群英 (qunying-multi-agent) · 多智能体协同编排
一、定位
群英 是多智能体协同编排 skill。它补齐 vibecoding 生态中"多智能体编排"这一薄弱环节，
把"多个 AI 协同干活"从"无脑并行"变为有分工、有协议、有护栏的编排工程，重点覆盖：
- 任务分解：什么任务值得拆多智能体，怎么拆不拆碎。
- 角色设计：架构师/工程师/评审/红队/研究员等角色的职责边界。
- 协作模式：串行流水线、并行分工、对抗评审（红队）、委员会（council）。
- 汇合与护栏：结果合并、一致性校验、防失控（死循环/互相矛盾/越权）。
二、何时使用
- 多智能体 / 多 agent / 智能体编排 / agent 协作
- swarm / agent team / 角色分工 / 并行 agent
- 红队 / 对抗评审 / 委员会评审 / 多代理
- 复杂任务拆解 / 多角色协同 / agent orchestration
三、前置信息
| 输入 | 说明 | 缺失时 |
|---|---|---|
| 目标任务 | 要完成的复杂任务 | 问一个阻塞性问题 |
| 任务性质 | 可并行 / 强依赖串行 / 需对抗验证 | 问一个阻塞性问题 |
| 平台能力 | 是否支持子 agent/team（如 WorkBuddy Team/Agent） | 默认按可用能力编排 |
四、工作流（agent 执行）
步骤 1 任务分解 : 判断是否值得多智能体（任务可分块、单 agent 易出错/易片面时才拆）。
拆成有清晰边界、可独立交付的子任务，明确依赖关系。
步骤 2 角色设计 : 为每个子任务定义角色（职责/输入/输出/验收标准），避免职责重叠；
直接复用 references/role-prompts.md 的四套热身 prompt 填充占位即可派发。
步骤 3 协作模式 : 选协作模式——
串行流水线（产出链）｜并行分工（独立子任务）｜对抗评审（生成 + 红队挑错）｜委员会（多视角投票）。
步骤 4 并行执行 : 并行派发可并行任务，串行派发有依赖任务，明确每路交付格式。
步骤 5 汇合验证 : 合并结果、交叉校验、消除矛盾，红队/评审兜底质量。
步骤 6 护栏 : 设停止条件（防死循环/重复派发/越权），总控保留最终决策权。
步骤 7 交付 : 输出编排方案 + 各角色 prompt + 汇合报告。
五、编排要点（必守）
- 非必要不多智能体：单 agent 能搞定的不拆，避免调度开销与一致性风险。
- 职责单一清晰：每个角色职责边界明确，输入输出契约化，禁止"大家各写各的"。
- 对抗兜底：关键决策/代码质量用红队或独立评审二次把关。
- 汇合有主：总控 agent 负责合并与最终决策，禁止多路结果互相打架无收敛。
- 护栏：设最大轮次/停止条件，防失控循环。
六、质量门控
- 每个角色必须有明确的输入/输出/验收标准，禁止模糊派发。
- 必须有汇合与一致性校验步骤，禁止"各写各的拼一起"。
- 关键结论须有对抗验证（红队/评审），禁止单一路径自说自话。
七、输出格式
# 多智能体编排方案
目标任务 / 分解理由 / 协作模式
## 角色设计（表格：角色/职责/输入/输出/验收）
## 协作流程（串行/并行/对抗拓扑）
## 各角色 prompt 模板
## 汇合与校验规则
## 护栏与停止条件
八、目录
references/decomposition.md— 任务分解与多智能体适用性判断references/roles.md— 常见角色（架构师/工程师/评审/红队/研究员）职责模板references/orchestration-patterns.md— 串行/并行/对抗/委员会协作模式references/role-prompts.md— 四套角色可直接粘贴的派发热身 prompt（含输入/输出契约、验收标准、好坏例子）（v1.1 新增）
九、免责声明
多智能体编排成本与复杂度随 agent 数上升，本 skill 提供编排方法论，落地须结合平台实际能力与预算控制。
