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Agent Team Manager

agent-team-manager 是面向“团队管理”场景的专用技能。它不是工作流执行器，而是团队配置管理器，负责把创建、修改、删除团队，以及成员管理、团队模型覆盖这些动作，封装成一组稳定的 CLI 操作。

什么时候需要它​

当用户想做这些事情时，就应该走 agent-team-manager，而不是只停留在自然语言解释层：

  • 新建一个团队
  • 查看当前有哪些团队
  • 修改团队模式，例如从 pipeline 改成 graph
  • 给团队新增、修改、删除成员
  • 调整成员的 task 或 system_prompt
  • 查看或设置团队专属模型配置

它管理的是什么​

agent-team-manager 最终管理的仍然是团队 API：

  • /api/agent-teams/
  • /api/agent-teams/{team_id}
  • /api/agent-teams/{team_id}/config

也就是说，它本质上是“团队管理的脚本化入口”。

脚本位置​

当前脚本位于：

workspace/skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py

调用方式：

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py <command> [args]

当前支持的命令​

  • list
  • info
  • template-list
  • create
  • update
  • delete
  • member-list
  • member-add
  • member-update
  • member-delete
  • config
  • config-set
  • config-reset

团队级操作​

列出团队​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py list

查看团队详情​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py info "开发评审团队"

team_ref 支持：

  • 团队名称
  • 完整 ID
  • ID 前缀

查看内置模板​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py template-list

当前内置模板至少包含：

  • document-analysis

创建团队​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py create \
  --name "开发评审团队" \
  --description "规划、实现、复核一体化团队" \
  --mode pipeline \
  --enable-skills

也可以直接按模板创建：

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py create \
  --template document-analysis

更新团队​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py update "开发评审团队" \
  --mode graph \
  --description "改成依赖图工作流" \
  --active

可更新字段包括：

  • name
  • description
  • mode
  • cross_review
  • enable_skills
  • is_active
  • 整体 agents

删除团队​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py delete "开发评审团队"

成员管理​

列出成员​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-list "开发评审团队"

新增成员​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-add "开发评审团队" \
  --id reviewer \
  --role "Reviewer" \
  --task "审查实现结果并指出风险" \
  --system-prompt "你是严格的代码审查专家。"

graph 模式可额外携带：

  • --depends-on
  • --condition-type
  • --condition-node
  • --condition-text

council 模式常用：

  • --perspective

更新成员​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "开发评审团队" reviewer \
  --task "重点检查回归风险、边界条件和测试遗漏" \
  --system-prompt "你是偏保守的质量审查专家。"

这里有一个很重要的实践规则：

  • 如果旧团队把长提示词直接写在 task 里，修改“提示词”时不能只改 system_prompt
  • 应先读取当前配置，再判断要改的是 task、system_prompt，还是两者都要改

删除成员​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-delete "开发评审团队" reviewer

团队模型配置​

查看当前生效配置​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config "开发评审团队"

设置团队专属模型​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config-set "开发评审团队" \
  --provider openai \
  --model gpt-5 \
  --temperature 0.4 \
  --max-tokens 12000

重置为全局默认​

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config-reset "开发评审团队"

关键规则​

  • 团队名称必须唯一
  • 同一团队内成员 id 必须唯一
  • graph 模式下才允许依赖和条件
  • 团队专属模型配置会覆盖会话模型配置
  • 如果 CountBot 后端未启动，脚本会直接报连接失败

和 workflow_run 的关系​

agent-team-manager 只负责“配置团队”，不负责“执行团队”。真正执行团队仍然走：

  • workflow_run(team_name=..., goal=...)
  • /team 团队名 任务
  • @团队名

建议文档联动更新​

如果这个技能已经作为正式能力对外暴露，建议至少和以下文档互相引用：