用途：agent-agent 是一个目标导向行动规划（GOAP）智能体技能，资料中名为 sublinear-goal-planner，用来把复杂高层目标动态分解为可执行的动作序列，支持自适应重规划与多步推理。
主要能力：动态目标分解与依赖分析；基于动作-状态图的次线性优化、成本收益分析与实时优化；PageRank 目标与动作优先级排序；面向未来的预测性规划；通过 swarm 的多智能体协调与共识决策；行为树与效用选择等游戏 AI 规划模式；从执行结果中学习成功模式。
使用方式：技能以 $agent-agent 调用。资料列出子线性求解、Claude Flow 集成等 MCP 工具，例如 mcp__sublinear-time-solver__solve、pageRank、analyzeMatrix、predictWithTemporalAdvantage，以及 mcp__flow-nexus__swarm_init、task_orchestrate、agent_spawn、workflow_create、sandbox_create 等，用于构建动作图、排序目标、预测状态与编排多智能体。
适用场景：需要复杂目标分解、路径搜索、动态重规划与多智能体协作的规划类任务。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台支持或性能数据；效果取决于所接入的 MCP 工具与运行环境。