agent-teams
通过文件系统协议协调多个Claude智能体协同工作。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agent-teams。 它的用途是：通过文件系统协议协调多个Claude智能体协同工作。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-teams-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘启动一个由架构师、前端工程师和后端工程师组成的智能体团队，共同开发一个待办事项Web应用。架构师负责设计系统架构并生成说明文件。’ 它会初始化文件系统目录结构，并引导你为每个角色创建初始任务文件。随后，你可以让前端智能体读取架构说明，开始编写React组件，同时后端智能体开始设计API。
介绍
agent-teams 旨在解决单一智能体在处理复杂、多步骤任务时能力有限的问题。它通过文件系统作为通信媒介，让多个Claude智能体能够像团队一样分工协作，共同完成一个大型项目。
使用时，你需要设置一个共享的文件系统目录（如本地文件夹或网络存储），并定义好各个智能体的角色和职责。主控智能体或外部脚本会将任务分解为子任务，并通过在特定目录下创建文件（如任务描述、待处理数据）来“分配”给相应的子智能体。子智能体通过读取文件来获取任务，处理完成后将结果写入新的文件，以此实现异步、松耦合的团队协作。
这个Skill非常适合需要多步骤、多领域知识协作的项目，例如全栈开发、复杂数据分析、自动化流程编排等。它能让不同的智能体专注于自己擅长的部分，提高整体任务处理的效率和深度。
使用建议：建议在开始前明确团队架构和文件系统通信协议（如文件夹结构、文件命名约定）。注意，由于依赖文件系统，所有智能体都需要有对共享目录的读写权限，且不适合对实时性要求极高的场景。初次使用可从简单的两三个智能体协作开始，逐步熟悉其工作模式。
核心特点
与多数通过API直接调用的多智能体框架不同，它采用文件系统作为核心通信协议，实现了智能体间的松耦合与异步协作，架构更简单，易于理解和调试。
注意事项
不适合需要毫秒级实时交互或严格事务一致性的高并发场景。
常见问题
agent-teams 和直接调用多个AI API有什么区别？
它通过文件系统解耦了智能体，允许异步、分阶段执行，便于任务分解、状态持久化和人工介入审查，而直接API调用更偏向同步、紧耦合的对话。
需要自己部署多个Claude实例吗？
不一定。你可以使用同一个Claude账户，通过不同的会话或提示词来模拟不同的“智能体角色”，关键在于通过文件系统来协调它们的工作流。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agent-teams-x-6/raw/index.md 读取 agent-teams 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agent-teams-x-6/raw/index.md（查看排版版本）