基于纯提示词工程的多Agent调度框架，通过sessions_spawn将主Agent转为调度员，轮询委派5个持久化子Agent并行处理任务，实现职责分离与高效协作。
说明：
## 核心用法
multi-agent-cn 是一个纯提示词驱动的多Agent调度系统，安装后需将主Agent配置为”调度员”角色，所有实际工作通过 `sessions_spawn` 工具委派给5个固定子Agent（alpha/bravo/charlie/delta/echo）。用户需遵循”先回复再派遣”铁律：先向用户说明任务等级评估，再调用工具，最后立即停嘴等待结果。支持单任务轮询派遣和多任务并行拆解，sessionKey 强制复用确保子Agent记忆连续性。
## 显著优点
**架构清晰**：纯提示词实现零代码风险，职责分离设计让调度员专注协调、子Agent专注执行。**高效并行**：支持一句话多任务拆解，5个子Agent同时工作，避免串行等待。**记忆复用**：固定 sessionKey 机制让子Agent保持上下文连续，适合长周期复杂任务。**高度可定制**：调度员角色、子Agent名称、任务等级体系均可自由修改，适配各种场景。**中文优化**：完整的中文提示词和角色设定，降低国内用户使用门槛。
## 潜在缺点与局限性
**依赖系统工具**：必须使用 Claude 的 `sessions_spawn` 功能，平台迁移受限。**调试复杂度**：多Agent并行时，任务拆解不当可能导致资源浪费或结果冲突。**无可视化**：纯文本交互，缺乏任务看板或执行状态监控。**子Agent黑盒**：调度员无法干预子Agent内部执行过程，错误排查需依赖返回信息。**版本管理**：当前未明确开源许可证，企业合规使用需谨慎确认。
## 适合的目标群体
– 需要处理多线程复杂任务的开发者团队
– 追求”指挥官”式工作流的产品经理或技术负责人
– 希望将大任务拆解给多个AI协作的高级用户
– 中文语境下需要角色扮演增强体验的场景
## 使用风险
**性能风险**：5个子Agent同时运行可能触发平台并发限制或额度消耗加速。**依赖风险**：重度绑定 Claude 生态，迁移成本较高。**协调风险**：任务拆解不当会导致子Agent重复工作或结果不一致。**超时风险**：固定300秒超时可能不适合极端长任务。**记忆溢出**：长期复用 session 可能导致上下文窗口耗尽。
会员专属
