用途：调用 Agent Teams 云端 agent 执行单个任务。当用户要求「发起云端任务」「让云端专家做这个」「调 Agent Teams 跑这个」或直接调用云端 agent-teams 能力时触发。
主要能力：脚本自包含，纯 Python 标准库，无第三方依赖，任意目录可运行。链路为 IAM 登录 → workspace/project/agent 解析（跨 project 搜索）→ 建 chat session → 原样发送消息 → SSE 流式等待（失败回退轮询）→ 收最终回答。与本地版 dp-ask-deepworks 的区别是走云端 API、不依赖本机 DeepWorks 桌面端（仅 token 刷新可选借桌面端）。
使用方式：不带 --agent-name 时列出全部专家（按 project 分组带简介），例如 python <skill_dir>/scripts/ask_teams_agent.py 或加 --list；发送任务用 --agent-name "文档处理专家" --message "任务"，可选 --env test|prod（默认 test）、--env-file、--note、--timeout（默认 1200）、--max-wait（默认 2400）、--out-dir、--no-sync-token、--dry-run。会话管理支持 --list-sessions [N]、--delete-session last|<uuid>、--delete-ask-sessions，均按 --env 隔离。
结果与日志落盘在 --out-dir（默认 C:/code_proj/tmp/dp-agent-eval-logs/），含 .answer.md 任务结果对与 .log.json 步骤时间戳、session_id。
准备与限制：通常零配置，对应环境桌面端开着且已登录时会自动经调试端口（test=9223，prod=9228）取 IAM token，否则回退 .env 中 AGENT_TEAMS_TOKEN（test）或 AGENT_TEAMS_TOKEN_PROD（prod）。冷启动实测 10–21 分钟，窗口到期会自动续等至 --max-wait 才放弃。仅清理本脚本记录的会话，不碰本地版记录。
注：资料未提供价格、平台支持范围等其它信息。