👥 多智能体协作 (Team Flow) 核心逻辑
在 Hermes Agent 的世界里，最强大的能力不是让一个模型做所有事，而是通过 “专家协作” 解决复杂问题。
1. 核心理念：专家治校 (Specialization)
Hermes 提倡将复杂的任务拆解为不同的角色（Agents）。一个典型的 OPC (One-Person Company) 团队流通常包含：
- PM (项目经理): 负责拆解任务、分配优先级、控制范围。
- Coder (程序员): 专注于代码实现、调试和技术细节。
- QA (测试工程师): 负责编写测试用例、执行黑盒/白盒测试。
2. 核心技术：delegate_task (任务委派)
Hermes 内置了强大的 delegate_task 工具。它允许主智能体启动一个全新的“子智能体”进程来处理特定任务。
为什么不直接用一个对话框？
- 上下文隔离: 子智能体只接收与其任务相关的上下文，防止“长文本幻觉”。
- 独立环境: 子智能体拥有独立的终端 Session 和工具集，不会干扰主流程。
- 并行执行: 支持同时启动多个子智能体进行并发工作。
3. 实战案例：PM 委派 Coder 写代码
当你在终端告诉 PM：“帮我写一个 Python 贪吃蛇游戏”，PM 的思考逻辑如下：
- 识别目标: 用户需要一个游戏。
- 调用工具:
delegate_task(goal="写一个 Python 贪吃蛇", context="使用 pygame 库", toolsets=["terminal", "file"])。 - 子智能体介入: 一个临时的 Coder Agent 被创建，它会去敲代码、创建文件、甚至自己运行测试。
- 结果返回: Coder 完成后，PM 将结果总结并汇报给你。
4. 如何配置你的“协作团队”？
在 starters/team-basic 目录下，你可以看到这种模式的配置示例：
yaml
# 团队流配置文件示例
agents:
- name: "Seiya-PM"
role: "Senior Project Manager"
skills: ["planning", "delegation"]
- name: "Long-Coder"
role: "Steady & Agile Coder"
skills: ["python", "rust", "terminal"]📋 协作检查清单 (Team-Flow Checklist)
- [ ] 任务是否足够明确？: 给子智能体的 Goal 越具体，成功率越高。
- [ ] 工具集是否匹配？: 确保给 Coder 分配了
terminal和file工具。 - [ ] 反馈闭环是否完整？: PM 是否要求 Coder 在完成后提供运行截图或测试报告？
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