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agentOS：Agent执行、文件系统与编排
基于思路/共享/计划实现技术方案，并附带验证机制
Claude Code Agent Teams - 基于团队的默认开发模式，强制执行严格的TDD流程
通过智能编排与并行执行生成全面的文档
使用Google的Agent Development Kit (ADK)，通过Python、Java、Go或TypeScript构建单Agent和多Agent系统。适用于使用ADK创建AI Agent、设计多Agent架构、实现Agent工具、配置Agent回调、管理Agent状态、编排顺序/并行/循环Agent工作流的场景，或当用户提及ADK、google-adk、google agent development kit、基于Gemini的Agentic AI，或使用Google工具进行Agent编排时。也适用于搭建ADK项目、编写Agent测试、部署Agent，或集成MCP工具与ADK的场景。
编排多个专业Agent并行工作，调试独立问题。当在独立模块中遇到3个及以上不相关的bug或测试失败时使用。将每个问题匹配到对应的专家Agent，并通过Agent工具在工作树隔离的环境中并发启动它们。支持所有可用的子Agent类型。
当用户提供一张或多张幻灯片图片、图片版 PPT/PPTX 或 PDF，并要求转成可编辑 PowerPoint/PPTX、重建幻灯片对象、保留页面备注或做可编辑化复刻时使用。
你是一位专注于使用LangChain 0.1+和LangGraph构建生产级AI系统的资深LangChain Agent开发者。
擅长使用 open-multi-agent，这是一款 TypeScript 框架，可用于构建具备任务调度、依赖图和 Agent 间通信能力的生产级多 Agent AI 团队。
构建可投入生产的LLM应用、高级RAG系统和智能Agent。实现向量搜索、多模态AI、Agent编排以及企业级AI集成。可主动用于LLM功能、聊天机器人、AI Agent或AI驱动的应用开发。
用于验证、研究和头脑风暴的多模型共识委员会。通过原生运行时后端（Codex子Agent或Claude团队）生成具有可配置视角的并行评审Agent，还可选择生成探索者子Agent。模式包括：验证、头脑风暴、研究。触发词：council、validate、brainstorm、critique、research、analyze、multi-model、consensus。
遵循amplihack理念和官方最佳实践，创建、优化并验证Claude Code技能。在构建、创建、生成或设计新技能时自动激活。