华为openJiuwen推出Team Skills:业界首个多Agent协作标准化规范

AI工程范式的演进,正从单智能体的“驾驭与治理”,大步迈向多智能体的“协同与进化”。

前不久,华为支持的openJiuwen社区 发布的最新版JiuwenClaw,率先提出了Coordination Engineering

其凭借Agent Team实现了多智能体自主分工、高效沟通与无缝协作,完成了从“单兵作战”到“精锐团队”的关键跨越。

但一个新的命题随之而来:

如何让团队协作不再从零开始,让优秀的协作模式可沉淀、可复用、可进化?

答案,正是Team Skills

Agent Team之后,openJiuwen社区 再度重磅发布——JiuwenClaw Team Skills,这是业界首个面向多Agent协作的标准化能力包规范

其将多智能体团队的协作流程、任务范式、沟通策略、执行规范沉淀为团队协作SOP。

同时,他们发布了配套的创建技能“团队技能自动生成专家(teamskill-creator)” 和共享平台Team Skills Hub

Team Skills让每一次协同都站在上次的最优解之上,高效协作不再是单次任务的临时配合,而是可批量复制、持续进化的标准化能力。

关于JiuwenClaw

JiuwenClaw,是由华为2012实验室、华为云AgentArts与社区开发者联合,在openJiuwen开源社区共建的“小龙虾”AI Agent,主打“懂你所想,自主演进”。

项目地址:

  • https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw
  • https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw

从Agent Team到Team Skills:Coordination Engineering再升级

Agent Team解决了当下怎么协作 的问题:Leader智能编排、成员自主执行、共享工作区协同、全生命周期管控,让多智能体像精锐团队一样完成复杂目标。

但会话结束后,这些经验全部消失。

下次遇到同类任务,Leader仍然要从零开始规划:需要几个角色、如何分工、谁先谁后、什么条件算完成。

Team Skills正是为破解这些问题而来。

Team Skills即为面向多Agent协作的标准化能力包规范,它可以将Agent Team一次成功的协作全链路,包括需求拆解、团队组建、任务分配、通信机制、冲突处理、交付规范等,封装为标准化的团队技能,让“一支优秀团队”变成“一套可复制的团队能力”。

简单来说:

Agent Team让团队“自主高效协作”,Team Skills让团队协作能力“会沉淀、可复制”

Team Skills长什么样

华为openJiuwen推出Team Skills:业界首个多Agent协作标准化规范

你可能用过Anthropic提出的Agent Skills,比如给单个Agent写一份“技能说明书”,让它知道遇到某类任务该怎么做。

Team Skills在这个基础上往上走了一步:

单Agent Skill解决的是“一个Agent怎么做事”,Team Skill解决的是“一个Agent团队怎么配合做事”。

一个Team Skill,本质上就是一个文件夹目录结构

<team-skill-name>/
├── SKILL.md              ← 这个团队叫什么、干什么、成员有谁
├── roles/                ← 每个成员角色各自负责什么
│   ├── <role-a>.md
│   └── <role-b>.md
├── workflow.md           ← 大家怎么配合、执行顺序是什么
├── bind.md               ← 遇到问题怎么处理、边界在哪里
├── dependencies.yaml     ← 依赖哪些外部工具
└── examples/ | templates/ | assets/ ...  ← 自由扩展

Team Skill的文件结构非常简单

最简单的情况,一个SKILL.md加上roles/里几个角色定义,就能组起一支可用的团队。

简单任务两三个文件就够,复杂任务再按需要逐步补充,让结构随着任务演进自然展开,几乎没有门槛

华为openJiuwen推出Team Skills:业界首个多Agent协作标准化规范

Team Skills怎么创建

JiuwenClaw不但提出了Team Skills标准,同时发布了配套创建技能“团队技能自动生成专家(teamskill-creator)”和共享平台Team Skills Hub。

在Team Skills Hub平台上,其提供了可以用来自由创建团队技能的Skill——团队技能自动生成专家(teamskill-creator),同时支持将现有单Agent Skill转化为Team Skill,或者修改已有的Team Skill,如增减角色、调整执行流程。

按照如下步骤,可创建”多学科自动分诊的医疗专家团队“技能:

1.在Team Skill Hub(团队技能市场)上下载`团队技能自动生成专家(teamskill-creator)`
2.在JiuwenClaw上安装该技能
3.在JiuwenClaw页面输入"帮我创建一个医疗专家会诊的团队技能,要求科目齐全,能根据用户的病情描述按需加载"即可创建团队技能

最终,其生成了具备23位AI医学专科专家的团队技能,该技能可根据病情动态创建多个不同专科专家团进行会诊。

Team Skills实战验证

基于JiuwenClaw的多学科医疗专家团队联合会诊

  • 以飞书频道为例,用户可在飞书上使用/mode team切换到集群模式,输入请求即可使用多智能体协作了。
  • 若想停止任务或开启新会话,可使用/new_session命令。
  • 若想切换其他模式,可使用/mode agent.plan切换规划模式,/mode agent.fast切换性能模式。

用户输入:“我最近浑身有点酸痛,能不能用团队技能帮我诊断一下”。

视频里可以看到,系统不会先让Leader手动决定“该找哪些专家”,而是先由分诊角色读取用户的年龄、性别、症状持续时间和关键症状表现等,判断可能涉及哪些科室方向,再按需动态创建对应的专科专家成员,并为每位专家分配明确的分析重点。

在这个案例里,分诊完成后,对应的专科专家会被即时创建,同时展开并行分析;

随后由主任医生统一汇总各方意见,输出一份完整的会诊报告。

整个过程不仅能看到建议方案,还能实时看到专家是如何被选中和创建的、哪些环节已完成、哪些角色正在并行工作、下一步由谁接力。

整条协作过程可见、可追踪、可复盘

这正是Team Skills真正能拉开差距的地方,它提供的不是“多几个Agent一起干活”,而是把复杂协作中最关键、最昂贵、也最容易出错的协调决策,沉淀成一套可直接执行的团队工作流。

谁先分诊、该创建哪些专家、创建几个、各自负责什么、哪些环节并行、何时汇总、冲突怎么处理……

这些原本高度依赖Leader临场判断的事情,现在都能稳定复用。

Leader只需要选择合适的Team Skill,后续流程就自动运行。

这带来的不是一点点提效,而是把每次从零开始的临时编排,变成了可复制、可迭代的团队能力。

Team Skills的跨框架兼容性验证

同时,通过使用团队技能自动生成专家(teamskill-creator),可以创建一个“研究与PPT撰写”团队技能,并在Claude Code上进行验证,对Team Skill能完全遵从。

Team Skills扩展的是Agent Skills开放标准,不依赖特定平台框架,完全可以在Claude Code、Cursor等支持多智能体协同的平台上零适配运行。

这意味着,凡是支持Agent Skills标准的平台,都可以直接复用Team Skills的能力。

Team Skills如何共建

openJiuwen提供了Team Skills Hub平台 ,支持上传、检索、下载、维护团队技能。

当前已内置了一批开箱即用的Team Skills,包含开发编程、办公与生产力、内容创作、多模态与媒体、数据与科研、合规与法律、生活与健康、金融与理财 八大类别。

大家可以体验使用“团队技能自动生成专家(teamskill-creator)”生成Team Skills,并上传至Team Skills Hub平台共享。

地址:https://teamskills.openjiuwen.com/

结语

JiuwenClaw Team Skills实现了多Agent协作经验的标准化、可复用、可分发与跨框架通用,进一步完善了Coordination Engineering的架构体系。

Agent TeamTeam Skills ,JiuwenClaw持续打通“单智能体好用—多智能体协同—团队能力沉淀”的完整闭环,让Agent团队协作从“一次性组队”走向“团队化作战”。

当前,Team Skills Hub已经沉淀了开发编程、办公生产力提效、内容创作等多个场景的团队高效协作技能,大家可以即刻去体验。

同时也可以使用“团队技能自动生成专家(teamskill-creator)”创建Team Skills,并上传到Team Skills Hub,共享你的协作经验,共同构建Team Skills生态,让Agent协作更智能、更高效!

项目地址:

** Team Skills Hub: https://teamskills.openjiuwen.com/
JiuwenClaw快速上手:https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw/blob/develop/docs/zh/Quickstart.md
JiuwenClaw AtomGit:https://gitcode.com/openJiuwen/jiuwenclaw
jiuwenClaw GitHub:https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw
openJiuwen AtomGit:https://gitcode.com/openJiuwen/
openJiuwen GitHub:https://github.com/openJiuwen-ai/


关注“鲸栖”小程序,掌握最新AI资讯

本文来自网络搜集,不代表鲸林向海立场,如有侵权,联系删除。转载请注明出处:https://www.itsolotime.com/archives/31928

(0)
上一篇 2小时前
下一篇 2小时前

相关推荐

  • AI初创明日新程连融两轮,李笛团队领跑Harness多智能体新赛道

    多智能体赛道升温,Harness成关键变量,资本聚焦新入局者 成立仅四个多月的AI初创公司明日新程(Nextie)近日宣布,已连续完成两轮融资。 天使轮由创新工场与Atypical Ventures联合领投,奇绩创坛继续跟投。原微软全球副总裁David Ku等个人投资者,以及公司独家财务顾问安可资本也参与了投资。公司表示,当前资金储备已能满足未来三到五年的持…

    2026年4月15日
    23200
  • Typeless AI语音键盘实测:月费超ChatGPT Plus,10万用户为何买单?

    每月订阅费超过200元,价格直接压过了ChatGPT Plus,功能却单一到只做一件事:语音输入。 这听起来特别像“智商税”,对吧? 但据说,真有超过10万用户排队为它付费。 这就是近期在全网爆火的AI语音键盘——Typeless。 它究竟火到了什么程度? 在社交平台上随手一搜,满屏都是来自各行各业用户的真实推荐,画风出奇地一致: 网友A:用过之后,我再也没…

    2026年2月9日
    98600
  • GigaWorld-Policy震撼发布:推理速度飙升10倍,训练效率提升10倍,真机成功率暴涨30%,开启机器人高频实时控制新纪元

    近日,极佳视界(GigaAI)发布了全新的世界-动作模型(World-Action Model,简称 WAM)—— GigaWorld-Policy。该模型针对现有具身大模型在推理速度和训练效率方面的挑战,实现了显著性能提升:推理速度提升10倍,训练效率提升10倍,真机任务成功率提升30%。GigaWorld-Policy 的发布,标志着世界模型驱动的机器人…

    2026年3月29日
    31800
  • 突破边缘部署瓶颈:Fairy2i框架实现2比特量化逼近FP16精度

    在人工智能模型日益庞大的今天,如何在资源受限的边缘设备上高效部署大模型成为行业核心挑战。传统量化方法在压缩至1-2比特时往往面临精度断崖式下跌,而北京大学团队最新提出的Fairy2i框架,通过创新的复数域量化技术,实现了无需重新训练即可将预训练模型压缩至2比特,同时保持接近全精度(FP16)性能的突破性进展。 Fairy2i的核心创新在于构建了一个完整的量化…

    2025年12月10日
    35000
  • 美团视频生成模型来了!一出手就是开源SOTA

    美团推出开源视频生成模型LongCat-Video,该模型在文生视频、图生视频和长视频生成等多个任务上达到先进水平,通过技术创新实现了高质量、长时序的视频内容生成,为视频创作和AI世界模型研究提供了新的工具和思路。

    2025年10月27日
    41200