Coordinator Mode 是一种多智能体编排模式，源自经过生产验证的协调者模式，目标是把顺序执行的智能体链转变为智能的并行编排。
用途 在该模式中，协调者扮演指挥者的角色：将复杂任务分解为工作智能体的子任务，在安全的前提下并行分派，并把结果综合为连贯的输出。协调者本身不是工作智能体，其职责是思考、规划、委派和综合，而不是直接编写代码。
协调者生命周期 流程依次为：用户请求 → 1. 分解（将任务拆分为工作子任务）→ 2. 分类（标记每个子任务为研究、实现或验证）→ 3. 分派（读取类任务并行启动，写入类任务串行启动）→ 4. 监控（跟踪工作智能体的完成通知）→ 5. 综合（将结果合并为统一响应）→ 6. 验证（在向用户报告前确保完整性）。
分阶段工作流
- 研究阶段：收集信息、探索代码库；完全并行；使用只读智能体。
- 综合阶段：分析发现、规划方案；仅由协调者执行，不使用工作智能体。
- 实现阶段：修改代码或文件；按文件集串行执行；使用具备写入能力的智能体。
- 验证阶段：测试、检查、验证变更；可并行（相互独立）；使用测试或安全智能体。 规则：绝不跳过综合阶段。研究后直接进入实现会导致效果不佳。
并发规则 可安全并行的情况包括：多个智能体读取不同文件；安全审计与性能审计（只读）；测试运行器与代码检查器（相互独立）；探索不同目录。必须串行的情况包括：两个智能体写入同一文件；实现依赖另一个智能体的输出；数据库迁移与使用新模式的代码；API 变更与消费该 API 的前端。
工作智能体提示词编写指南
黄金法则：绝不委派理解。错误示例如“根据你的发现修复这个 bug”“根据研究结果实现它”“看看代码然后做需要做的事”。正确示例应包含具体文件路径、行号以及要做的具体修改，例如指出 bug 位于 src/auth/jwt.ts 第 45 行，令牌过期检查使用了 < 而非 <=，导致在恰好过期时出现差一错误，并要求将 if (now < expiry) 改为 if (now <= expiry)。原因在于“根据你的发现”这类措辞会把综合工作推给工作智能体，而不是由协调者自己完成。
编写有效的工作智能体提示词 应像向刚走进房间的聪明同事介绍情况一样：说明你试图完成什么以及为什么；描述你已经了解到或排除了什么；提供足够的上下文以便做出判断；明确范围（包含什么、排除什么、由哪个其他智能体负责）；说明期望的输出格式（例如“报告不超过 200 字”）。
提示词模板
- 研究型工作智能体：在指定文件或目录范围内调查特定问题。提供背景、目标、原因、已检查内容和发现。报告：列出具体交付物，不超过 200 字。
- 实现型工作智能体：修改指定文件以完成特定变更。提供背景、当前代码位置与行为、目标行为、约束（不要触碰范围外文件，相关区域由其他智能体负责）、验证方式。
- 验证型工作智能体：验证特定变更是否正确工作。运行指定命令，检查成功标准，报告通过或失败及失败详情。
分叉语义 何时分叉（不指定智能体类型）与何时新建智能体：开放式研究问题适合分叉，因为分叉继承上下文、提示词更短；独立的并行研究可在一条消息中分叉多个，每个分叉共享缓存；专业领域工作适合新建（指定智能体类型），让全新专家从干净状态开始；对自己的工作寻求第二意见适合新建，以获得独立视角。 分叉规则：不要偷看，不要在分叉运行中途读取其输出文件，会收到完成通知，读取记录会把工具噪音带入上下文；不要抢跑，启动后你对分叉发现一无所知，绝不编造或预测分叉结果，如果用户在通知到达前询问，应说“分叉仍在运行”；保持提示词简短，分叉继承完整上下文，写指令（做什么）而非简报（情况是什么）。
反模式
- “看看代码然后修复它”：零上下文导致工作智能体做出错误假设；应提供具体文件路径、行号和要修改的内容。
- 跳过研究阶段：未理解就实现会导致返工；应始终先研究，哪怕很简短。
- 一次启动 10 个以上工作智能体：会压垮综合环节，收益递减；每轮 2-5 个工作智能体，综合后再按需增加。
- 编造工作智能体结果：用户会得到错误信息；应等待实际通知，被问及时说“仍在运行”。
- 协调者直接编写代码：会失去编排优势；应始终委派给合适的专家。
综合协议 所有工作智能体完成后，按以下结构输出：协调者综合；任务（原始请求）；已分派的工作智能体（表格：工作智能体、类型、状态、关键发现）；合并分析（你的综合，而非复制粘贴工作智能体输出）；决策与理由（基于所有工作智能体发现做出的决定及原因）；实现计划（带文件路径的具体变更步骤）；剩余风险（工作智能体标记但无法解决的问题）。
继续还是新建的决策 工作智能体完成、需要就同一主题跟进时，继续（向该工作智能体 ID 发送消息）；完成、需要不同领域工作时，新建专家；失败、需要用相同上下文重试时，继续并给出修正指令；失败、需要根本不同的方法时，新建。
最佳实践 从 2-3 个工作智能体开始，综合后按需增加；实现前先研究，即使任务看似简单；综合而非复制，摘要应增加洞察而非重复；独立验证，验证型工作智能体不应信任实现型工作智能体；跟踪状态，记录哪些工作智能体处于待处理、已完成或失败；共享暂存区，使用已知目录存放跨工作智能体产物。
适用场景与限制 该模式适用于需要多个智能体协作的复杂任务，尤其是可分解为研究、实现、验证等阶段的工作。限制方面，资料未提供具体的平台支持范围、收费方式或价格信息，暂未提供。