agent-teams
通过文件系统协议协调Claude agent团队
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Claude agent团队 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-teams-x-8/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
'使用agent-teams创建一个由三个agent组成的团队，分别负责代码审查、单元测试和自动部署，所有agent通过共享文件系统协调工作'，它会自动在项目根目录生成agents文件夹，配置各agent的目录和任务描述文件，并启动一个守护进程监控文件变更，触发agent执行任务。
介绍
解决什么问题：在开发多智能体协作场景时，传统消息队列或网络API通信方式复杂度高、调试困难。Agent-Teams 通过文件系统协议（FUSE）让多个Claude agent共享文件目录作为通信媒介，实现自然、低耦合的团队协作，无需额外搭建消息中间件。
怎么用：安装后，在项目目录下初始化一个团队文件夹，每个 agent 拥有独立子目录（如 /agents/agent1、/agents/agent2），通过读写文件（如任务描述、状态标记、结果输出）进行异步协调。支持自定义 agent 角色、任务分配策略和冲突解决规则，所有通信记录均以文件形式持久化，便于审计和调试。
适合谁：智能体开发者、项目经理、全栈开发者。尤其适合需要将多个 Claude agent 集成到本地开发流程中的团队，如代码审查、自动化测试、文档生成等场景。
使用建议：建议为每个 agent 设定明确的文件读写权限，避免文件锁竞争；定期清理历史通信文件以释放磁盘空间。对于需要实时反馈的场景，可搭配文件监控工具（如 inotify）实现低延迟感知。
核心特点
不同于基于网络API或消息队列的协调方案，Agent-Teams 直接利用文件系统作为通信协议，无需额外服务，天然支持本地离线运行，且所有交互记录以文件形式持久化，便于审计和调试。
注意事项
不适合高频实时交互场景（如毫秒级响应），文件系统读写延迟较高；跨机器集群场景需额外配置网络文件系统。
常见问题
安装后如何初始化一个Agent团队？
在项目目录下运行 `agent-teams init`，会生成 `agents/` 文件夹和配置文件，然后按需添加 agent 子目录即可。
支持哪些Claude模型？
支持所有Claude模型（包括Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus等），通过Claude API或本地部署均可。
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-8/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-8/raw/index.md（查看排版版本）