richchen-maker/openclaw-multi-agent-team/multi-team-orchestrator

Layer 4  Knowledge Evolution ── 经验沉淀/prompt进化/方法论结晶/domain-knowledge积累
Layer 3  Cross-Validation ──── 多源交叉验证/矛盾识别/置信度标注/对抗性思维
Layer 2  Domain Processing ─── 领域专属分析框架/角色能力/专业工具链
Layer 1  Multi-Source Collection ─ 数据采集/搜索策略/数据传递协议

{任务代号} 进度
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ {role}({label})  {耗时}  {一句话结论}
✅ {role}({label})  {耗时}  {一句话结论}
🔄 {role}({label})  执行中...
❌ {role}({label})  失败 → {降级方案}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
已完成 {n}/{total} | 预计{m}分钟

### {ROLE} Prompt框架
⓪ TAP + {领域特定上下文}
① 你是{角色}，专长{能力}，任务：{具体任务}
② 输入：{数据来源/文件路径/搜索策略}
③ 分析维度：{领域专属维度列表}
④ {该模式特有的协议要求}（如A模式的SYCM数据规范）
⑤ 输出：{文件路径} + {必须章节}
⑥ 工具：{该角色可用的工具清单}
⑦ 约束：{时间/搜索次数/输出长度}

🔴 基础红线 — 所有任务必须遵守（如数据安全/来源保护）
🟡 领域红线 — 该模式特有的约束（如A模式的SYCM数据不外泄）
🟢 最佳实践 — 推荐但不强制（如数据可视化规范/输出格式偏好）

| 梯度 | 角色配置 | 预计耗时 | 适用场景 |
|------|---------|---------|---------|
| MVP  | 固定{N}角色 | {X}min | 快速摸底/初步判断 |
| 标准 | 固定+动态{M}角色 | {Y}min | 标准交付 |
| 完整 | 全角色+RED-TEAM | {Z}min | 高风险/用户要求完整 |

数据类型           默认TTL    说明
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
实时行情/价格       1小时      过期必须重新采集
新闻/事件           7天       过期标注[可能已更新]
行业报告/白皮书     90天      过期标注[需确认最新版]
标准/法规           1年       变更频率低但需监控
学术论文            永久      但引用数/被引需实时查
专利               永久      但法律状态需实时查

文件层（L1）：
1. 新发现的实体/关系/规律 → 对应Pattern的domain-knowledge section或experience-db
2. 任务中验证有效的搜索策略 → prompt-evolution.md
3. 任务中发现的工具限制/坑 → failure-cases.md
4. 用户的新决策/偏好 → 对应config文件 + memory
5. 可复用的分析框架 → methodology-library.md
 

⭐⭐⭐⭐⭐ 95%+ — 3+独立来源一致 + 无矛盾信号
⭐⭐⭐⭐  85%+ — 2+独立来源一致 + 矛盾信号已解释
⭐⭐⭐   70%+ — 1-2来源 + 逻辑自洽
⭐⭐     50%+ — 单来源 + 逻辑推断
⭐       <50% — 推测/假说，需标注

□ 触发条件        — 关键词+意图匹配规则
□ 固定团队        — 必选角色列表
□ 动态团队        — 可选角色+触发条件
□ 分层架构        — Gene 1的领域适配版（至少标注Layer 1-4对应什么）
□ Prompt模板      — Gene 4要求的每角色独立模板
□ 领域红线        — Gene 5要求的三级红线
□ 部署梯度        — Gene 6要求的MVP/标准/完整
□ 领域协议        — Gene 2通用协议+该模式特有协议
□ 任务示例        — ≥3个典型场景
□ 维度覆盖检查    — 该模式特有的覆盖维度清单

Step 0  复杂度判定 ── 选档位 + 确认DNA底座适用
Step 1  模式识别 ──── 匹配A-H八种模式 + 读Pattern reference(含DNA 10-section)
Step 1.5 经验召回 ─── Gene 2(WaC/DKR) 经验文件召回
Step 2  团队组建 ──── Gene 1分层分配角色 + Gene 5红线注入 + Gene 6梯度选择
Step 3  Prompt工程 ── Gene 4角色独立模板 + 7要素 + TAP + 数据传递协议
Step 4  并行执行 ──── sessions_spawn全并行 + Gene 3 RSP进度面板(铁律H7)
Step 5  VERIFIER ──── 交叉验证 + 多源交叉验证 + Gene 7 TTL检查(Q7) + Gene 9置信度标注(H9)
Step 6  P6验收 ───── 审查(12维度+DNA-R1~R5) + 审计(14项+DNA-A1~A5)
Step 7  验收修复 ──── CONDITIONAL修正 + FAIL返工 + DNA合规项一并修复
Step 8  SYNTHESIZER ── 综合报告(10章节含DNA合规摘要)
Step 9  强制复盘 ──── Gene 2 SEP自进化 + Gene 8 知识沉淀
Step 10 自主调度 ──── cron无人值守 + DNA合规同标准档位
Step 11 系统自检 ──── 架构审计 + experience-db健康 + DNA渗透率审计(9项)

用户明确指定 → 用指定档位
涉及专利/投资/法律 → 强制Full
Agent数 ≤ 3 → Lite
Agent数 4-5 → Standard
Agent数 ≥ 6 → Full（可被用户降级为Standard）

输入任务 → 问3个问题：
 
Q1: 任务能否在单Agent 5分钟内完成？
    YES → 不启动多团队，直接执行 → EXIT
    NO → Q2
 
Q2: 任务是否涉及2个以上独立专业领域？
    YES → 启动多团队 → 选档位 → Step 1
    NO → Q3
 
Q3: 任务数据量是否需要拆分并行处理？
    YES → 启动多团队 → 选档位 → Step 1
    NO → 单Agent执行 → EXIT

前置检查：
  快速检查 experience-db/ 下关键文件的实际数据条目数（跳过模板行/注释行/空行）
  IF 所有文件实际数据条目总计 < 5 → 跳过经验召回，输出"[经验库数据不足，跳过召回]"
  ELSE → 正常执行召回
 
L1 文件层（结构化上下文）— 读取8个文件：
1. routing-patterns.md → 找同类型任务的历史最优编制
2. prompt-evolution.md → 找各角色最新最优prompt版本
3. failure-cases.md → 找同类型任务踩过的坑 → 注入Agent prompt预防提醒
4. methodology-library.md → 找可复用方法论
5. step-efficiency.md → 找效率基线，设定本次各Step预期耗时
6. evolution-ledger.md → 读取系统进化轨迹，确认当前版本基线指标（v5.2新增）
7. capability-frontier.md → 确认本任务是否在🟢已验证范围内（v5.2新增）
8. cross-pattern-learning.md → 检查是否有来自其他模式的可用花粉（v5.2新增）
 
输出：经验注入清单（哪些经验被召回、用在哪个Agent上、花粉引用）

1. 从能力库中选择与任务匹配的Agent角色
2. 固定Agent：每个Pattern有2-3个固定角色（见对应reference文件）
3. 动态Agent：根据数据特征/任务细节增加0-4个
4. 总数约束：执行层 3 ≤ N ≤ 8
5. 依赖分析：标注Agent间的数据依赖（大多数可全并行）
6. RED-TEAM激活：任务涉及≥100万元投资决策/专利核心布局/法律纠纷/战略性不可逆决策
7. SYNTHESIZER：Agent数≥5时推荐启动做交叉验证；Step 8必须启动做最终报告

□ 数据采集：任务需要的数据是否都有Agent去采集？
□ 定量分析：是否有Agent做定量分析（不只定性描述）？
□ 时间维度：是否覆盖历史趋势+当前状态+未来预测？
□ 地域维度：任务涉及的地域是否都覆盖？
□ 竞争维度：是否覆盖产品/技术/价格/渠道/人才/专利/生态？
□ 风险维度：是否有Agent识别风险和负面因素？
□ 行动维度：是否有Agent产出可执行的行动建议？
□ 用户关注：memory_search确认用户历史偏好，补充遗漏维度

📋 任务：{一句话}
🎯 模式：{A~G} | 档位：{Lite/Standard/Full}
🏗️ 编制：{N}个执行Agent
 
固定：
  ✅ {ROLE}({label}) — {任务} [预计{N}min] ← 经验引用：{memory_id或"无历史"}
动态：
  ✅ {ROLE}({label}) — {任务} ← 原因：{为什么需要} | 经验引用：{相关经验}
元能力：
  {RED-TEAM / SYNTHESIZER — 如果需要}
 
经验影响说明：{本次编制受了哪些历史经验影响，如"不用泛搜角色(c191ee96)"}
依赖：{全并行 / Wave分层描述}
预计总耗时：{N}分钟

⓪ TAP时间锚点：
   "当前时间：{UTC} / {任务相关时区}"
   "数据时效要求：{freshness}"
   "目标市场时区：{时区列表}"
 
① 角色：你是{角色名}，专长{能力描述}
② 输入：读取{绝对路径}的数据文件 / 用web_search采集{具体查询策略}
③ 框架：按以下{N}个维度分析：{维度列表}
④ 输出：写入{绝对路径}/{文件名}.md，包含{必须章节列表}
⑤ 质量：{数值用Python计算/事实用web_search验证/不编造数据}
⑥ 约束：web_search≤10次，5分钟内完成，输出≤3000字

中国平台(生意参谋/天猫/抖音/小红书) → UTC+8
美国平台(Crunchbase/SEC/USPTO/G2)     → UTC-5(EST)/UTC-8(PST)
欧洲平台(EU公告/EPO)                   → UTC+1(CET)
日韩平台(J-PlatPat/KIPO)               → UTC+9
国际平台(Google/GitHub/arXiv)           → UTC

数据<2KB   → 直接在task prompt中传摘要
数据2-10KB → 传文件绝对路径，Agent自行读取
数据>10KB  → 传路径 + 精简摘要辅助
禁止：完整JSON内联到task prompt（浪费token+精度丢失）

# 无依赖Agent → 全部同时 sessions_spawn(mode="run")
# 有依赖Agent → 等前置完成后再启动
# 不轮询，完成后自动通知

CONDUCTOR在Step 4推送进度面板前，必须执行：
1. 确认当前Pattern（A-H）
2. 读取对应Pattern reference文件中的RSP-X section（如RSP-C/RSP-B等）
3. 按RSP-X定义的领域特有字段输出面板（不可用通用模板代替）
4. 如果Pattern无RSP-X定义（G模式），用DNA通用模板
违反 → 写入failure-cases "RSP未领域适配"

{任务代号} 进度
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ {role}({label})  {耗时}  {一句话结论}
🔄 {role}({label})  执行中...
❌ {role}({label})  失败 → {降级方案}
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
已完成 {n}/{total} | {Pattern领域特有指标} | 预计{m}分钟

CONDUCTOR在以下节点向用户发送进度通知（通过当前会话直接输出）：
 
📍 Step 2完成后：
   "🏗️ 团队已组建：{N}个Agent，模式{X}，档位{tier}，预计{M}分钟"
 
📍 Step 4 每个Agent完成时（如果总耗时>3分钟）：
   "✅ {ROLE}({label}) 完成 [{已完成}/{总数}]"
 
📍 Step 4 全部Agent完成后：
   "📊 执行层完成，进入VERIFIER交叉验证..."