多Agent自动化协作系统
案例介绍
用户只需在指定文件中写入自然语言描述的任务目标，系统自动完成拆解、调度、执行、成果评估和迭代推进的完整闭环。系统采用物理路径隔离确保各Agent权限独立，使用中文Markdown作为Agent间通信协议，无需引入复杂格式即可实现多AI协同。
我在该项目中独立完成了系统架构设计、文件夹结构设计、决策层脚本（decision_agent.py）、触发层脚本（trigger.py）的开发，以及全部Agent永久记忆文件的编写和调试。项目产出可直接复用于个人自动化工作流，目前已跑通并验证了闭环可行性。
多Agent自动化协作系统
案例介绍
多Agent自动化协作系统是一个基于文件驱动通信的AI协同工作平台。系统由三层组成：决策层（DeepSeek API）负责拆解用户任务目标，触发层（Python监听脚本）负责检测文件变化并自动调度执行层，执行层（Claude Code + Codex）负责具体任务执行。
用户只需在指定文件中写入自然语言描述的任务目标，系统自动完成拆解、调度、执行、成果评估和迭代推进的完整闭环。系统采用物理路径隔离确保各Agent权限独立，使用中文Markdown作为Agent间通信协议，无需引入复杂格式即可实现多AI协同。
我在该项目中独立完成了系统架构设计、文件夹结构设计、决策层脚本（decision_agent.py）、触发层脚本（trigger.py）的开发，以及全部Agent永久记忆文件的编写和调试。项目产出可直接复用于个人自动化工作流，目前已跑通并验证了闭环可行性。
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