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crewai-orchestrator

专门用于在 urgs 项目中添加、修改或优化 CrewAI Agent 和 Task 的技能。当用户要求“添加新系统专家”、“修改 Agent 行为”或“优化 CrewAI 工作流”时触发。它确保所有变更符合项目的中心化 PM 架构、SOTA 协议和工具注入规范。

中文原作
SKILL.md
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name: crewai-orchestrator
description: 专门用于在 urgs 项目中添加、修改或优化 CrewAI Agent 和 Task 的技能。当用户要求“添加新系统专家”、“修改 Agent 行为”或“优化 CrewAI 工作流”时触发。它确保所有变更符合项目的中心化 PM 架构、SOTA 协议和工具注入规范。

CrewAI Orchestrator

本技能旨在规范 urgs 项目中 CrewAI 组件的扩展流程。它包含了 Agent、Task 和 Crew 的纵向延伸逻辑。

核心工作流

1. 调研与定位

在添加新 Agent 之前，必须确定其归属系统及所需工具：

  • •查看 agent/tools/ 下是否有现成的工具集。
  • •确认该 Agent 在 agent/crews.py 的 create_unified_crew 中的整合位置。

2. 定义 Agent (agent/agents.py)

  • •角色定位：遵循 agent_patterns.md 中的模板。
  • •SOTA 协议：确保 Backstory 包含工具使用准则和事实核查要求。
  • •LLM 选择：协调员使用 get_primary_llm()，专家使用 get_secondary_llm()。

3. 定义 Task (agent/tasks.py)

  • •任务解析：遵循 task_patterns.md 中的 CoT (Think/Plan/Delegate) 模式。
  • •证据导向：明确 expected_output 必须基于查到的真实证据，禁止猜测。

4. 组装 Crew (agent/crews.py)

  • •工具注入：参考 tool_mapping.md 注入正确的数据库、知识库和血缘工具。
  • •Manager 配置：确保新 Agent 被正确列入 agents 列表，且由 pm (Manager) 进行统一调度。

参考资料

准则

  • •禁止冗余：不建议在没有明确业务需求的情况下添加通用的 Agent。
  • •原子性：每个 Agent 应该是一个系统的“王牌专家”，功能应当垂直。
  • •防御性编程：所有 Agent 都应预设“SQL 修复”和“无结果汇报”逻辑。