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      「Coordination Enginnering」讓智能體從單兵作戰到精銳團隊

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      機器之心編輯部

      從Prompt Engineering提示詞工程、Context Engineering上下文工程,到如今爆火的Harness Engineering,圍繞大模型的落地方法論持續升級,核心都是為了打磨單智能體的能力。

      然而復雜任務日趨多元化,越來越多場景需要多智能體組隊協作,分工完成信息調研、邏輯分析、任務執行、結果核驗等環節。單一個體的能力優化已然存在明顯上限,一套面向 AI 團隊協同的全新研究方向,正在成為行業亟待解答的新課題:

      如何讓多個智能體像一支精銳團隊一樣,自主分工、高效溝通、無縫協作?并且讓這種協作能力可沉淀、可復用、可進化?

      近期我們發現,華為支持的 openJiuwen 社區給出了一套方案 ——

      圍繞Coordination Engineering這一下一跳工程范式,他們發布了一套完整的多智能體協同技術體系:Agent Team實現團隊自主協作,業界首發Team Skills沉淀協作經驗,Team Skills Hub打通共享生態,Team Skills 自演進驅動團隊持續進化。

      Team Skills Hub 平臺:https://teamskills.openjiuwen.com/

      從 "單兵作戰" 到 "精銳團隊",再到 "團隊能力可復制、可進化",這套 "全家桶" 正在重新定義多智能體協作的工程邊界。

      關于 JiuwenClaw

      JiuwenClaw,是由華為 2012 實驗室、華為云 AgentArts 與社區開發者聯合,在 openJiuwen 開源社區共建的 "小龍蝦"AI Agent,主打 "懂你所想,自主演進"。

      項目地址:

      • https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenclaw
      • https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw

      同時,openJiuwen社區協同華為云AgentArts,打造了企業級辦公智能體OfficeClaw,聚焦內容生成、文件處理、知識搜索等各類辦公場景,助力企業辦公效率躍升。

      為什么需要 Coordination Engineering?

      當前行業對 AI Agent 的優化集中在 Harness Engineering:提示詞工程、工具編排、護欄機制、任務循環、工作空間管理 —— 這些是讓單個 Agent 從 "能用" 到 "好用" 的基礎功。

      但現實世界的復雜任務,往往不是一個 Agent 能搞定的。

      全屋裝修要硬裝設計師、軟裝設計師、藝術顧問協同;200 頁技術報告需要 10 個方向的專家并行調研;醫療會診要多科室專家聯合研判。

      這些場景需要的不是 "一個更強的 Agent",而是 "一支配合默契的團隊"。

      這就是 Coordination Engineering 要解決的命題:團隊編排、任務調度、通信協議、隔離機制、故障恢復、可觀測性—— 一整套讓多個 Agent 從 "各干各的" 到 "協同作戰" 的系統工程。

      Coordination Engineering 不是對 Harness Engineering 的否定,而是它的自然延伸。每個 Teammate 內部仍然是一個完整的 Harness SDK Agent,擁有全部的 Harness Engineering 能力;而 Coordination Engineering 在此之上增加了協調層,讓多個優秀的個體,組成一個高效的團隊。

      Agent Team Engine:讓團隊 "自主高效協作"

      JiuwenClaw Agent Team Engine 是 Coordination Engineering 的核心載體。

      其設計理念很直接:模擬真實團隊的協作方式—— 一個 Leader Agent 負責需求分析、團隊組建和任務規劃;多個 Teammate Agent 各自領取任務、獨立執行、匯報結果,通過共享工作區協同產出。



      分級自主協同:Leader 智能編排,Teammate 自主執行

      傳統的 Multi-Agent 方案往往需要手動編排 —— 預先定義誰先誰后、誰跟誰通信。JiuwenClaw Agent Team 則把這件事交給了 Leader Agent 自己。

      Leader 負責全局統籌,用戶只需提出需求,它便能動態組建團隊、規劃任務并梳理依賴關系,全程跟進進度、靈活調整協作安排。

      Teammate 則自主獨立作業,主動匹配認領任務、獨立推進執行,遇阻及時求助,完工自動同步狀態。

      通過 Team Workspace 團隊級共享工作區,各 Agent 之間無需手動互傳文件,即可直接讀寫,天然共享。

      整套體系以任務 + 消息雙驅動運轉,形成層級化自主協同模式,復刻人類團隊高效分工、靈活協作的工作邏輯。

      當然,如果想要預設團隊角色和執行流程,可以使用Team Skills。

      全生命周期管控:關鍵決策不放手,團隊運轉不停滯

      團隊協作不是無限權限,關鍵決策、敏感操作均需要 Leader 參與審批,避免惡意操作。

      多成員協作最怕隱性停滯:Teammate 異常僵死、任務長時間無人認領、已認領任務遲遲不完成、消息漏接等問題,會導致協作卡住。Agent Team 通過內外部雙事件驅動機制來規避風險,空閑 Teammate 主動認領待領任務、Leader 識別超時任務并重新規劃或換人、消息接收方優先處理未讀。任何單點問題都能在可控時間內被發現并處理,不會阻塞整個團隊協作。

      Agent Team 實戰

      如讓 Agent Team 組建裝修團隊,完成毛坯房 —> 硬裝 —> 軟裝的全流程



      Agent Team 會組建包含硬裝設計師、軟裝設計師、藝術家的裝修團隊。各 Agent 分工明確、緊密協作,硬裝軟裝有了初稿后,藝術家還會主動提供指導建議,過程中使用 Seedream 圖像編輯 Skill,輕松完成從硬裝布局到軟裝搭配、藝術裝飾的全流程設計。

      從 Agent Team 到 Team Skills:讓協作能力 "會沉淀、可復制"

      Agent Team 解決了當下怎么協作的問題。

      但會話結束后,這些經驗全部消失。下次遇到同類任務,Leader 仍然要從零開始規劃:需要幾個角色、如何分工、誰先誰后、什么條件算完成。

      如何讓團隊協作不再從零開始,讓優秀的協作模式可沉淀、可復用、可進化?

      正是Team Skills解決的問題。

      openJiuwen 社區重磅發布 ——JiuwenClaw Team Skills,這是業界首個面向多 Agent 協作的標準化能力包規范

      它將多智能體團隊的協作流程、任務范式、溝通策略、執行規范沉淀為團隊協作 SOP—— 把 Agent Team 一次成功的協作全鏈路,包括需求拆解、團隊組建、任務分配、通信機制、沖突處理、交付規范等,封裝為標準化的團隊技能,讓 "一支優秀團隊" 變成 "一套可復制的團隊能力"。

      簡單來說:

      Agent Team 讓團隊 "自主高效協作",Team Skills 讓團隊協作能力 "會沉淀、可復制"。



      Team Skills 長什么樣

      一個 Team Skill,就是一個文件夾目錄結構:

      ├── SKILL.md ← 這個團隊叫什么、干什么、成員有誰

      ├── roles/ ← 每個成員角色各自負責什么

      │ ├──

      .md

      │ └──

      .md

      ├── workflow.md ← 大家怎么配合、執行順序是什么

      ├── bind.md ← 遇到問題怎么處理、邊界在哪里

      ├── dependencies.yaml ← 依賴哪些外部工具

      └── examples/ | templates/ | assets/ ... ← 自由擴展

      結構非常簡單。一個 SKILL.md 加上 roles / 里幾個角色定義,就能組起一支可用的團隊。簡單任務兩三個文件就夠,復雜任務再按需逐步補充,幾乎沒有門檻。

      Team Skills 怎么創建

      JiuwenClaw 不但提出了 Team Skills 標準,同時發布了配套創建技能 "團隊技能自動生成專家(teamskill-creator)"。

      在 Team Skills Hub 平臺上,下載該技能并安裝到 JiuwenClaw 上,只需輸入一句自然語言描述,即可自動生成完整的 Team Skill。同時支持將現有單 Agent Skill 轉化為 Team Skill,或者修改已有的 Team Skill,如增減角色、調整執行流程。

      創建過程中, 還能自動檢索當前已有的 skill 和工具,裝配給對應成員;如果本地沒有對應 skill,還能通過find 機制從技能市場(如 SkillNet、ClawHub)上檢索合適的 Skill。

      "團隊技能自動生成專家(teamskill-creator)" 在任意支持加載 Skill 的框架上(如 OpenClaw,hermes-agent,JiuwenClaw 等)均可使用。

      以創建 "多學科自動分診的醫療專家團隊" 技能為例:

      1. 在 Team Skills Hub 上下載 `團隊技能自動生成專家(teamskill-creator)`
      2. 在 JiuwenClaw 上安裝該技能
      3. 輸入 "幫我創建一個醫療專家會診的團隊技能,要求科目齊全,能根據用戶的病情描述按需加載"



      最終生成了具備 23 位 AI 醫學專科專家的團隊技能,該技能可根據病情動態創建多個不同專科專家團進行會診。

      Team Skills 實戰驗證

      基于 JiuwenClaw 的多學科醫療專家團隊聯合會診:

      用戶輸入 "我最近渾身有點酸痛,能不能用團隊技能幫我診斷一下"。



      系統不會先讓 Leader 手動決定 "該找哪些專家",而是先由分診角色讀取用戶的癥狀信息,判斷可能涉及哪些科室方向,再按需動態創建對應的專科專家成員,并為每位專家分配明確的分析重點。

      分診完成后,對應的專科專家被即時創建,同時展開并行分析;隨后由主任醫生統一匯總各方意見,輸出一份完整的會診報告。

      整個過程不僅能看到建議方案,還能實時看到專家是如何被選中和創建的、哪些環節已完成、哪些角色正在并行工作、下一步由誰接力 —— 整條協作過程可見、可追蹤、可復盤。

      跨框架兼容

      Team Skills 擴展的是 Agent Skills 開放標準,不依賴特定平臺框架。通過使用 teamskill-creator 創建的 Team Skill,已在 Claude Code 上驗證可完全遵從。凡是支持 Agent Skills 標準的平臺,都可以直接復用 Team Skills 的能力,在 Claude Code、Cursor 等支持多智能體協同的平臺上零適配運行。

      Team Skills Hub:共建團隊技能生態

      技能沉淀下來了,怎么共享?

      openJiuwen 提供了Team Skills Hub平臺,支持上傳、檢索、下載、維護團隊技能。



      當前已內置了一批開箱即用的 Team Skills,包含開發編程、辦公與生產力、內容創作、多模態與媒體、數據與科研、合規與法律、生活與健康、金融與理財八大類別。

      地址:https://teamskills.openjiuwen.com/

      大家可以體驗使用 "團隊技能自動生成專家(teamskill-creator)" 生成 Team Skills,并上傳至 Team Skills Hub 平臺共享 —— 用你的協作經驗,幫助更多人高效協作。

      Team Skills自演進:讓團隊越用越強

      協作經驗沉淀下來了,團隊技能可以復用了 —— 但這還不夠。

      真正的團隊不會止步于 "復制過去"—— 它需要在每一次實戰中自我迭代,讓團隊整體與每位成員都越用越強。

      JiuwenClaw 現已為 Team Skills 帶來自演進能力

      雙層自演進:團隊與成員協同進化

      Team Skills 自演進不是只在一個維度上優化,而是同時在團隊技能層成員技能層兩個層面展開:

      • 團隊技能層:系統根據任務執行軌跡自主演進 Team Skills—— 增加成員角色、補充約束規則、優化協作流程等,讓 Leader Agent 的任務規劃與團隊管控能力持續升級;
      • 成員技能層:每位 Teammate Agent 的 Skill 同樣自主進化 —— 工具報錯、接口超時等實戰經驗被自動沉淀,再次遇到同類問題時直接解決,不再重復踩坑。

      團隊在進步,個人也在成長 —— 雙層協同進化,讓整個系統越跑越強。

      演進補丁架構:經驗獨立存儲,原始 Skill 不動

      自演進帶來的一個潛在風險是:改多了,原始技能被改得面目全非怎么辦?

      JiuwenClaw 的做法是 ——演進內容以獨立的經驗條目附加到 Skills 上,而非直接修改原始文件

      每條經驗攜帶觸發來源、上下文、時間戳與質量評分,可單獨審查與淘汰。Skills 本身升級后,已積累的經驗無縫沿用,不存在沖突。

      這就像人類團隊的 "經驗手冊" 與 "操作規程" 分開管理:規程是基礎,經驗是補充,互不干擾,各自迭代。

      量化評估與生命周期管理

      并非所有經驗都值得保留,JiuwenClaw對每條演進經驗進行有效性、使用率、新鮮度評分,更新優先級。用戶可隨時審閱,確保演進過程始終透明可控,效果不劣化。

      Team Skills 從創建到自演進全流程實戰

      以旅行規劃團隊為例,演示團隊技能從創建、執行、到自演進的全流程:



      自動生成的旅行規劃團隊技能包含交通專家、住宿專家、景區專家、以及方案匯總、預算審核五個專家,在執行過程中通過自演進增加了朋友圈文案創作專家角色。六位團隊成員會根據用戶旅行目的地、日期、預算等信息自主協作輸出完整的旅行規劃方案與朋友圈文案。



      第一步,創建團隊技能

      用戶描述需求后,系統基于 teamskill-creator 自動生成完整的旅行規劃 Team Skill,同時支持搜索和下載社區已有的相關技能來增強團隊能力。生成后即可查看成員列表與 Mermaid 協作流程圖,團隊結構一目了然。

      第二步,執行中自動沉淀經驗

      用戶輸入實際出行需求后,Agent Team 使用該團隊技能,創建專屬旅行規劃團隊執行任務。

      執行過程中,遇到沖突各成員可自主協商解決,如交通專家先規劃了晚上到達的航班,景區專家規劃了下午的行程,兩者沖突,主動協商后將航班更新為上午

      執行完成后會系統可自動識別出費用審核與朋友圈文案存在職責耦合,隨即生成演進經驗并提交用戶審批:建議拆分為兩個專家并行完成。

      第三步,基于經驗重構技能

      用戶確認演進經驗后,系統一鍵重構 ——自動新增專家角色、更新協作流程。與此同時,每位成員在任務執行中積累的實戰經驗也同步沉淀,團隊層與成員層協同進化。

      團隊結構在自動調整,協作流程在持續優化,成員經驗在逐步積累 —— 用得越多,團隊越強。

      完整閉環:從協同到進化

      回顧整條技術鏈路,openJiuwen 圍繞 Coordination Engineering 構建了一個完整閉環:

      Agent Team Engine→ 讓多智能體自主分工、高效協同,完成從 "單兵作戰" 到 "精銳團隊" 的關鍵跨越;

      Team Skills→ 多智能體的“開發平臺”,將協作流程、經驗標準化封裝,讓"一支優秀團隊"變成"一套可復制的團隊能力";

      Team Skills Hub→ 打通共享生態,讓協作經驗在社區中流通、復用;

      Team Skills 自演進→ 在每一次實戰中自動迭代,讓團隊整體與每位成員越用越強。

      從 Agent Team 到 Team Skills,再到 Team Skills Hub 與 Team Skills 自演進,JiuwenClaw 持續打通 "單智能體好用 — 多智能體協同 — 團隊能力沉淀 — 團隊能力進化" 的完整閉環,讓 Agent 團隊協作從 "一次性組隊" 走向 "團隊化作戰"。

      立即體驗

      JiuwenClaw 最新版本已開源 Agent Team 與 Team Skills 全套能力,可以在 Web 頁面或飛書頻道切換集群模式體驗。

      以飛書頻道為例,用戶可使用 `/mode team` 切換到集群模式,輸入請求即可使用多智能體協作。若想切換其他模式,可使用 `/mode agent.plan` 切換規劃模式,`/mode agent.fast` 切換性能模式。

      當前,Team Skills Hub 已經沉淀了開發編程、辦公生產力提效、內容創作等多個場景的團隊高效協作技能,大家可以即刻上手體驗!

      同時也可以使用 "團隊技能自動生成專家(teamskill-creator)" 創建 Team Skills,并上傳到 Team Skills Hub,共享你的協作經驗,共同構建 Team Skills 生態,讓 Agent 協作更智能、更高效!

      項目地址

      • Team Skills Hub:https://teamskills.openjiuwen.com/
      • JiuwenClaw 快速上手:https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenclaw/blob/develop/docs/zh/Quickstart.md
      • JiuwenClaw AtomGit:https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenclaw
      • JiuwenClaw GitHub:https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw
      • openJiuwen AtomGit:https://atomgit.com/openJiuwen/
      • openJiuwen GitHub:https://github.com/openJiuwen-ai/
      • openJiuwen 官網:https://www.openjiuwen.com/
      • OfficeClaw:https://www.huaweicloud.com/product/agentarts/officeclaw.htm

      文中視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/A5ZQjAGpfuFJ6P2h3L_M0g

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