古法编程

如何构建多 AI Agent 任务编排系统（防止重复且可量化质量）

解决多 Agent 协作时的冲突与混乱：通过引入单一编排器（Orchestrator）实现任务分解、精准路由、重复项拦截及基于证据的质量验证。

为什么需要这个技能

当项目复杂到需要 3 个以上专业 AI Agent（如架构师、安全专家、测试工程师）协作时，简单的并行工作往往会导致严重的冲突：多个 Agent 同时修改同一个文件、重复执行相同的研究任务，或者 Agent 仅在对话中声称“已完成”而实际并未产出有效代码。

本技能提供了一套经过 10,000+ 任务验证的生产级模式，将 AI 从“独立执行者”转变为“受控的协作网络”，确保每项任务都有审计追踪且结果可验证。

适用场景

  • 需要多个专业化 Agent 协作处理复杂软件工程任务。
  • Agent 之间出现工作重复或彼此覆盖代码的冲突场景。
  • 对输出质量要求极高，不能仅依赖 AI 的自我陈述，需要强制执行验证门禁。
  • 需要清晰的任务审计日志，追踪谁在何时完成了什么。

核心工作流

1. 定义编排器身份（防止职责漂移）

编排器必须明确其角色是“调度”而非“执行”。通过 NOT-block 模式定义其禁区，防止编排器在分发任务时顺便把代码写了，导致路由失效。

  • 我是：任务编排器，负责分解、分发、冲突拦截和质量校验。
  • 我不是：代码编写者、研究员或测试员（这些工作必须委派）。

2. 建立任务注册表（防止重复工作）

在分配前，利用相似度算法检查任务库，避免重复指派。

import sqlite3
from difflib import SequenceMatcher

def check_duplicate(description, threshold=0.55):
    conn = sqlite3.connect("task_registry.db")
    c = conn.cursor()
    c.execute("SELECT id, description, agent, status FROM tasks WHERE status IN ('pending', 'in_progress')")
    for row in c.fetchall():
        ratio = SequenceMatcher(None, description.lower(), row[1].lower()).ratio()
        if ratio >= threshold:
            return {"id": row[0], "description": row[1], "agent": row[2]}
    return None

3. 精准路由分发

基于关键词评分机制，将任务路由至最匹配的专业 Agent（如 security-reviewer 或 doc-writer）。

4. 执行质量门禁（Quality Gates）

将 Agent 的报告视为“主张”（Claim），将工具输出视为“证据”（Evidence）。只有通过以下检查才标记为完成：

  • 检查 git diff --stat 是否有实际变更。
  • 运行 npm test 或 pytest 验证功能。
  • 扫描 API Key 等敏感信息是否泄露。
  • 确认构建流程（Build）是否成功。

5. 30 分钟心跳监测

每 30 分钟自检一次：检查是否有任务积压、是否有 Agent 处于闲置状态或任务超时，及时重新指派。

下载和安装

下载 multi-agent-task-orchestrator 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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