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ae-team

智能体与模型

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更新于 10-15 15:22

技能介绍

用途

ae-team 是 AE（Agentic Engine）分析平台命令行工具 ae-cli 中面向 AI Agent Team 的命令组，用于团队管理与 TeamRun 执行。若用户意图是数据分析、受众管理、元数据治理或 DataOps，则应改用 ae-analysis / ae-dataops / ae-engage。

主要能力

命令分为两组，共 13 个工具。

团队管理（7 个）：

  • +list：列出所有可见团队
  • +create：使用 TeamConfig 创建新团队
  • +update：修补现有团队的一个或多个字段
  • +delete：删除团队（存在活动运行时返回 409）
  • +ai-generate：根据目标描述用 AI 生成团队配置草稿
  • +list-templates：浏览内置团队模板
  • +list-projects：列出当前用户可用的项目

TeamRun 执行（7 个）：

  • +run-start：启动新的 TeamRun
  • +run-watch：通过 SSE 流式监听 TeamRun（优先于轮询）
  • +run-chat：与团队聊天（多轮，自动恢复）
  • +run-cancel：取消正在运行的 TeamRun
  • +run-reply：回复处于 waiting_user 状态的运行
  • +run-result：获取 TeamRun 的完整结果（轮询回退方案）
  • +run-artifacts：列出 TeamRun 产生的产物

使用方式

命令格式为 ae-cli team +<command> [options]，所有命令位于 team 服务下。快速帮助可通过 ae-cli team --help、ae-cli team +list --help、ae-cli team +run-start --help 查看。

全局参数：

  • --format <json|table>：输出格式，默认 JSON
  • --jq <expr>：JSON 输出的 jq 过滤表达式
  • --host <url>：覆盖当前 AE 主机，可用于每个命令，也可放在子命令之后，例如 ae-cli team +<command> --host <url>
  • --yes：跳过高风险写（删除）操作的确认
  • --dry-run：仅显示请求详情而不执行

输出与错误：成功命令默认返回机器可读 JSON，信封可能包含可选的 _notice.host_compat。失败命令返回 { "ok": false, "error": { "type": "...", "message": "...", "hint": "..." } } 并以非零状态退出。

关键前置要求：运行任何 +<command> 命令前，必须先阅读对应的 references/<command>.md；参考文件名等于命令名去掉前导 +，例如 +run-start → references/run-start.md。绝不要猜测团队 ID、运行 ID 或配置 JSON 结构，应先用 +list 或 +list-templates 发现真实资源。核心 Agent 工作流（find → start → poll → artifacts）遵循典型工作流 A。

主机兼容性：若 stderr 或 _notice.host_compat 出现版本警告，需在用户回复开头以 ⚠️ 标注，并逐字引用 npm i -g / npx skills add（或 update-cluster）行，然后列出项目/结果，总结时不得省略。这是软提示，ok: true 仍可能包含该通知。

安全约束：读命令（+list、+list-templates、+list-projects、+run-result、+run-artifacts、+ai-generate）在已知所需 ID 后可直接执行。普通写命令需要用户明确意图，但无需 CLI 确认。仅高风险写命令使用确认门，并可在用户明确授权后接收 --yes。绝不要虚构团队 ID、运行 ID、agentId、mcpServerIds、skillIds、knowledgeBaseIds、项目 ID 或任何资源标识符，应通过列表命令发现或由用户提供。

典型工作流

工作流 A — 启动已有团队并等待结果：

  1. ae-cli team +list 发现可用团队
  2. （可选）ae-cli team +list-projects 发现项目 ID
  3. ae-cli team +run-start --team-id <team_id> --input "分析上周用户留存数据" 启动运行
  4. ae-cli team +run-watch --id <run_id> 流式监听直到完成（阻塞，无需轮询）。退出码 0 → completed/partial_success，进入第 5 步；退出码 1 → failed/cancelled，检查输出中的 errorMessage 并向用户报告；退出码 2 → waiting_user，进入第 4a 步 4a. 处理 waiting_user：从 stdout 读取 pendingQuestion，获取用户回答后回复并重新监听：ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "<user_answer>"，然后 ae-cli team +run-watch --id <run_id>，重复直到退出码 0 或 1
  5. ae-cli team +run-artifacts --id <run_id> --include-content true 获取产物

工作流 B — AI 生成配置后创建并运行：

  1. ae-cli team +ai-generate --prompt "需要一个分析用户行为并自动生成留存报告的团队" 生成草稿配置
  2. ae-cli team +create --name "留存分析团队" --config '<config_json>' 创建团队（粘贴/调整返回的配置）
  3. ae-cli team +run-start --team-id <new_team_id> --input "分析本月留存" 启动运行

工作流 C — 多轮聊天：

  1. 首轮：ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --input "帮我分析DAU趋势"
  2. 若运行状态为 waiting_user，回复：ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "请重点分析周末下降原因"
  3. 继续同一会话：ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --session-id <session_id> --input "给出优化建议"

工作流 D — 使用模板创建团队：

  1. ae-cli team +list-templates --locale zh 浏览模板
  2. ae-cli team +create --name "我的分析团队" --config '<template_config>' 基于模板配置创建

快速验证：ae-cli team --help

TeamRun 状态参考

  • pending：已排队，等待开始
  • running：正在执行
  • waiting_user：已暂停 — +run-watch 以退出码 2 退出；从 stdout 读取 pendingQuestion，呈现给用户，然后调用 +run-reply
  • waiting_approval：已暂停 — 等待批准
  • paused：手动暂停
  • completed：成功完成
  • failed：执行失败
  • cancelled：被用户取消

终态为 completed、failed、cancelled。轮询 +run-result 直到达到其中之一。

适用场景

适用于所有 AI Agent Team 相关工作：团队管理（列出、创建、更新、删除、AI 生成、模板）与 TeamRun 执行（启动、聊天交互、取消、回复等待中的运行、轮询结果直至完成、获取产物）。

限制

运行任何 +<command> 前必须先阅读对应 references/<command>.md。不得猜测团队 ID、运行 ID、配置 JSON 结构或任何资源标识符。删除团队时若存在活动运行会返回 409。高风险写命令需确认门，仅在用户明确授权后可使用 --yes。资料未提供具体收费、价格、平台支持范围等信息。