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帮助用户编排多模型智能体协作流程,并进行可重复的工作流执行与验证。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
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请用 agent-orchestrator 设计一个 leader-worker 多智能体流程:由 leader 拆解“为电商网站新增优惠券模块”的任务,分别分配给需求分析、后端实现、前端实现和测试 worker,并定义每一步的输入、输出和验收规则。
一套结构化的多智能体工作流方案,包含角色分工、执行顺序、交付物和验证条件。
请用 agent-orchestrator 创建一个内容生产工作流:leader 负责统筹,worker 依次完成市场调研、文章大纲、初稿写作和事实校验;最后用确定性校验规则检查是否满足字数、语气和引用要求。
一个可执行的内容生成与校验流程,能清晰展示各阶段产出及最终检查结果。
请用 agent-orchestrator 编排一个测试流程:leader 接收“检查新 API 发布质量”的目标,worker 分别执行接口用例生成、测试运行、异常归因和结果汇总,并设置结构化验证确保结论可复现。
一套面向 API 质量检查的代理协作测试方案,包含测试步骤、责任划分和可复现验证机制。
用于编排和协调多个 AI 代理流程,提升复杂任务自动化执行效率。