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Agent Skill · 开发

multi-agent-team(多 Agent 团队)

multi-agent-team 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

multi-agent-team 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 4,475。

总安装 8,161周安装 347GitHub Stars 1下载 2,859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:multi-agent-team(多 Agent 团队)
来源仓库:https://github.com/weiransoft/multi-agent-team
安装命令:
openclaw skills install multi-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 multi-agent-team

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

基于任务类型动态调度到合适的智能体角色(架构师、产品经理、测试专家、独立开发者)。支持多智能体协作、共识机制和完整项目生命周期管理。支持中英文双语。

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 multi-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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

multi-agent-team 怎么安装?

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

multi-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。

multi-agent-team 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

multi-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。

multi-agent-team 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,161 次,近一周安装 347 次,下载 2,859 次,GitHub 1 星。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。

multi-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

  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
multi-agent-team

多 Agent 团队 · 本页

8,1611权限未标注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

name
multi-agent-team
slug
multi-agent-team
description
基于任务类型动态调度到合适的智能体角色(架构师、产品经理、测试专家、独立开发者)。支持多智能体协作、共识机制和完整项目生命周期管理。支持中英文双语。

Multi-Agent Team Dispatcher

基于任务类型和上下文,自动调度到最合适的智能体角色(架构师、产品经理、测试专家、Solo Coder)。

多语言支持 (Multi-Language Support)

语言识别规则

自动识别用户语言:

  • 用户使用中文 → 所有响应使用中文
  • 用户使用英文 → 所有响应使用英文
  • 用户混合使用 → 以首次使用的语言为准
  • 用户明确要求切换 → 立即切换到目标语言

响应语言规则

所有输出必须使用用户相同的语言:

  • 角色定义和 Prompt
  • 状态更新和进度提示
  • 审查报告和问题清单
  • 错误信息和成功提示
  • 文档和注释

示例:

用户(中文): "设计系统架构"
AI(中文): "📋 已接收任务,开始分析..."

用户(English): "Design system architecture"
AI (English): "📋 Task received, starting analysis..."

角色名称映射

中文 → 英文:

  • 架构师 → Architect
  • 产品经理 → Product Manager
  • 测试专家 → Test Expert
  • 独立开发者 → Solo Coder

核心能力

  1. 智能角色调度: 根据任务描述自动识别需要的角色
  2. 多角色协同: 组织多个角色共同完成复杂任务
  3. 上下文感知: 根据项目阶段和历史上下文选择角色
  4. 共识机制: 组织多角色评审和决策
  5. 自动继续: 思考次数超限后自动保存进度并继续执行
  6. 任务管理: 完整的任务生命周期管理和进度追踪
  7. 代码地图生成: 自动生成项目代码结构映射
  8. 项目理解: 快速读取项目文档和代码,生成项目理解文档
  9. 规范驱动开发: 基于项目规范和文档进行开发
  10. 七阶段标准工作流程: 需求分析→架构设计→测试设计→任务分解→开发实现→测试验证→发布评审

快速开始

基础使用

# 自动调度(推荐)
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "设计系统架构"

# 指定角色
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "实现功能" \
    --agent solo_coder

# 多角色共识
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "启动新项目" \
    --consensus true

完整项目流程

# 启动完整项目(自动执行7个阶段)
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "启动项目:安全浏览器广告拦截功能" \
    --project-full-lifecycle

角色介绍

1. 架构师 (Architect)

职责: 设计系统性、前瞻性、可落地、可验证的架构

触发关键词: 架构、设计、选型、审查、性能、瓶颈、模块、接口、部署

典型任务:

  • 项目启动阶段的架构设计
  • 关键代码的架构审查和代码评审
  • 技术难题攻关和性能优化

2. 产品经理 (Product Manager)

职责: 定义用户价值清晰、需求明确、可落地、可验收的产品

触发关键词: 需求、PRD、用户故事、竞品、市场、调研、验收、UAT、体验

典型任务:

  • 产品需求定义和 PRD 编写
  • 用户故事地图和验收标准定义
  • 竞品分析

3. 测试专家 (Test Expert)

职责: 确保全面、深入、自动化、可量化的质量保障

触发关键词: 测试、质量、验收、自动化、性能测试、缺陷、评审、门禁

典型任务:

  • 测试策略制定和测试用例设计
  • 自动化测试方案
  • 质量评估和测试报告

4. 独立开发者 (Solo Coder)

职责: 编写完整、高质量、可维护、可测试的代码

触发关键词: 实现、开发、代码、修复、优化、重构、单元测试、文档

典型任务:

  • 功能实现和单元测试编写
  • 代码重构和优化
  • 开发文档编写

七阶段标准工作流程

阶段 1: 需求分析(产品经理)
    ↓ 评审通过
阶段 2: 架构设计(架构师)
    ↓ 评审通过
阶段 3: 测试设计(测试专家)
    ↓ 评审通过
阶段 4: 任务分解(独立开发者)
    ↓
阶段 5: 开发实现(独立开发者)
    ↓
阶段 6: 测试验证(测试专家)
    ↓
阶段 7: 发布评审(多角色)

绝对禁止: ❌ 未经过设计阶段直接开始编码 ❌ 文档未编写或未完成就开始开发 ❌ 未经过设计评审直接实施

高级功能

代码地图生成

python3 scripts/code_map_generator.py /path/to/project

项目理解

python3 scripts/project_understanding.py /path/to/project

规范驱动开发

python3 scripts/spec_tools.py init
python3 scripts/spec_tools.py analyze
python3 scripts/spec_tools.py update --spec-file SPEC.md

文档结构

docs/
├── project-understanding/  # 项目理解文档
├── spec/                   # 规范驱动开发文档
├── architect/              # 架构师文档
├── product-manager/        # 产品经理文档
├── test-expert/            # 测试专家文档
└── solo-coder/             # 独立开发者文档

故障排查

角色识别错误

# 明确指定角色
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "..." \
    --agent architect

共识未触发

# 显式要求共识
python3 scripts/trae_agent_dispatch.py \
    --task "..." \
    --consensus true

扩展开发

添加新角色

  1. 在 roles.json 中添加角色配置
  2. 更新关键词列表
  3. 调整调度规则

自定义调度规则

修改 AgentDispatcher.analyze_task() 方法。

总结

Trae Multi-Agent Dispatcher 提供了:

  • ✅ 智能角色识别
  • ✅ 多角色协同
  • ✅ 上下文感知
  • ✅ 完整项目流程
  • ✅ 紧急任务处理

通过智能调度,减少用户干预,提升协作效率!

平台分布

OpenClaw

97.86%
按下载量换算2,798

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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