多智能体协同新范式：华为支持openJiuwen发布Coordination Engineering全家桶，实现团队能力可复制进化

从Prompt Engineering（提示词工程）、Context Engineering（上下文工程）到如今备受瞩目的Harness Engineering，围绕大模型落地的技术方法论持续迭代，其核心目标始终是打磨单个智能体的能力。

然而，复杂任务的多元化趋势日益显著，越来越多的场景需要多智能体协同作战，分工完成信息调研、逻辑分析、任务执行、结果核验等环节。单一智能体的能力优化已触及明显天花板。一套面向AI团队协作的全新研究方向，正成为行业亟待解答的新课题：

如何让多个智能体像一支精锐团队一样，自主分工、高效沟通、无缝协作？并且让这种协作能力可沉淀、可复用、可进化？

近期我们发现，由华为支持的openJiuwen社区给出了一套解决方案——

围绕Coordination Engineering这一下一代工程范式，他们发布了一整套多智能体协同技术体系：Agent Team实现团队自主协作，业界首创的Team Skills沉淀协作经验，Team Skills Hub打通共享生态，Team Skills自演进驱动团队持续进化。

Team Skills Hub平台: https://teamskills.openjiuwen.com/

从“单兵作战”到“精锐团队”，再到“团队能力可复制、可进化”，这套“全家桶”正在重新定义多智能体协作的工程边界。

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

同时，openJiuwen社区协同华为云AgentArts，打造了企业级办公智能体OfficeClaw，聚焦内容生成、文件处理、知识搜索等各类办公场景，助力企业办公效率跃升。

为什么需要Coordination Engineering？

当前行业对AI Agent的优化集中在Harness Engineering：提示词工程、工具编排、护栏机制、任务循环、工作空间管理——这些是让单个Agent从“能用”到“好用”的基础功。

但现实世界的复杂任务，往往不是一个Agent能搞定的。

全屋装修需要硬装设计师、软装设计师、艺术顾问协同；200页技术报告需要10个方向的专家并行调研；医疗会诊需要多科室专家联合研判。

这些场景需要的不是“一个更强的Agent”，而是“一支配合默契的团队”。

这就是Coordination Engineering要解决的命题：团队编排、任务调度、通信协议、隔离机制、故障恢复、可观测性——一整套让多个Agent从“各干各的”到“协同作战”的系统工程。

Coordination Engineering不是对Harness Engineering的否定，而是它的自然延伸。每个Teammate内部仍然是一个完整的Harness SDK Agent，拥有全部的Harness Engineering能力；而Coordination Engineering在此之上增加了协调层，让多个优秀的个体，组成一个高效的团队。

Agent Team Engine：让团队“自主高效协作”

JiuwenClaw Agent Team Engine是Coordination Engineering的核心载体。

其设计理念很直接：模拟真实团队的协作方式——一个Leader Agent负责需求分析、团队组建和任务规划；多个Teammate Agent各自领取任务、独立执行、汇报结果，通过共享工作区协同产出。

分级自主协同：Leader智能编排，Teammate自主执行

传统的Multi-Agent方案往往需要手动编排——预先定义谁先谁后、谁跟谁通信。JiuwenClaw Agent Team则把这件事交给了Leader Agent自己。

Leader负责全局统筹，用户只需提出需求，它便能动态组建团队、规划任务并梳理依赖关系，全程跟进进度、灵活调整协作安排。

Teammate则自主独立作业，主动匹配认领任务、独立推进执行，遇阻及时求助，完工自动同步状态。

通过Team Workspace团队级共享工作区，各Agent之间无需手动互传文件，即可直接读写，天然共享。

整套体系以任务+消息双驱动运转，形成层级化自主协同模式，复刻人类团队高效分工、灵活协作的工作逻辑。

当然，如果想要预设团队角色和执行流程，可以使用Team Skills。

全生命周期管控：关键决策不放手，团队运转不停滞

团队协作不是无限权限，关键决策、敏感操作均需要Leader参与审批，避免恶意操作。

多成员协作最怕隐性停滞：Teammate异常僵死、任务长时间无人认领、已认领任务迟迟不完成、消息漏接等问题，会导致协作卡住。Agent Team通过内外部双事件驱动机制来规避风险，空闲Teammate主动认领待领任务、Leader识别超时任务并重新规划或换人、消息接收方优先处理未读。任何单点问题都能在可控时间内被发现并处理，不会阻塞整个团队协作。

Agent Team实战

如让Agent Team组建装修团队，完成毛坯房—>硬装—>软装的全流程

Agent Team会组建包含硬装设计师、软装设计师、艺术家的装修团队。各Agent分工明确、紧密协作，硬装软装有了初稿后，艺术家还会主动提供指导建议，过程中使用Seedream图像编辑Skill，轻松完成从硬装布局到软装搭配、艺术装饰的全流程设计。

从Agent Team到Team Skills：让协作能力“会沉淀、可复制”

Agent Team解决了当下怎么协作的问题。

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。

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？

这正是Team Skills解决的问题。

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

它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——把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

一个Team Skill，就是一个文件夹目录结构：

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团队技能结构解析

一个团队技能的文件结构设计得十分精简，主要包含以下核心文件：

<team-skill-name>/
├── SKILL.md              ← 定义该团队的名称、职责范围及成员构成
├── roles/                ← 明确每个团队成员的具体职责
│   ├── <role-a>.md
│   └── <role-b>.md
├── workflow.md           ← 描述成员间的协作流程与执行顺序
├── bind.md               ← 规定异常处理机制与行为边界
├── dependencies.yaml     ← 列出所需的外部工具依赖
└── examples/ | templates/ | assets/ ...  ← 可自由扩展的辅助资源

这套结构的核心理念非常直接：只需一份 SKILL.md 文件加上 roles/ 目录下的几个角色定义，就能快速组建一个可运行的团队。对于简单任务，两三份文件就足够应对；复杂场景则可按需逐步补充各类配置，几乎不存在使用门槛。

如何创建 Team Skills

JiuwenClaw 不仅提出了 Team Skills 标准，还同步推出了配套的创建工具——名为“团队技能自动生成专家（teamskill-creator）”的技能。

在 Team Skills Hub 平台上，用户可以下载该技能并安装至 JiuwenClaw。之后，只需用一句自然语言描述需求，系统便会自动生成一个完整的 Team Skill。此外，该工具还支持将现有的单 Agent Skill 转换为 Team Skill，或对已有的 Team Skill 进行修改，例如增减角色、调整执行流程等。

在创建过程中，系统会自动检索当前环境中已有的技能和工具，并将其分配给对应的团队成员。如果本地缺少某些技能，它还会通过 find 机制从技能市场（如 SkillNet、ClawHub）中搜索并获取合适的资源。

值得一提的是，“团队技能自动生成专家（teamskill-creator）”可以在任何支持加载 Skill 的框架上运行，包括 OpenClaw、hermes-agent、JiuwenClaw 等。

实战示例：创建“多学科自动分诊的医疗专家团队”

假设我们要创建一个医疗领域的团队技能，操作步骤如下：

1. 在 Team Skills Hub 上，下载 团队技能自动生成专家（teamskill-creator）。
2. 将该技能安装到 JiuwenClaw 中。
3. 输入指令：“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”。

最终，系统成功生成了一个包含 23 位 AI 医学专科专家的团队技能。该技能能够根据用户描述的具体病情，动态创建由不同专科专家组成的会诊团队。

Team Skills 实战验证

基于 JiuwenClaw，我们演示一下多学科医疗专家团队的联合会诊过程。

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”。

系统不会让 Leader 角色手动决定“该找哪些专家”。相反，它会先由分诊角色读取用户的症状信息，判断可能涉及的科室方向，然后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。

分诊完成后，相应的专科专家会被即时创建并开始并行分析。随后，主任医生角色会统一汇总各方意见，输出一份完整的会诊报告。

整个流程不仅提供了诊断建议，还能实时展示专家是如何被选定和创建的、哪些环节已经完成、哪些角色正在并行工作、下一步由谁接手——整条协作链路清晰可见、可追踪、可复盘。

跨框架兼容性

Team Skills 扩展的是 Agent Skills 开放标准，并不依赖特定的平台框架。通过 teamskill-creator 创建的 Team Skill，已经在 Claude Code 上验证了其完全遵从性。凡是支持 Agent Skills 标准的平台，都可以直接复用 Team Skills 的能力，无需额外适配即可在 Claude Code、Cursor 等支持多智能体协同的环境下运行。

Team Skills Hub：共建团队技能生态

技能沉淀下来后，如何实现共享？

openJiuwen 推出了 Team Skills Hub 平台，支持团队技能的上传、检索、下载和维护。

目前，该平台已内置了一批开箱即用的 Team Skills，涵盖开发编程、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。

平台地址为：https://teamskills.openjiuwen.com/

欢迎大家体验使用“团队技能自动生成专家（teamskill-creator）”来生成 Team Skills，并上传至 Team Skills Hub 平台进行共享——用你的协作经验，帮助更多人高效协作。

Team Skills 自演进：让团队越用越强

协作经验沉淀下来，团队技能可以复用了——但这还不够。

真正的团队不会止步于“复制过去”，它需要在每一次实战中自我迭代，让团队整体与每位成员都越用越强。

JiuwenClaw 现已为 Team Skills 带来了自演进能力：

双层自演进：团队与成员协同进化

Team Skills 的自演进并非在单一维度上优化，而是在团队技能层和成员技能层两个层面同时展开：

• 团队技能层：系统会根据任务执行轨迹自主演进 Team Skills——增加成员角色、补充约束规则、优化协作流程等，让 Leader Agent 的任务规划与团队管控能力持续升级。
• 成员技能层：每位 Teammate Agent 的 Skill 同样会自主进化——工具报错、接口超时等实战经验会被自动沉淀，再次遇到同类问题时可直接解决，不再重复踩坑。

团队在进步，个人也在成长——双层协同进化，让整个系统越跑越强。

演进补丁架构：经验独立存储，原始 Skill 不动

自演进带来的一个潜在风险是：改多了，原始技能可能被改得面目全非。

JiuwenClaw 的做法是——演进内容以独立的经验条目附加到 Skills 上，而不是直接修改原始文件。

每条经验都携带触发来源、上下文、时间戳与质量评分，可以单独审查与淘汰。当 Skills 本身升级后，已积累的经验可以无缝沿用，不会产生冲突。

这就像人类团队的“经验手册”与“操作规程”分开管理：规程是基础，经验是补充，互不干扰，各自迭代。

量化评估与生命周期管理

并非所有经验都值得保留。JiuwenClaw 会对每条演进经验进行有效性、使用率、新鲜度评分，并据此更新优先级。用户可以随时审阅，确保演进过程始终透明可控，效果不会劣化。

Team Skills 从创建到自演进全流程实战

以旅行规划团队为例，演示团队技能从创建、执行到自演进的全流程：

自动生成的旅行规划团队技能包含交通专家、住宿专家、景区专家、方案汇总专家以及预算审核专家共五位成员。在执行过程中，系统通过自演进增加了朋友圈文案创作专家这一角色。六位团队成员会根据用户提供的旅行目的地、日期、预算等信息自主协作，输出完整的旅行规划方案与朋友圈文案。

第一步：创建团队技能

用户描述需求后，系统基于 teamskill-creator 自动生成完整的旅行规划 Team Skill，同时支持搜索和下载社区已有的相关技能来增强团队能力。生成后即可查看成员列表与 Mermaid 协作流程图，团队结构一目了然。

第二步：执行中自动沉淀经验

用户输入实际出行需求后，Agent Team 会使用该团队技能，创建专属旅行规划团队来执行任务。

在执行过程中，如果遇到冲突，各成员可以自主协商解决。例如，交通专家先规划了晚上到达的航班，而景区专家规划了下午的行程，两者发生冲突时，他们会主动协商，最终将航班更新为上午。

系统在完成执行后，会自动识别出费用审核与朋友圈文案之间存在职责耦合，随即生成演进经验并提交给用户审批：建议将这一任务拆分为两个专家并行处理。

第三步：基于经验重构技能

用户确认演进经验后，系统可实现一键重构——自动新增专家角色，并同步更新协作流程。与此同时，每位成员在任务执行过程中积累的实战经验也会被同步沉淀，从而实现团队层与成员层的协同进化。

团队结构在自动调整，协作流程在不断优化，成员经验也在逐步积累——系统用得越久，团队就越强。

完整闭环：从协同到进化

回顾整条技术链路，openJiuwen 围绕 Coordination Engineering 构建了一个完整的闭环：

• Agent Team Engine → 让多智能体自主分工、高效协同，完成从“单兵作战”到“精锐团队”的关键跨越；
• Team Skills → 作为多智能体的“开发平台”，将协作流程与经验进行标准化封装，使“一支优秀团队”变成“一套可复制的团队能力”；
• Team Skills Hub → 打通共享生态，让协作经验在社区中流通并不断复用；
• Team Skills 自演进 → 在每一次实战中自动迭代，推动团队整体与每位成员越用越强。

从 Agent Team 到 Team Skills，再到 Team Skills Hub 与 Team Skills 自演进，JiuwenClaw 持续打通“单智能体好用 — 多智能体协同 — 团队能力沉淀 — 团队能力进化”的完整闭环，让 Agent 团队协作从“一次性组队”走向“团队化作战”。

立即体验

JiuwenClaw 最新版本已开源 Agent Team 与 Team Skills 全套能力，用户可以在 Web 页面或飞书频道中切换集群模式进行体验。

以飞书频道为例，用户可使用 /mode team 切换到集群模式，输入请求即可启用多智能体协作。如需切换其他模式，可使用 /mode agent.plan 切换至规划模式，或使用 /mode agent.fast 切换至性能模式。

目前，Team Skills Hub 已沉淀了开发编程、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，大家可以即刻上手体验！

同时，用户也可以使用“团队技能自动生成专家（teamskill-creator）”创建 Team Skills，并上传至 Team Skills Hub，共享您的协作经验，共同构建 Team Skills 生态，让 Agent 协作变得更智能、更高效！

项目地址

• Team Skills Hub：https://teamskills.openjiuwen.com/
• JiuwenClaw 快速上手：https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenclaw/blob/develop/docs/zh/Quickstart.md
• JiuwenClaw AtomGit：https://atomgit.com/openJiuwen/jiuwenclaw
• JiuwenClaw GitHub：https://github.com/openJiuwen-ai/jiuwenclaw
• openJiuwen AtomGit：https://atomgit.com/openJiuwen/
• openJiuwen GitHub：https://github.com/openJiuwen-ai/
• openJiuwen 官网：https://www.openjiuwen.com/
• OfficeClaw：https://www.huaweicloud.com/product/agentarts/officeclaw.html