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使用Cloudflare Agents SDK在Workers + Durable Objects上构建AI Agent。包含在Agents SDK（基础设施/状态管理）与AI SDK（简易流程）之间进行选择的关键指导。 适用场景：选择SDK时、构建带状态的WebSocket Agent时、使用Vectorize实现RAG时、搭建MCP服务器时、多Agent编排时，或排查"Agent class must extend"、"new_sqlite_classes"、绑定错误等问题时。
2026年2月DeepResearch Bench排行榜第一名。面向Agent的任意输入转任意输出AI。通过复杂的多Agent编排将深度推理与全模态能力相结合，支持研究、视频、图像、音频、仪表盘、演示文稿、电子表格等多种场景。
使用Orca CLI通过智能体间消息传递、任务DAG、带前置内容注入的调度、决策门和协调器循环来协调多个编码Agent。适用于Agent需要发送或检查智能体间消息、创建/调度/跟踪编排任务、协调多Agent工作流，或作为协调器在终端间调度工作的场景。触发场景包括“orchestrate agents”、“dispatch task”、“send message to agent”、“check inbox”、“coordinate agents”、“multi-agent”、“create task DAG”、“worker_done”、“escalation”，或任何通过Orca进行智能体间协调的任务。
仅由明确的super-swarm-spark命令触发。
当用户要求你并行推进多个任务、一次性开多个 worker/agent 同时工作、用 tmux 启动多个独立 session、防止 PM 直接实现逃逸、或者你作为 PM 需要拆解并派发任务给多个独立 worker 时使用。触发词包括"并行推进""开多个""同时推进""派 worker""多 agent 并行""开 worker""tmux 启动""独立 session""防逃逸""分派任务""一起做"。不要用于单个短任务、跨平台任务状态管理、或 Git 分支/提交/PR/merge 安全规则。
利用专门的Agent编排从代码审查到PR创建的完整Git工作流，涵盖质量保证、测试和部署就绪检查。该工作流采用现代Git最佳实践
当你需要大规模编排多Agent工作时可使用此技能——包括研究swarm、并行功能开发、波次调度、构建-审核-修复流水线，或任何需要3个及以上Agent的任务。当提及swarm、并行Agent、多Agent、编排、扇出、波次调度、研究大军、释放、调度Agent或并行工作时会自动触发。
适用于编排多Agent团队进行并行工作的场景——包括功能开发、质量审计、研究冲刺、漏洞排查，或任何需要2个及以上Agent协同完成的任务
命名式Tmux管理器（NTM）—— 在分栏tmux面板中编排Claude Code、Codex和Gemini的多代理工具。具备可视化仪表盘、命令面板、上下文轮转、机器人模式API、工作分配和安全系统的Go CLI工具。
当用户拥有复杂的多Agent工作流、需要协调Agent的串行或并行执行、希望实现工作流可视化与控制，或者提及要自动化重复性多Agent流程时使用——用于指导编排系统的发现与使用
当使用Claude Code的TeammateTool和Task系统编排多智能体集群时，应使用此技能。适用于协调多个智能体、运行并行代码审查、创建带依赖的流水线工作流、构建自组织任务队列，或任何能从分治模式中获益的任务场景。
适用于执行多任务计划的场景，其中每个任务都可由子Agent独立完成。触发条件包括：计划包含3个及以上独立任务、执行速度优先级高、任务具备适合委托的清晰验收标准，或迭代修复周期需要两阶段评审门（规范合规性和代码质量）。