🦸 复仇者联盟

复仇者们，集合！ — 复杂任务由智能代理团队自动处理

核心功能

1. 1. 自动任务分解 — 将大型工作拆分为独立子任务
2. 动态代理生成 — 为每个任务即时创建专业代理
3. 并行执行 — 独立任务同时处理
4. 自动整合 — 结果收集、验证、合并
5. 完成后清理 — 临时代理自动释放

使用方法

基本使用

用户: 复仇者集合！[复杂任务描述]

示例

复仇者集合！分析竞争对手A、B、C并生成对比报告

→ 自动执行:
1. 任务分解（3个调研 + 1个整合）
2. 生成3个代理（各负责一家公司）
3. 并行执行调研
4. 结果整合代理生成最终报告
5. 完成报告

工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🦸 复仇者集合 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1️⃣ 分析 — 任务分析与分解 │
│ └─ 明确目标 → 提取子任务 → 映射依赖关系 │
│ │
│ 2️⃣ 招募 — 组建代理团队 │
│ └─ 为每个子任务创建最优代理配置文件 │
│ └─ 代理角色: 🔬研究 🖊️撰写 🔍分析 ✅审核 🔧整合 │
│ │
│ 3️⃣ 部署 — 生成代理并分配任务 │
│ └─ 通过sessions_spawn并行执行 │
│ └─ 为每个代理指定明确的输入/输出 │
│ │
│ 4️⃣ 监控 — 跟踪进度 │
│ └─ 等待完成，失败时重试或替换 │
│ │
│ 5️⃣ 整合 — 合并结果 │
│ └─ 收集所有产出 → 验证 → 合并 │
│ │
│ 6️⃣ 报告 — 最终报告与清理 │
│ └─ 向用户传递结果，清理临时资源 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

代理模式

🔷 模式1: 利用现有代理

javascript
// 向现有代理传递任务
sessions_send({
label: watson, // 现有代理ID
message: 请调研X,
timeoutSeconds: 300
})

优点:

• - 保持各代理的专业性/记忆
• 可利用Discord频道绑定
• 持续的上下文

🔶 模式2: 生成临时代理

javascript
// 生成临时子代理
sessions_spawn({
task: 请分析X,
model: sonnet,
runTimeoutSeconds: 1800,
cleanup: delete
})

优点:

• - 隔离执行
• 完成后自动清理
• 灵活的模型选择

🟣 模式3: 多配置文件（机器人实例）

yaml

配置文件列表示例

- name: research-bot # 研究专用机器人
specialty: [深度调研, 数据收集]
model: opus

- name: code-bot # 编码专用机器人
specialty: [开发, 测试]
model: opus

- name: creative-bot # 创意机器人
specialty: [设计, 内容]
model: gemini

机器人间通信:
javascript
// 向其他配置文件的机器人传递任务
sessions_send({
sessionKey: research-bot:main, // 配置文件:会话
message: 深度调研请求: X,
timeoutSeconds: 600
})

优点:

• - 各机器人专用模型/设置
• 最大化并行处理能力
• 利用各机器人的专业技能
• 负载均衡

🔷🔶🟣 模式4: 完全混合模式（推荐）

示例: 大规模竞争分析项目

┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🟣 research-bot（独立机器人） │
│ └── 🔬 watson（代理）→ 调研A公司 │
│ └── 🔶 temp-1（生成）→ 调研B公司 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 🟣 code-bot（独立机器人） │
│ └── 💻 编写分析脚本 │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 🔷 main（卡拉扬） │
│ └── 🔧 结果整合 + 生成报告 │
└─────────────────────────────────────────┘

配置文件设置

avengers.yaml 配置文件部分

yaml
profiles:
# 主机器人（编排者角色）
main:
role: orchestrator
canSpawn: true
canDelegate: true

# 研究专用机器人
research-bot:
role: specialist
specialty: [research, analysis, data]
model: anthropic/claude-opus-4-5
gateway: localhost:3001 # 独立端口

# 编码专用机器人
code-bot:
role: specialist
specialty: [coding, testing, debugging]
model: anthropic/claude-opus-4-5
gateway: localhost:3002

# 创意机器人
creative-bot:
role: specialist
specialty: [design, image, content]
model: google/gemini-2.5-pro
gateway: localhost:3003

配置文件间通信协议

javascript
// 1. 检查配置文件状态
const profiles = await checkProfileStatus([
research-bot,
code-bot,
creative-bot
])

// 2. 将任务分配给可用的配置文件
for (const task of tasks) {
const bestProfile = matchProfileToTask(task, profiles)

if (bestProfile.type === external) {
// 传递给其他机器人
await sendToProfile(bestProfile.name, task)
} else if (bestProfile.type === agent) {
// 传递给当前机器人的代理
await sessions_send({ label: bestProfile.agentId, message: task })
} else {
// 临时生成
await sessions_spawn({ task: task.description })
}
}

// 3. 等待所有配置文件完成
await waitForAllProfiles(assignedTasks)

// 4. 收集并整合结果
const results = await collectFromProfiles(assignedTasks)

代理类型

现有代理集成

查看代理列表

// 或使用agents_list()查看已注册的代理ID
agents_list()

各代理专业领域映射

yaml
agents:
watson:
type: researcher
specialty: 深度调研，竞争分析
priority: high

picasso:
type: creator
specialty: 图像生成，设计
priority: medium

coder-bot:
type: coder
specialty: 代码实现，调试
priority: high

自动代理选择

任务分析时自动匹配合适的现有代理:

任务: 分析A公司竞争情况
→ watson (研究员，深度调研) ✅ 匹配

任务: 制作信息图表
→ picasso (创作者，设计) ✅ 匹配

任务: 编写API集成代码
→ coder-bot (程序员) ✅ 匹配

任务: 调研B公司（无专业代理）
→ 生成临时研究员 🔶

执行方法

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