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Agent Skill · 研究检索

agent-team(Agent 团队)

agent-team 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-team 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 2,217。

总安装 65,456周安装 2,783GitHub Stars 公开资料未说明下载 22,932核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-team(Agent 团队)
来源仓库:https://github.com/jiangzhiyu/agent-team
安装命令:
openclaw skills install agent-team
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-team

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

管理和调用具备不同身份和专用模型的多子Agent团队,支持任务执行和交互对话两种模式。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-team;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-team 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-team。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-team 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-team 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agent-team 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-team 用的人多吗?

公开数据是累计安装 65,456 次,近一周安装 2,783 次,下载 22,932 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-team 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-team

Agent 团队 · 本页

65,456—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

agent-team - 多 Agent 团队管理系统

管理和调用具有不同"灵魂"的子 Agent 团队,每个 Agent 拥有独特的身份定义和专用模型。

使用方法

基础命令

agent-team list                      # 列出所有 Agent
agent-team show <name>              # 查看 Agent 详情
agent-team spawn <name> [task]      # 启动 Agent 执行任务
agent-team chat <name>              # 与 Agent 交互对话

示例

# 查看团队所有成员
agent-team list

# 查看 Coder 的详细信息
agent-team show coder

# 让 Coder 帮你写代码
agent-team spawn coder "写一个快速排序算法"

# 与 Writer 对话讨论写作
agent-team chat writer

内置 Agent 团队

Agent角色主模型专长
🧑‍💻 coder代码专家qwen3-coder-next编程、重构、测试
✍️ writer写作专家qwen3.5-plus文档、博客、创意写作
📊 analyst数据专家qwen3.5-plus数据分析、可视化
🔍 researcher调研专家gemini-3.1-pro文献调研、竞品分析
👀 reviewer审查专家qwen3-max代码审查、质量把关

创建新 Agent

1. 创建目录

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/agents/<agent-name>

2. 定义 SOUL.md

# SOUL.md - <Agent Name>

## 身份
你是...

## 性格特质
- ...

## 专业领域
- ...

## 沟通风格
- ...

3. 创建 config.json

{
  "name": "AgentName",
  "role": "角色描述",
  "emoji": "🤖",
  "model": {
    "primary": "dashscope/qwen3.5-plus",
    "fallback": "google/gemini-3-flash-preview"
  },
  "capabilities": ["能力 1", "能力 2"]
}

模型配置说明

每个 Agent 可以配置不同的模型:

  • dashscope/qwen3-coder-next: 编码专用
  • dashscope/qwen3.5-plus: 通用中文优化
  • dashscope/qwen3-max: 最强推理
  • google/gemini-3.1-pro: 深度研究
  • google/gemini-3-flash-preview: 快速响应

工作模式

1. 任务模式 (spawn)

agent-team spawn coder "优化这个函数"
  • 创建独立子代理会话
  • 执行指定任务
  • 完成后返回结果

2. 对话模式 (chat)

agent-team chat analyst
  • 进入交互式对话
  • 保持角色一致性
  • 适合复杂协作

高级用法

并行多 Agent

# 同时启动多个 Agent
agent-team spawn coder "写代码" &
agent-team spawn writer "写文档" &
agent-team spawn reviewer "审查代码" &
wait

链式调用

# Coder 写代码 → Reviewer 审查 → Writer 写文档
agent-team spawn coder "实现功能"
agent-team spawn reviewer "审查代码"
agent-team spawn writer "编写文档"

文件结构

~/.openclaw/workspace/
├── agents/
│   ├── coder/
│   │   ├── SOUL.md       # 身份定义
│   │   └── config.json   # 模型配置
│   ├── writer/
│   └── ...
└── skills/
    └── agent-team/
        ├── agent-team.py  # 管理脚本
        └── SKILL.md       # 本文档

故障排除

  1. Agent 未找到: 检查 ~/.openclaw/workspace/agents/ 目录
  2. 模型不可用: 确认模型配置正确且 API Key 有效
  3. 会话无法创建: 检查 OpenClaw 网关状态

相关技能

  • sessions_spawn: OpenClaw 原生子代理创建
  • self-improving: 自我进化记忆系统

平台分布

OpenClaw

98.19%
按下载量换算22,517

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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