前言¶
临时搭多 Agent 流程的痛点在于：角色分工、交接格式和验证环节都不稳定。换一个会话，同一个分工又得重新说明一遍。多智能体协作框架把这个流程写进 Skill，用提示词模板固定角色和输出格式，让分工可复用。
这是什么¶
多智能体协作框架是一个基于 SKILL.md 格式的提示词型 Skill，由社区发布者 user_2fd890c9 维护（来源：community），坐标 @user_2fd890c9/agents-20260801。它不执行代码，而是通过内置提示词模板，把「架构师 → 工匠 → 验证器」的多 Agent 分工流程固化下来，让模型按固定角色拆解任务、执行任务、审查结果，并输出结构化 JSON。
核心功能¶
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两种协作模式。一种是深度推理链：
think step-by-step、think xN、critically think xN，用于提升单次输出的推理质量；另一种是角色制多智能体协作，由多个 Agent 分工完成任务。 -
三角色流水线。架构师（Architect）负责分析需求并拆解为可执行任务；工匠（Artisan）按分配的角色执行任务；验证器（Verifier）对执行结果做审查。三个环节的角色和职责在提示词中预先写明。
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结构化输出。要求输出为 JSON，字段包括
project_goal和agents[]，每个 Agent 带name、role、responsibilities列表。下游环节（如工匠执行、验证器审查）可直接解析这个 JSON，不必再靠自由文本对齐。 -
依赖与前置条件。页面标注的依赖为
bash >= 3.0、curl、httpx；需要pip install httpx。高级推理模式与多智能体模式都需要 OpenAI API Key。
安装与启用¶
安装入口在 SkillHub。页面地址为 https://www.skillhub.cn/skills/user_2fd890c9/agents-20260801 （开源镜像站 skillhub.fyi 同坐标页面内容一致，可作备用来源）。
代码块：
pip install httpx
配置 API Key。框架的高级推理（1/3/5 次方）与多智能体模式均依赖 OpenAI API Key，需要在运行环境中配置好对应密钥，否则只会退化到模型的默认行为。
Cursor、Codex CLI、Claude Code 的安装路径页面未分别说明，按 SkillHub 的通用安装流程在对应工具中添加即可。注意：页面标注「无官方定义的函数/工具、无代码执行、无脚本依赖」，说明它是一个纯提示词型 Skill，启用后不会注入可调用工具或可执行脚本。
典型用法¶
以下提示词模板来自该 Skill 的 SKILL.md，展示了架构师环节的分工：
你是多智能体协作框架营销模块的架构师（Architect）。你的职责是分析营销需求，并将其拆解为可执行的任务。
# 角色设定：
- 你是 AI 营销架构师
- 你的输出必须是结构化 JSON。
- 你必须将任务拆解为明确的步骤。
- 你必须为每个步骤指定对应的 Agent 角色（如：文案、设计师、策略师）。
- 你必须为每个角色提供明确的职责描述。
# 输出格式：
{
"project_goal": "",
"agents": [
{
"name": "",
"role": "",
"responsibilities": ["", ""]
}
]
}
拿到这个 JSON 后，工匠按 role 和 responsibilities 执行，验证器再对结果审查。深度推理模式可以单独使用，也可以叠加在角色制流程之上。
适用场景与注意¶
适合需要多角色分工、且希望分工和交接格式固定的场景，例如营销内容生产中文案、设计师、策略师的拆解与执行。也适合想快速复用「架构师-工匠-验证器」流程、而不是每次重新设计提示词的开发者。
注意几点：一是高级推理与多智能体模式都需要 OpenAI API Key，没有密钥时这些模式不会生效；二是页面标注无官方定义的函数和工具，它不会替你调用接口或执行脚本，只负责编排提示词；三是页面未标注版本号，仓库历史里有 1.0.11 的版本记录（见镜像站页面），功能以页面说明为准。
结尾¶
多智能体协作框架的价值在于把「分工 → 执行 → 验证」的流程固化成可复用提示词，减少每次搭建多 Agent 流程的成本。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_2fd890c9/agents-20260801
