件。
- 轮询而非阻塞——检查文件系统获取输出，不要等待。
- 实现阶段采用 TDD——先写失败测试，再使其通过。
来源
Session 2026-01-01：使用此模式进行 SDK Phase 3 实现。