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Agent Skill · 研究检索

szzg007-multi-agent-orchestrator(szzg007 多 Agent 协调器)

szzg007-multi-agent-orchestrator 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。

szzg007-multi-agent-orchestrator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 36,432。

总安装 1,928周安装 78GitHub Stars 公开资料未说明下载 605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:szzg007-multi-agent-orchestrator(szzg007 多 Agent 协调器)
来源仓库:https://github.com/szzg007/szzg007-multi-agent-orchestrator
安装命令:
openclaw skills install szzg007-multi-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 szzg007-multi-agent-orchestrator

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。

自主编排多 Agent 任务执行流程,实现智能分配、进度监控与结果汇总,支持多产品线协同运营。

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 szzg007-multi-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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

szzg007-multi-agent-orchestrator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install szzg007-multi-agent-orchestrator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

szzg007-multi-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。

szzg007-multi-agent-orchestrator 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

szzg007-multi-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。

szzg007-multi-agent-orchestrator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,928 次,近一周安装 78 次,下载 605 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。

szzg007-multi-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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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
szzg007-multi-agent-orchestrator

szzg007 多 Agent 协调器 · 本页

1,928—只读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

szzg007-multi-agent-orchestrator - 多 Agent 协作编排专家

版本: 1.0 创建日期: 2026-03-30 作者: MOSSRIVER 团队


技能描述

自主编排多 Agent 协作流程,智能分配任务,监控执行状态,汇总执行结果。专为 MOSSRIVER 多产品线、多 Agent 协同运营设计。


Agent 矩阵

现有 Agent

Agent模型渠道职责状态
Main (X-01)qwen3.5-plus飞书/Telegram总管/决策✅
QB-Agentqwen3.5-plus飞书QB 产品线运营✅
BABY-Agentglm-4.7飞书BABY 产品线运营⏳
HOME-Agentglm-4.7飞书HOME 产品线运营⏳
WOMEN-Agentglm-4.7飞书WOMEN 产品线运营✅
FAMILY-Agentglm-4.7飞书FAMILY 产品线运营✅
Judyglm-4.7飞书邮件执行✅
JudyMossglm-4.7Telegram海外销售✅
DAVglm-4.7飞书线索背调✅
DAV4090qwen3.5:27b飞书本地背调✅
Loomqwen3-coder-plus飞书技术开发✅
PNewsglm-4.7飞书新闻播报✅

核心功能

1. 任务分解

  • 接收复杂任务 - 如"启动 QB 新品推广"
  • 自动拆解子任务 - 识别需要哪些 Agent 参与
  • 定义依赖关系 - 确定任务执行顺序
  • 分配执行 Agent - 匹配最合适的 Agent

2. 任务分配

  • Agent 能力匹配 - 根据 Agent 专长分配
  • 负载均衡 - 避免单 Agent 过载
  • 优先级调度 - 紧急任务优先执行
  • 超时处理 - 任务超时自动重试/转派

3. 执行监控

  • 状态追踪 - 实时监控各任务进度
  • 异常检测 - 发现执行失败立即告警
  • 进度汇总 - 定期生成执行报告
  • 资源优化 - 动态调整资源分配

4. 结果汇总

  • 多 Agent 结果聚合 - 整合各 Agent 输出
  • 冲突解决 - 处理结果不一致
  • 质量检查 - 验证结果完整性
  • 反馈学习 - 记录执行效果优化流程

触发词

"启动 QB 新品推广"
"安排本周邮件计划"
"协调各 Agent 执行"
"查看任务执行进度"
"重新分配这个任务"
"生成协作报告"
"szzg007 多 Agent 协作"

使用方法

基础用法

启动 QB 新品推广活动
- 产品线:QB
- 目标:发送 500 封邮件
- 时间:3 天内完成

任务编排

安排本周邮件计划:
- QB: 200 封
- WOMEN: 150 封
- FAMILY: 100 封
- 执行 Agent: Judy
- 时间:周一至周五

执行监控

查看当前所有任务执行进度
- 筛选:进行中
- 排序:按优先级

结果汇总

汇总昨日各 Agent 执行结果
- 输出格式:Markdown 报告
- 包含:发送数/回复数/转化率

输出模板

任务分解报告

# 任务分解报告

**主任务:** QB 新品推广活动  
**创建时间:** 2026-03-30 23:55  
**预计完成:** 2026-04-02  
**优先级:** 高

## 子任务拆解

### 任务 1: 产品卖点分析
- **执行 Agent:** QB-Agent + szzg007-product-analyzer
- **输入:** QB2 产品参数
- **输出:** 卖点清单 + 话术
- **依赖:** 无
- **预计耗时:** 30 分钟
- **状态:** ⏳ 待执行

### 任务 2: 目标客户筛选
- **执行 Agent:** DAV + szzg007-customer-crm
- **输入:** 线索池 555 条
- **输出:** 200 条高意向客户
- **依赖:** 任务 1 完成
- **预计耗时:** 2 小时
- **状态:** ⏳ 待执行

### 任务 3: 邮件模板制作
- **执行 Agent:** Loom + szzg007-talktrack-telegram
- **输入:** 卖点清单 + 话术
- **输出:** HTML 邮件模板
- **依赖:** 任务 1 完成
- **预计耗时:** 1 小时
- **状态:** ⏳ 待执行

### 任务 4: 邮件发送执行
- **执行 Agent:** Judy + szzg007-email-business-manager
- **输入:** 客户列表 + 邮件模板
- **输出:** 200 封邮件发送完成
- **依赖:** 任务 2、3 完成
- **预计耗时:** 4 小时
- **状态:** ⏳ 待执行

### 任务 5: 结果汇总报告
- **执行 Agent:** QB-Agent + szzg007-multi-agent-orchestrator
- **输入:** 各任务执行结果
- **输出:** 推广活动报告
- **依赖:** 任务 4 完成
- **预计耗时:** 30 分钟
- **状态:** ⏳ 待执行

## 执行流程图

任务 1 → 任务 2 → 任务 4 → 任务 5 ↓ ↑ 任务 3 ────┘


## 资源需求
| Agent | 使用时间 | 负载 |
|-------|---------|------|
| QB-Agent | 1 小时 | 低 |
| DAV | 2 小时 | 中 |
| Loom | 1 小时 | 低 |
| Judy | 4 小时 | 高 |

## 风险预警
- ⚠️ Judy 负载较高,可能影响其他邮件任务
- ⚠️ 任务 4 依赖任务 2、3,需确保按时完成

执行进度报告

# 执行进度报告

**报告时间:** 2026-03-31 10:00  
**主任务:** QB 新品推广活动

## 整体进度

总体进度:60% ████████████░░░░░░░░


| 任务 | 执行 Agent | 进度 | 状态 |
|------|-----------|------|------|
| 任务 1: 卖点分析 | QB-Agent | 100% | ✅ 完成 |
| 任务 2: 客户筛选 | DAV | 100% | ✅ 完成 |
| 任务 3: 模板制作 | Loom | 100% | ✅ 完成 |
| 任务 4: 邮件发送 | Judy | 50% | 🟡 进行中 |
| 任务 5: 结果汇总 | QB-Agent | 0% | ⏳ 待执行 |

## 详细进度

### 任务 4: 邮件发送 (进行中)
- **计划发送:** 200 封
- **已发送:** 100 封
- **失败:** 2 封
- **剩余:** 98 封
- **预计完成:** 今日 18:00
- **当前问题:** 无

## 异常告警
- ✅ 无异常

## 下一步行动
1. 监控任务 4 进度,确保 18:00 前完成
2. 准备任务 5 汇总模板
3. 如有延迟,启动备用方案

结果汇总报告

# QB 新品推广活动 - 执行报告

**活动周期:** 2026-03-30 ~ 2026-04-02  
**生成时间:** 2026-04-02 18:00  
**执行 Agent:** QB-Agent, DAV, Loom, Judy

## 执行结果

| 指标 | 目标 | 实际 | 达成率 |
|------|------|------|--------|
| 发送邮件 | 200 | 198 | 99% |
| 打开率 | 30% | 35% | ✅ 超额 |
| 回复率 | 10% | 12% | ✅ 超额 |
| 意向客户 | 20 | 24 | ✅ 超额 |
| 成交订单 | 5 | 3 | 🟡 进行中 |

## 各 Agent 贡献

### QB-Agent
- ✅ 产品卖点分析完成
- ✅ 结果汇总报告生成
- ⏳ 跟进意向客户中

### DAV
- ✅ 客户筛选完成 (555→200 条)
- ✅ 背调报告生成

### Loom
- ✅ 邮件模板制作完成
- ✅ A/B 测试版本提供

### Judy
- ✅ 邮件发送完成 (198 封)
- ✅ 退信处理完成

## 成功经验
1. 卖点分析准确,打开率超预期
2. 客户筛选精准,回复率高
3. 邮件模板专业,转化效果好

## 改进建议
1. 增加样品跟进话术
2. 优化价格谈判策略
3. 加快成交客户转化

## 后续行动
1. QB-Agent 跟进 24 个意向客户
2. 准备第二次推广活动
3. 优化话术库

配置说明

环境变量

# Agent 配置
AGENT_MATRIX_CONFIG=~/.openclaw/config/agent-matrix.json
DEFAULT_MODEL=qwen3.5-plus
FALLBACK_MODEL=glm-4.7

# 任务配置
TASK_QUEUE_PATH=~/.openclaw/workspace/tasks/
TASK_TIMEOUT_MINUTES=60
MAX_RETRY_COUNT=3

# 监控配置
MONITOR_INTERVAL_MINUTES=5
ALERT_WEBHOOK_URL=your_webhook_url
REPORT_CHANNEL=feishu

# 学习配置
AUTO_OPTIMIZE=true
LEARNING_RATE=0.1
SUCCESS_THRESHOLD=0.8

工作空间

~/.openclaw/workspace/skills/szzg007-multi-agent-orchestrator/
├── SKILL.md
├── templates/          # 报告模板
├── examples/           # 案例
├── scripts/
│   ├── decompose.py    # 任务分解
│   ├── allocate.py     # 任务分配
│   ├── monitor.py      # 执行监控
│   ├── aggregate.py    # 结果汇总
│   └── optimize.py     # 流程优化
├── tasks/              # 任务队列
│   ├── pending/        # 待执行
│   ├── running/        # 进行中
│   └── completed/      # 已完成
└── config/
    ├── agent-matrix.json   # Agent 矩阵
    └── task-rules.json     # 任务规则

任务优先级定义

优先级标识响应时间示例
P0 - 紧急🔴立即系统故障、客户投诉
P1 - 高🟠1 小时内重要客户跟进、订单处理
P2 - 中🟡4 小时内日常邮件发送、线索收集
P3 - 低🟢24 小时内数据整理、报告生成

Agent 能力矩阵

Agent邮件背调模板销售开发播报
Main⭐⭐⭐⭐⭐⭐
QB-Agent⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐--
Judy⭐⭐⭐⭐-⭐⭐⭐--
JudyMoss⭐⭐-⭐⭐⭐⭐⭐--
DAV⭐⭐⭐⭐⭐-⭐--
Loom⭐⭐⭐⭐⭐⭐-⭐⭐⭐⭐-
PNews-⭐⭐⭐--⭐⭐⭐⭐

与其他技能协作

技能协作方式
szzg007-product-analyzer分配任务 → 产品分析
szzg007-web-deep-research分配任务 → 市场调研
szzg007-email-business-manager分配任务 → 邮件执行
szzg007-customer-crm分配任务 → 客户管理
szzg007-talktrack-telegram分配任务 → Telegram 聊单

安全说明

  • ✅ Agent 权限隔离
  • ✅ 任务执行审计日志
  • ✅ 敏感操作二次确认
  • ✅ 异常自动熔断

_此技能专为 MOSSRIVER 多 Agent 协作设计,持续优化中。_

平台分布

OpenClaw

75.4%
按下载量换算456

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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