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共找到 409 个 Skills
在iii引擎上创建并编排多Agent流水线。适用于构建AI Agent协作、Agent编排、研究/审核/合成链，或任何需要专业Agent通过队列和共享状态移交工作的系统。
Agent编排规则
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。
当用户希望通过代码构建GTM自动化、设计工作流架构、使用AI Agent完成GTM任务，或实施「架构优先于工具」原则时，可使用本技能。当用户提及「GTM工程」「GTM自动化」「n8n」「Make」「Zapier」「工作流自动化」「Clay API」「指令栈」「面向GTM的AI Agent」或「营收自动化」时，也适用本技能。本技能涵盖从工作流设计到Agent编排的全链路GTM技术基础设施内容。
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。
为编码Agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI）提供专业的提示词工程、上下文工程和AI Agent编排服务。适用于设计CLAUDE.md/AGENTS.md文件、编写Skill、规划多Agent工作流、优化Token使用、管理会话交接，或构建能最大化Agent性能的任何提示词。请勿用于通用编码任务或代码评审。
基于OpenClaw Gateway的AI Agent编排控制面板，用于管理AI Agent、任务及多Agent协作
多Agent编排与状态管理
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）。
并行Agent编排
可编排具备任务分发、Agent通信、共享内存和工作流协调能力的多Agent AI系统。当用户请求「多智能体系统」、「Agent编排」、「AI Agents」、「Agent协调」或「自主Agent」相关内容时可使用。