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用于自主AI协作的多Agent编排框架。适用于构建由专业Agent组成的团队来协作完成复杂任务，需要基于角色且带记忆功能的Agent协作，或者需要按顺序/分层执行的生产级工作流场景。无需依赖LangChain，实现轻量、快速的执行。
安装并使用Edict（三省六部）多Agent编排系统，该系统包含12个专业AI Agent、实时看板仪表盘以及审计追踪功能
面向复杂任务的多Agent编排。适用于需要并行工作、多Agent协作或复杂协调的任务场景。触发场景包括功能开发、代码评审、重构、测试、文档编写，以及任何可拆分为并行子任务的工作。本技能定义了如何使用cc-mirror tasks进行持久化依赖追踪，以及通过TodoWrite实现实时会话可见性的工作编排方式。
专注于自主AI Agent的设计与构建。精通工具调用、记忆系统、规划策略以及多Agent编排。当提及“build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling, multi-agent, agent memory, agent planning, langchain agent, crewai, autogen, claude agent sdk, ai-agents, langchain, autogen, crewai, tool-use, function-calling, autonomous, llm, orchestration”相关内容时，可使用此专家能力。
面向OpenAI Codex CLI的多Agent编排层，提供30个专业Agent、40+工作流技能、基于tmux的团队编排、持久化MCP服务器以及分阶段流水线执行功能。
多Agent编排模式。适用于需要不同领域专业能力的多个独立任务运行，或需要多视角进行全面分析的场景。
多Agent编排与状态管理
深度调研的多Agent编排工作流：把一个调研目标拆成可并行子目标，用 Claude Code 非交互模式（`claude -p`）运行子进程；联网与采集优先使用已安装的 skills，其次使用 MCP 工具；用脚本聚合子结果并分章精修，最终交付"成品报告文件路径 + 关键结论/建议摘要"。用于：系统性网页/资料调研、竞品/行业分析、批量链接/数据集分片检索、长文写作与证据整合，或用户提及"深度调研/Deep Research/Wide Research/多 Agent 并行调研/多进程调研"等场景。
适用于Hermes Agent的原生Web工作区，具备聊天、终端、记忆、技能、检查器以及多Agent编排功能
用于可视化和控制Hermes多Agent编排的UI仪表板，支持看板任务委派
基于TypeScript的多Agent编排框架，可通过MCP和实时追踪自动将目标分解为任务DAG
当你需要在Claude Code中使用优先团队模式的多Agent编排时使用。触发关键词：omc、autopilot、ralph、ulw、ccg、team。包含29+个专用Agent、智能模型路由（Haiku→Opus）、持久化执行循环、技能层、实时HUD。