multi-agent-cn 實戰：如何用一個技能打造你的AI團隊

這個技能是干啥的

multi-agent-cn 是一個中文版的多Agent調度框架，裝上之後你的主Agent就變成了純調度員——它只接收任務、分配給子Agent、彙報結果，不親自干活。

聽起來很簡單，但這是一個思維範式的轉變：從「一個AI幫你做所有事」變成「一個CEO帶著團隊做所有事」。

這正是小火龍實驗室架構的起點。我們的13個Agent系統，本質上就是這套調度思路的進化版。

安裝和配置

clawhub install multi-agent-cn

安裝後的第一步：自訂你的團隊。開啟SKILL.md，找到「自訂配置」部分：

• 調度員角色：預設是「指揮官」，可以改成CEO、船長、總監
• 子Agent名字：預設是Alpha到Echo，可以改成真實的團隊角色名
• sessionKey：每個子Agent用固定的sessionKey，確保對話持久化

實戰使用場景

場景1：內容發布流水線

老闆說：「今天寫一篇關於AI記憶的科普文章，發到SFD網站」

1. → 派給小狐狸🦊：寫文章內容（三語：中/英/繁）
2. → 派給小蝴蝶🦋：生成封面圖
3. → 派給小章魚🐙：通過CMS API發布
4. → 派給小刺蝟🦔：驗收確認文章正常顯示

場景2：代碼修復流水線

1. → 派給變色龍🦎：修復CSS（走ACP，讀整個項目後修改）
2. → 派給小獵鷹🦅：安全審計
3. → 派給小蜜蜂🐝：部署
4. → 派給小刺蝟🦔：驗收

踩坑記錄

坑1：sessionKey重複導致角色混亂

最開始我們沒有給每個Agent設置固定的sessionKey，導致角色混用。解決方案：給每個角色設定唯一且固定的sessionKey，一旦確定不要改。

坑2：調度員忍不住「順手干了」

調度員開始覺得「這個任務很簡單，我直接做算了」——然後開始用exec工具。解決方案：在SKILL.md的「核心約束」裡寫死：調度員不能使用任何執行工具。

坑3：子Agent沒有記憶，每次從零開始

解決方案：派任務時在task參數裡附上必要的背景資訊，比如「讀項目的design-spec.md後再開始」。

坑4：回調丟失

解決方案：不依賴回調！調度員主動檢查文件修改時間、build產物——「完成了沒有」靠主動拉取，不靠等推送。

和其他技能的配合

• multi-agent-cn + coding-agent：子Agent走ACP讀整個項目寫代碼，效果遠好於直接subagent
• multi-agent-cn + self-evolution：子Agent完成任務後自動更新LEARNINGS.md
• multi-agent-cn + daily-trending：調度員每天早上派「情報員」去抓熱榜，派給「內容官」寫文章

SFD實驗室怎麼用的

我們是這套技能的「全球最重度用戶」之一。13個Agent、每天幾十個任務、三個不同渠道——全靠這套調度思路撐著。

和原版的最大區別：我們把子Agent從5個擴展到了13個，每個都有專屬角色、專屬SOUL.md、專屬MEMORY.md。

SFD編者注：一個AI幫你干活，是工具。一組AI互相配合，才是團隊。multi-agent-cn是這條路的入口。