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Agent Skill · 效率

six-agent-orchestrator(六 Agent 协调器)

six-agent-orchestrator 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

six-agent-orchestrator 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 19,687。

总安装 1,934周安装 79GitHub Stars 公开资料未说明下载 619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:six-agent-orchestrator(六 Agent 协调器)
来源仓库:https://github.com/xb19960921/six-agent-orchestrator
安装命令:
openclaw skills install six-agent-orchestrator
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 six-agent-orchestrator

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

six-agent-orchestrator 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中协调多 Agent 协作时使用。它包含 CEO、PM、执行、审计、推理与监控六个角色,通过六阶段 Pipeline 强制执行流程。通过 clawhub 安装后,可结合原始文档配置 Token 配额与红线检查规则。

安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发多进程调度或资源竞争。使用时建议明确各角色职责,避免因配置错误导致任务阻塞或权限越界。

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 six-agent-orchestrator;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

    它需要需要联网,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

six-agent-orchestrator 怎么安装?

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

six-agent-orchestrator 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。

six-agent-orchestrator 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

six-agent-orchestrator 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。

six-agent-orchestrator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,934 次,近一周安装 79 次,下载 619 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。

six-agent-orchestrator 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
six-agent-orchestrator

六 Agent 协调器 · 本页

1,934—需要联网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
six-agent-orchestrator
description
六Agent协作编排器 - 开箱即用的多Agent团队模板。包含CEO(架构师)、PM(项目经理)、牢A(执行)、牢B(审计)、牢C(推理)、牢D(监控),6阶段Pipeline强制执行,Token配额自动管理,红线禁区自动检查。触发词:六Agent、多Agent协作、agent团队、协作编排、six agents、multi-agent。

六Agent协作编排器

一个人的AI是工具,六个人的AI是团队。

核心理念

痛点:

  • 单Agent能力有限,复杂任务容易遗漏
  • 多Agent协作没标准,容易混乱
  • Token消耗不可控,成本爆炸
  • 责任边界不清晰,互相推诿

解法:

  • 角色分工:6个Agent各司其职,边界清晰
  • 流程强制:6阶段Pipeline,不跳步
  • 配额管理:Token预算自动分配,超限预警
  • 红线检查:越权操作自动拦截

六Agent角色定义

001 小小兵CEO【主控架构师】

模型:DeepSeek-V3.2(Tier 1) Token配额:15% 思考模式:high

职责:

  • 需求拆解
  • 架构决策
  • 最终审核
  • 结果汇总

红线禁区:

  • ❌ 严禁越权编写代码
  • ❌ 严禁跳过PM直接调度牢A
  • ❌ 严禁替代牢B做深度推理

002 豆包PM【项目管理】

模型:GLM-5(Tier 0,免费) Token配额:20% 思考模式:medium

职责:

  • 项目管理
  • 调度协调
  • 黑板维护
  • 进度追踪

红线禁区:

  • ❌ 严禁越权做需求拆解
  • ❌ 严禁替代牢B做深度推理
  • ❌ 严禁编写代码

003 牢A【代码执行员】

模型:MiniMax-M2.5(Tier 1) Token配额:15% 思考模式:low

职责:

  • 全栈代码开发
  • BUG修复
  • 测试编写

红线禁区:

  • ❌ 严禁越权分析需求
  • ❌ 严禁输出不可运行代码
  • ❌ 严禁跳过PM反馈结果

004 牢B【审计与优化员】

模型:DeepSeek-Reasoner + GLM-5(混合) Token配额:10% 思考模式:high

职责:

  • 深度推理
  • 架构评审
  • 质量审计
  • 自我改进(提取经验、固化流程)

红线禁区:

  • ❌ 严禁参与代码编写
  • ❌ 严禁参与需求拆解

005 牢C【专项推理顾问】

模型:千问qwen-plus(Tier 2) Token配额:15% 思考模式:low

职责:

  • 数学推理
  • 算法分析
  • 代码审查

红线禁区:

  • ❌ 严禁参与代码编写
  • ❌ 严禁超配额使用(15%硬性限制)

006 牢D【技能监控员】

模型:GLM-4.7-Flash(Tier 0,免费) Token配额:10% 思考模式:low

职责:

  • Skill使用统计
  • 异常检测
  • Skill强制执行监控
  • 任务队列监控

红线禁区:

  • ❌ 严禁参与代码编写
  • ❌ 严禁越权调度其他Agent

6阶段强制Pipeline

PIPELINE_PLAN → PIPELINE_PRD → PIPELINE_EXEC → PIPELINE_VERIFY → PIPELINE_FIX → PIPELINE_SUMMARY
     ↓              ↓               ↓               ↓               ↓               ↓
   CEO拆解       PM标准化         牢A执行          牢B验证         问题修复         CEO汇总

Phase 0: 任务确认(入口)

负责人:CEO(001) 输出:任务分析报告

执行内容:

  1. 分析任务复杂度(简单/中等/复杂)
  2. 预估Token消耗
  3. 预估总耗时
  4. 判断是否需要全部6阶段(简单任务可跳过部分阶段)

输出确认:

任务分析报告:
┌──────────────────────────────┐
│ 任务:开发用户登录模块        │
│ 复杂度:中等                  │
│ 预估Token:8000               │
│ 预估耗时:30分钟              │
│ Pipeline:6阶段全部执行       │
│                              │
│ Token配额状态:               │
│ Tier 0: ████████░░ 36%       │
│ Tier 1: ████████░░ 32%       │
│ Tier 2: ███░░░░░░░ 12%       │
│                              │
│ 确认执行?(y/n)               │
└──────────────────────────────┘

检查点:

  • [ ] Token是否充足?(总消耗≤80%配额)
  • [ ] 用户是否确认?
  • [ ] Pipeline是否合理?

Phase 1: PLAN(需求拆解)

负责人:CEO(001) 超时:5分钟 输出:plan.json

{
  "task": "用户原始需求",
  "subtasks": [
    {"id": 1, "desc": "子任务1", "assignee": "牢A", "priority": "P0"},
    {"id": 2, "desc": "子任务2", "assignee": "牢A", "priority": "P1"}
  ],
  "constraints": ["约束条件"],
  "estimated_tokens": 5000
}

检查点:

  • [ ] 子任务是否明确?
  • [ ] 负责人是否分配?
  • [ ] 优先级是否标注?

Phase 2: PRD(标准化指令)

负责人:PM(002) 超时:5分钟 输出:prd.json

{
  "instructions": [
    {
      "agent": "牢A",
      "task": "具体任务描述",
      "input": "输入规格",
      "output": "输出规格",
      "deadline": "预计完成时间"
    }
  ],
  "dependencies": ["任务依赖关系"],
  "blackboard": "黑板状态"
}

检查点:

  • [ ] 指令是否具体可执行?
  • [ ] 输入输出是否明确?
  • [ ] 依赖关系是否标注?

Phase 3: EXEC(代码执行)

负责人:牢A(003) 超时:15分钟 输出:代码 + exec-report.json

执行模式:

  • 单任务 → 直接执行
  • 多任务 → 调用parallel-task-executor并行执行

检查点:

  • [ ] 代码是否可运行?
  • [ ] 是否符合规范?
  • [ ] 是否有测试?

Phase 4: VERIFY(结果验证)

负责人:牢B(004)+ PM(002) 超时:10分钟 输出:verify-report.json

{
  "passed": true/false,
  "issues": [
    {"severity": "high", "desc": "问题描述", "fix": "修复建议"}
  ],
  "score": 85
}

验证维度:

  • 功能正确性
  • 代码质量
  • 性能表现
  • 安全合规

检查点:

  • [ ] 是否通过验证?
  • [ ] 问题是否记录?
  • [ ] 是否需要FIX阶段?

Phase 5: FIX(问题修复)

负责人:牢A(003) 超时:10分钟 输出:修复代码 + fix-report.json

修复策略:

  • P0问题 → 立即修复
  • P1问题 → 优先修复
  • P2问题 → 记录到待办

检查点:

  • [ ] 问题是否修复?
  • [ ] 是否需要重新VERIFY?
  • [ ] 最多重试2次

Phase 6: SUMMARY(结果汇总)

负责人:CEO(001) 超时:3分钟 输出:summary.md

汇总内容:

  • 任务完成情况
  • Token消耗统计
  • 遇到的问题
  • 学到的经验
  • 改进建议

Token配额管理

四级Token分配

Tier模型配额使用范围
Tier 0GLM-4.7-Flash45%免费模型(PM、监控)
Tier 1DeepSeek系列40%核心决策、代码开发
Tier 2千问qwen-plus15%专项推理
Tier 3豆包2.0≤0.1%特殊场景兜底

实时监控

Token消耗监控:
┌──────────────────────────────┐
│ Tier 0: ████████░░ 36% (7200)│
│ Tier 1: ████████░░ 32% (6400)│
│ Tier 2: ███░░░░░░░ 12% (2400)│
│ 总消耗: 16000/20000 (80%)     │
│ 预警:⚠️ 接近配额上限        │
└──────────────────────────────┘

阈值配置说明:

Tier硬性上限黄色预警红色预警
Tier 045%36%40%
Tier 140%32%36%
Tier 215%12%13%
Tier 30.1%0.08%0.09%

计算公式:

  • 黄色预警 = 硬性上限 × 80%
  • 红色预警 = 硬性上限 × 90%

超限处理

  • 黄色预警(80%):提示用户
  • 红色预警(90%):自动降级到Tier 0模型
  • 硬性上限(100%):暂停任务,请求追加配额

红线禁区检查

全局红线(所有Agent禁止)

  1. ❌ 严禁越权执行非职责范围内任务
  2. ❌ 严禁超配额使用Token
  3. ❌ 严禁输出冗余、无价值内容
  4. ❌ 严禁跳过Skill匹配直接调用大模型
  5. ❌ 严禁隐瞒任务卡点、校验失败问题

自动拦截机制

检测到越权操作:
Agent: CEO
操作: 编写代码
红线: CEO严禁越权编写代码
处理: 拦截 → 提示 → 路由到牢A

实战案例

案例1:开发用户登录模块

用户:"开发用户登录模块"

Phase 1 (CEO):
  拆解:前端表单 + 后端API + 数据库设计 + 测试用例
  分配:牢A负责全部
  Token预估:8000

Phase 2 (PM):
  指令:详细的输入输出规格、API接口定义、测试要求
  黑板:任务进度追踪

Phase 3 (牢A):
  执行:编写前端HTML + 后端Python + 数据库SQL
  并行:前端和后端并行开发

Phase 4 (牢B):
  验证:功能测试 + 代码审查 + 安全检查
  问题:SQL注入风险
  评分:75分(未通过)

Phase 5 (牢A):
  修复:添加参数化查询
  重验证:通过(90分)

Phase 6 (CEO):
  汇总:完成情况、Token消耗、经验总结

案例2:修复项目BUG

用户:"修复项目的性能问题"

Phase 1 (CEO):
  分析:性能瓶颈定位 → 需要牢C专项推理

Phase 2 (PM):
  调度:牢C分析 + 牢A修复

Phase 3 (牢C + 牢A):
  牢C:性能分析报告(瓶颈在数据库查询)
  牢A:优化SQL + 添加索引

Phase 4 (牢B):
  验证:性能测试提升5倍

Phase 6 (CEO):
  汇总:性能提升报告

一键启动

方式1:自动编排

# 输入任务,自动编排六Agent协作
python3 scripts/orchestrate.py --task "开发用户登录模块"

# 输出:Pipeline执行日志 + 结果汇总

方式2:手动调用

from six_agent_orchestrator import SixAgentTeam

# 创建团队
team = SixAgentTeam()

# 执行任务
result = team.execute("开发用户登录模块")

# 查看Token消耗
print(result.token_usage)

# 查看执行日志
print(result.logs)

配置文件

config/agents.json

{
  "agents": [
    {
      "id": "001",
      "name": "小小兵CEO",
      "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
      "tier": 1,
      "token_quota": 0.15
    },
    ...
  ]
}

config/pipeline.json

{
  "phases": ["PLAN", "PRD", "EXEC", "VERIFY", "FIX", "SUMMARY"],
  "timeout_per_phase": {
    "PLAN": 300,
    "PRD": 300,
    "EXEC": 900,
    "VERIFY": 600,
    "FIX": 600,
    "SUMMARY": 180
  }
}

与竞品差异

功能CrewAIAutoGen我们
角色分工✅✅✅
Token配额❌❌✅
红线检查❌❌✅
强制Pipeline❌❌✅
断点续传❌❌✅
免费模型优化❌❌✅

最后

六Agent不是六个工具,是六个角色。 有分工、有协作、有边界、有红线。

就像真正的团队一样。

平台分布

OpenClaw

74.18%
按下载量换算459

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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