Collaborative Agent

ARC多智能体协作：规划/执行/审查/总结/研究/批评，迭代评审

Skill: collaborative-agent

ARC 式多智能体协作框架

归属管理

• 归属核心：think-expand（想核心）
• 上级负责：复杂决策任务由think-expand分解后委托协作框架执行

功能范围

• 多角色协作：规划者/执行者/审查者/总结者/研究者/批评者
• 迭代式同行评审：产出→评审→反馈→优化
• 任务分解：复杂任务自动拆分为子任务
• 依赖管理：子任务按依赖顺序执行
• 结果综合：多步结果整合为结构化报告

原理

源自 ARC (AutoResearchClaw 2026) 研究：

• 多智能体同行评审协作
• 自我强化循环
• 集成已有能力：ScriptDB / VSAEngine / SkillEvolver / CognitiveReasoner

用法

python

import sys; sys.path.insert(0, r'D:\coze-local\db')
from collaborative_agent import ARCWorkflow, AgentRole

# 创建协作工作流
wf = ARCWorkflow()

# 添加任务（自动分配角色）
wf.add_task("研究Transformer优化方案", role="researcher")
wf.add_task("制定实现计划", role="planner", depends_on=[0])
wf.add_task("实现并测试", role="executor", depends_on=[1])
wf.add_task("审查代码质量", role="reviewer", depends_on=[2])
wf.add_task("生成总结报告", role="summarizer", depends_on=[3])

# 执行所有任务
results = wf.run_all()

# 获取最终报告
report = wf.get_report()

触发场景

• 复杂问题需要分步骤处理（规划→执行→审查→总结）
• 需要多角度分析的研究任务
• 需要质量审查的代码/内容生成
• 需要从多来源综合信息的任务

集成

• 内部自动调用 capability_executor.detect_and_execute() 执行已注册能力
• 使用 CognitiveReasoner 提供语言/数值反馈
• 使用 SkillEvolver 记录失败并进化

Base directory: file:///C:/Users/pc/.config/opencode/skills/collaborative-agent

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