multi-agent-orchestrator

用途

Multi-Agent Orchestrator 是一个多智能体委派与编排系统，灵感来自 ZeroClaw 的 delegate 工具，并扩展了并行执行流水线、智能结果聚合和技能感知的任务路由。它让主智能体能够将复杂任务拆解为可管理的子任务，委派给具有不同配置的专用子智能体，并行执行以提高效率，并将多个智能体的结果聚合为连贯的输出，同时协调带依赖关系的多步骤工作流。

主要能力

任务拆解：将复杂任务分解为可管理的子任务。
委派：将子任务委派给具有不同配置的专用子智能体。
并行执行：并行运行多个子智能体以提高效率。
结果聚合：将多个智能体的结果合并为连贯输出。
工作流协调：协调带依赖关系的多步骤工作流。

系统新增的工具包括：

delegate_task：将任务委派给单个专用子智能体，返回带置信度分数的结构化结果。
parallel_delegates：在任务的不同方面并行运行多个子智能体，支持 aggregate_mode 为 "synthesize"、"concatenate"、"vote"、"merge"。
create_workflow：定义带依赖关系的多步骤工作流。
run_workflow：执行已定义的工作流。
aggregate_results：合并多个智能体的结果，模式包括 "synthesize"、"concatenate"、"vote"、"rank"。
spawn_agent：创建临时的专用智能体实例。

结果聚合模式包括：

synthesize：由 LLM 带推理地合并结果。
concatenate：简单拼接并加标题。
vote：基于多数/相似度取最佳。
rank：按置信度/分数排序。
diff：突出分歧。

使用方式

安装

cd /job/.pi/skills/multi-agent-orchestrator
npm install

配置

在工作区根目录创建 ORCHESTRATOR.md，定义可用的智能体模板（如 code-specialist、research-analyst、creative-writer），每个模板可指定 system_prompt、model、temperature、skills。默认设置包括 max_parallel_agents、timeout_per_agent、auto_merge_results。

命令行命令

委派单个任务：orchestrator-delegate --agent code-specialist --task "Review this code for bugs" --input file.js
运行并行任务：orchestrator-parallel --agents "code-specialist,research-analyst" --task "Analyze authentication approaches" --aggregate "synthesize"
创建并管理工作流：orchestrator-workflow create security-audit --file workflow.json，orchestrator-workflow run security-audit --input target-repo/
列出活跃智能体：orchestrator-list
查看结果：orchestrator-results --session <session-id>

工具调用示例

委派单个任务：

delegate_task({
  agent_type: "code-specialist",
  task: "Review this function for security vulnerabilities",
  input: "function authenticate(token) { return jwt.verify(token); }",
  timeout: 120,
  context: { language: "javascript", focus: "security" }
})

并行委派：

parallel_delegates({
  tasks: [
    { agent_type: "security-analyst", task: "Check for SQL injection" },
    { agent_type: "perf-analyst", task: "Check for N+1 queries" },
    { agent_type: "style-reviewer", task: "Check code style" }
  ],
  aggregate_mode: "synthesize",
  input: codebase_path
})

创建工作流：

create_workflow({
  name: "comprehensive-review",
  steps: [
    { id: "1", action: "delegate", agent: "security-analyst", task: "Security review" },
    { id: "2", action: "delegate", agent: "perf-analyst", task: "Performance review", depends_on: ["1"] },
    { id: "3", action: "delegate", agent: "style-reviewer", task: "Style review", depends_on: ["1"] },
    { id: "4", action: "aggregate", mode: "synthesize", depends_on: ["2", "3"] }
  ]
})

运行工作流：

run_workflow({
  name: "comprehensive-review",
  input: "./src",
  variables: { priority: "high", scope: "full" }
})

聚合结果：

aggregate_results({
  results: [
    { agent: "security", output: "Found 2 issues..." },
    { agent: "perf", output: "1 optimization needed..." }
  ],
  mode: "synthesize",
  context: "Code review for authentication module"
})

生成临时智能体：

spawn_agent({
  name: "temp-code-reviewer",
  system_prompt: "You are a specialist in...",
  model: "claude-sonnet-4",
  temperature: 0.3,
  timeout: 60
})

工作流定义格式

工作流以 JSON 定义，包含 name、description、steps。每个 step 可指定 id、action（delegate 或 aggregate）、agent、task、output_key、depends_on、mode、context 等。

适用场景

任务具有多个不同方面（如安全 + 性能 + 风格）。
子任务需要专门的专业知识。
工作可以并行化以提高效率。
多个视角能改善最终结果。

示例工作流包括：

代码审查流水线：安全分析师、性能分析师、风格审查员并行工作，再由合成器合并为最终报告。
研究与起草：研究智能体收集信息，大纲智能体创建结构，写作智能体起草内容，编辑智能体润色。

限制

以下情况不建议使用多智能体编排：

任务简单且单一。
延迟至关重要（编排会增加 5-10 秒开销）。
任务需要紧密的反馈循环。
成本是主要约束（会成倍增加 API 调用）。

实现说明

智能体生成：子智能体作为独立的 Pi 智能体进程生成，具有自定义系统提示、配置的模型和温度、特定技能集以及隔离的工作区目录。
并行执行：使用 Promise.all() 实现真正的并行，遵守 max_parallel_agents 限制，每个智能体有独立超时，支持部分失败继续。
会话管理：每次编排运行获得唯一会话 ID，跟踪时间戳和持续时间，记录各个智能体结果，保留最终输出，状态为 pending → running → complete/failed。
错误处理：部分失败时继续使用可用结果；超时标记超时智能体并继续其他；每个智能体自动重试最多 2 次；合成失败时回退为拼接结果。

性能特征

智能体生成时间：约 2-5 秒
并行限制：3-5 个智能体（可配置）
结果聚合：约 5-15 秒
工作流开销：每步约 1 秒
会话存储：每个完成的会话约 50KB

文件结构

.pi/skills/multi-agent-orchestrator/
├── SKILL.md
├── package.json
├── lib/
│   ├── orchestrator.js
│   ├── agent-pool.js
│   ├── task-router.js
│   ├── result-aggregator.js
│   ├── session-manager.js
│   └── workflow-engine.js
├── bin/
│   ├── orchestrator-delegate.js
│   ├── orchestrator-parallel.js
│   ├── orchestrator-workflow.js
│   ├── orchestrator-list.js
│   ├── orchestrator-results.js
│   └── orchestrator-spawn.js
├── examples/
│   ├── code-review-workflow.json
│   ├── research-workflow.json
│   └── security-audit-workflow.json
└── tests/
    └── orchestrator.test.js

未来扩展

计划中的增强包括：动态智能体创建（智能体根据任务定义自身）、学习（记住哪些智能体类型最适合哪些任务）、智能体协商（智能体之间相互通信）、分层团队（团队负责人管理子团队）。