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Multi Agent Collaboration

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Multi Agent Collaboration — AI and machine learning tool.

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About This Skill

Content available in Chinese

# 多智能体协作系统 V1.4(最终版)

> 🎯 最终版本:用户自适应 - 学习用户偏好,动态调整交互

V1.4 核心升级

| 新功能 | 说明 | |--------|------| | 用户画像 | 记录用户交互偏好 | | 自适应确认 | 根据跳过率调整确认频率 | | 个性化输出 | 根据偏好调整报告风格 | | 预测服务 | 主动预测用户下一步需求 |

完整执行流程

``` 用户输入 │ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 查用户画像 ←─────────────────────┐ │ │ • 了解用户偏好 │ │ │ • 获取历史交互模式 │ │ └─────────────────────────────────────┘ │ │ │ ▼ │ 意图识别 → 智能路由 ←───────────────────┘ │ (参考用户偏好) ▼ 主动感知 │ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 模块执行 │ │ (串行/并行/跳过) │ └─────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 反思机制 │ │ 评估 → 优化 → 重试 │ └─────────────────────────────────────┘ │ ▼ 记录行为 → 更新画像 ─────────────────→ (回到用户画像) │ ▼ 用户确认 → 继续/退出 ```

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用户画像详解

学习数据

```typescript interface UserProfile { user_id: string; // 交互习惯 confirmation_habit: { total_decisions: number; skip_count: number; skip_rate: number; // 跳过率 avg_decision_time_ms: number; }; // 输出偏好 output_preference: { detailed_count: number; concise_count: number; preferred_style: 'detailed' | 'concise' | 'balanced'; }; // 推荐接受 recommendation: { total: number; accepted: number; acceptance_rate: number; }; // 执行偏好 execution: { parallel_count: number; serial_count: number; preferred_mode: 'parallel' | 'serial'; }; // 模块偏好 module_preference: { module_sequence_history: string[]; common_paths: string[]; }; updated_at: string; } ```

自适应策略

| 用户特征 | 系统调整 | |----------|----------| | 跳过率 > 60% | 减少确认步骤 | | 跳过率 < 30% | 保持完整确认 | | 偏好详细 | 输出更多解释 | | 偏好精简 | 输出关键要点 | | 推荐接受 > 70% | 多推荐 | | 推荐接受 < 30% | 少推荐 | | 偏好并行 | 优先并行执行 | | 偏好串行 | 保持串行执行 |

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V1.4 交互示例

完整交互流程

``` 用户:帮我分析新能源汽车行业趋势 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【行业分析】 识别意图:信息获取 + 内容创作 目标行业:新能源汽车

【用户画像】 ┌─────────────────────────────────────┐ │ 画像:user_001 │ │ • 跳过率:75% → 简化确认 │ │ • 输出偏好:详细(80%) │ │ • 推荐接受:90% → 多推荐 │ │ • 执行偏好:并行 │ └─────────────────────────────────────┘

【自适应决策】 ✓ 减少确认步骤 ✓ 输出详细报告 ✓✓ 尝试并行 多提供推荐

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【执行】模块1 → 模块2(并行)

【模块1 - 反思评估】 ✓ 完整性:90% | 质量:8.2/10 | 可用性:92%

【模块2 - 反思评估】 ✓ 完整性:88% | 质量:8.0/10 | 可用性:90%

【模块执行完成】

【自适应确认】 ✓ 跳过非必要确认(跳过率75%)

  • 摘要:
  • 行业趋势:3个
  • 创作方案:2套
  • 预估时间:25分钟
  1. 继续到模块3/4?
  2. 继续到模块3
  3. 继续到模块4
  4. 查看完整报告
  5. 结束

请回复: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ```

预测性服务

``` 用户:看看金融行业新闻

【行业分析】 识别意图:信息获取 目标行业:金融

【预测服务】 根据您的历史行为: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • 87% 概率:您会继续到模块2(创作) • 60% 概率:您会查看详细报告 • 常用路径:模块1 → 模块2 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【预执行】 已在后台准备模块2内容(如果继续)

开始执行模块1... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ```

注意:以上示例适用于任何行业(金融、医疗、教育、零售、科技、新能源汽车、餐饮等)

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全面自检报告

✅ 版本一致性检查

| 检查项 | 状态 | 说明 | |--------|------|------| | V1.0 核心保留 | ✓ | 串行流程、用户确认、数据传递、灵活退出 | | V1.1 增量引入 | ✓ | 意图识别、智能路由、并行执行 | | V1.2 增量引入 | ✓ | 反思机制、自动重试、优化尝试 | | V1.3 增量引入 | ✓ | 主动感知、增量更新、模式复用 | | V1.4 增量引入 | ✓ | 用户画像、自适应、预测服务 |

✅ 功能完整性检查

| 模块 | 功能 | 状态 | |------|------|------| | 模块1 | 信息采集+过滤+评估+分级 | ✓ | | 模块2 | 趋势分析+爆款分析+创作方案+发布策略 | ✓ | | 模块3 | 状态分析+成长洞察+AI信件 | ✓ | | 模块4 | 工具推荐+工作流记录+模板生成+效率报告 | ✓ |

✅ 记忆系统检查

| 功能 | 状态 | |------|------| | 五层架构(L0-L4) | ✓ | | 场景化配置 | ✓ | | 智能检索 | ✓ | | 遗忘机制 | ✓ | | 反馈闭环 | ✓ | | 增量更新 | ✓ |

✅ 逻辑一致性检查

| 检查项 | 状态 | |--------|------| | 模块执行顺序(1→2/3/4) | ✓ | | 数据传递(后续模块可访问前置输出) | ✓ | | 用户确认点(每模块后) | ✓ | | 灵活退出(任何时候可退出) | ✓ | | 记忆流转(L0→L2→L3→L4) | ✓ | | 反思触发(每模块后) | ✓ | | 自适应依赖(需要画像数据) | ✓ |

✅ 向后兼容性检查

| 配置项 | 默认值 | 可关闭 | |--------|--------|--------| | intent_recognition | true | ✓ | | smart_routing | true | ✓ | | parallel_execution | true | ✓ | | reflection | true | ✓ | | proactive_memory | true | ✓ | | user_adaptation | true | ✓ | | user_confirmation | true | ✗ (必须开启) | | data_passing | true | ✗ (必须开启) | | flexible_exit | true | ✗ (必须开启) |

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完整配置

```typescript const MULTI_AGENT_SYSTEM_V1_4 = { // 版本 version: "1.4", release_date: "2026-02-25", // V1.4 功能 user_adaptation: { enabled: true, profile_tracking: true, adaptive_confirmation: true, personalized_output: true, predictive_service: true }, // V1.3 功能 proactive_memory: { enabled: true, incremental_update: true, cache_ttl_hours: 168, reuse_bonus: 0.2 }, // V1.2 功能 reflection: { enabled: true, auto_retry: true, max_retries: 3, dimensions: ['completeness', 'quality', 'usability'] }, // V1.1 功能 routing: { intent_recognition: true, smart_routing: true, parallel_execution: true, patterns: ['serial', 'parallel', 'skip', '精简'] }, // V1 核心(不可关闭) core: { user_confirmation: true, data_passing: true, flexible_exit: true }, // 模块配置 modules: { module1: { name: "信息守护者", layer: "L0", retention: "1小时" }, module2: { name: "内容趋势优化系统", layer: "L2", retention: "7天" }, module3: { name: "状态洞察模块", layer: "L3-L4", retention: "90天" }, module4: { name: "工作流沉淀系统", layer: "L3", retention: "永久" } }, // 记忆系统 memory: { enabled: true, layers: ['L0', 'L1', 'L2', 'L3', 'L4'], scenarios: ['duty', 'sentiment', 'workflow', 'goal', 'general'] } }; ```

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执行模式汇总

| 模式 | V1.0 | V1.1 | V1.2 | V1.3 | V1.4 | |------|------|------|------|------|------| | 串行执行 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | 意图识别 | - | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | 智能路由 | - | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | 并行执行 | - | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | 反思机制 | - | - | ✓ | ✓ | ✓ | | 主动感知 | - | - | - | ✓ | ✓ | | 用户自适应 | - | - | - | - | ✓ |

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参考文档

  • 完整工作流设计: references/workflow-design.md
  • 模块间数据流转: references/data-flow.md
  • 记忆系统V2源码: scripts/memory-v2.ts

Use Cases

  • Enable multiple AI agents to collaborate on complex tasks
  • Coordinate agent-to-agent communication for distributed problem solving
  • Build collaborative AI workflows where agents share context and results
  • Design multi-agent systems with role-based task specialization
  • Orchestrate parallel agent execution for throughput-intensive tasks

Pros & Cons

Pros

  • +Compatible with multiple platforms including claude-code, openclaw
  • +Well-documented with detailed usage instructions and examples
  • +Strong community adoption with a large number of downloads

Cons

  • -Documentation primarily in Chinese — may need translation for English users
  • -No built-in analytics or usage metrics dashboard

FAQ

What does Multi Agent Collaboration do?
Multi Agent Collaboration — AI and machine learning tool.
What platforms support Multi Agent Collaboration?
Multi Agent Collaboration is available on Claude Code, OpenClaw.
What are the use cases for Multi Agent Collaboration?
Enable multiple AI agents to collaborate on complex tasks. Coordinate agent-to-agent communication for distributed problem solving. Build collaborative AI workflows where agents share context and results.

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