用途：在后台 worker 与专用 agent 之间做智能协同，按触发类型自动派发任务并追踪性能。
主要能力：按触发器映射主/备用 agent 与流水线阶段，例如 ultralearn 对应 researcher、coder，optimize 对应 performance-analyzer、coder，audit 对应 security-analyst、tester，benchmark、testgaps、document、deepdive、refactor 各有对应映射。系统根据质量分(0-1)、成功率、平均延迟与执行次数从历史中学习，改进 agent 选择，返回 agent、confidence、reasoning。可用内存键模式 {trigger}/{topic}/{phase} 存储结果；对 agent 设置基准阈值（如 researcher p95<500ms、coder quality>0.85 等）；支持记录执行反馈并检查基准合规。
使用方式：
查看某触发器的 agent 推荐
npx agentic-flow workers agents ultralearn npx agentic-flow workers agents optimize
查看性能指标
npx agentic-flow workers metrics
查看集成统计
npx agentic-flow workers stats --integration
可通过 import { workerAgentIntegration } from 'agentic-flow$workers$worker-agent-integration' 记录反馈 recordFeedback(trigger, agent, success, latency, quality)，并用 checkBenchmarkCompliance 检查合规。配置在 .claude$settings.json 中开启 workers 的 enabled、parallel、memoryDepositEnabled 与 agentMappings。
限制：资料未提供支持的平台、定价、安装前置条件等信息，暂无说明。