multi-agent-conductor

当用户说『这个任务好大要拆给多个AI』『多智能体怎么分工』『agent之间怎么不串权限』『编排几个agent协作』，或要把一个大任务拆成多个 agent 并行/串行协作时使用。把任务分解为子任务→分配角色→划清每个 agent 的边界与禁止项（有门禁），输出编排方案+边界清单。可运行脚本（conductor_plan 规划器）。理论根基：LGD 三律之有门禁（任务边界+权限隔离）。触发词：多智能体、multi-agent、agent编排、任务分解、协作agent、agent权限、并行agent、orchestration。

凡自治之物 · LGD 治理学 · 创造术家族 ｜ 评测协议：skill-quality-gate

English

When to use

• When the user says a task is too large for a single agent and must be split among multiple AIs ("this task is too big, split it across several AIs").
• When permission isolation and responsibility boundaries between multiple agents matter, to prevent overstepping or collusion ("how do agents not leak permissions into each other").
• When you need to define the orchestration mode (parallel / serial) and the subtask allocation, in a way that complies with the LGD gated principle.

Usage

• Tool: conductor_plan (backed by conductor_plan.py).
• Invocation: python conductor_plan.py --mode orchestration --input task_description.
• Parameters:
  • --mode: parallel or serial.
  • --input: task-description text or structured JSON containing the core goal and constraints.
  • --permission: (optional) a prohibited-items list to strengthen the gate rules.

Workflow

1. Trigger detection: spot keywords such as "multi-agent" or "task decomposition" and decide whether to intervene.
2. Requirement analysis: extract the core task and assess a single agent's capability boundary and potential risks.
3. Script execution: run conductor_plan.py to decompose the logic and produce the subtask list and role assignment.
4. Boundary drawing: per the LGD gated principle, define each agent's permission scope and prohibited items.
5. Plan generation: output the final report containing the orchestration flow and the gate checklist.
6. Feedback: return the result to the user and ask whether the execution strategy needs adjustment.

Evidence & safety statement

• Evidence: TBD (no evaluation / badge link yet; update here once produced)
• Version: 1.1.1
• Safety: no independent security scan has been performed (TBD); the conclusion is pending and no endorsement is given until it is completed.

中文

何时用

• 用户提出任务庞大、单一 Agent 无法完成，需拆分给多个 AI 协同时（如“这个任务好大要拆给多个 AI"）。
• 涉及多智能体间的权限隔离、职责边界划分，防止越权协作或串通风险时（如"agent 之间怎么不串权限”）。
• 需要明确 Agent 的编排模式（并行/串行）及子任务分配方案，且需符合 LGD 三律之有门禁原则时。

用法

• 工具: conductor_plan (基于文件 conductor_plan.py)。
• 调用命令: python conductor_plan.py --mode orchestration --input task_description.
• 参数说明:
  • --mode: 可选值，指定 parallel（并行）或 serial（串行）。
  • --input: 任务描述文本或结构化 JSON，需包含核心目标与约束。
  • --permission: （可选）定义禁止事项清单，用于强化门禁规则。

流程

1. 触发检测: 识别用户输入中的“多智能体”、“任务分解”等关键词，判断是否需要介入。
2. 分析需求: 提取核心大任务，评估单一 Agent 的能力边界与潜在风险。
3. 执行脚本: 启动 conductor_plan.py 进行逻辑拆解，生成子任务列表及角色分配。
4. 划定边界: 依据 LGD 三律之有门禁原则，明确每个 Agent 的权限范围与禁止项。
5. 生成方案: 输出包含编排流程与门禁清单的最终报告。
6. 反馈确认: 将结果返回给用户并询问是否需要调整执行策略。

证据与安全声明

• 证据：TBD（暂无评测/徽章链接；产生后在此更新实际链接）
• 版本：1.1.1
• 安全：未做独立安全扫描（TBD），结论待补；补全前不作推荐背书。