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适用于事件响应相关工作场景
通过Claude DevFleet编排多Agent编码任务——规划项目、在独立工作树中调度并行Agent、监控进度并查看结构化报告。
通过第三方视角复审进行实施后质量检查。流程：实现→复审（独立Agent）→解决问题（如有）。最多2轮。针对安全敏感型和数据变更型代码自动触发。不适用于代码重构（请使用code-cleanup）。不适用于决策分析（请使用agent-room）。如需部署后验证，请查看deploy-verify。如需交付和PR相关操作，请查看ship。
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。
Nous Research推出的Hermes Agent框架——具备内置学习循环、三层记忆系统和技能自动进化功能的自改进AI Agent
具备不确定性感知能力的非线性推理系统，采用递归子Agent编排机制。适用于复杂推理、研究、多领域合成场景，或在使用`/nlr`、`/reason`、`/think-deep`显式命令时触发。在递归的思考→执行→观察循环中集成了思考技能（推理）、Agent核心技能（执行）以及MCP工具（infranodus、exa、scholar-gateway）。利用代码沙箱进行执行验证，并通过NoisyGraph框架维持可控的噪声度。支持`/compact`模式（生成精简输出）和`/semantic`模式（深度探索）。
基于Meta验证方法论的AI Agent工作流设计与架构专家系统。适用于用户需要构建AI Agent、创建Agent工作流、使用智能代理系统解决问题、在Agent架构中集成多工具，或需要Agent设计模式指导的场景。可帮助将业务问题转化为具备清晰范围、工具集成和多层架构规划的结构化Agent解决方案。
通过多Agent团队编排，从8个专家视角审查本地Git变更。生成包含「严重/重要/建议优化」三个严重级别的整合报告。轻量级的预提交或预推送质量关卡——无需提交PR或推送分支。当用户要求审查本地变更、提交前检查变更、获取工作区变更的团队审查，或运行预提交审查时使用。触发短语包括："review local"、"review my changes"、"review local changes"、"pre-commit review"、"review before commit"、"review before push"、"team review my changes"、"check my changes"、"review working tree"、"local code review"、"review diff"、"review my diff"。
面向C-suite Agent团队的跨代理通信协议。定义了调用语法、循环预防规则、隔离规则以及响应格式。适用于C-suite Agent需要互相查询、协调跨职能分析，或开展多Agent角色参与的董事会会议场景。
使用Agentica SDK构建Python Agent——包含@agentic装饰器、spawn()函数、持久化功能、MCP集成
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