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CountBot agent-team-manager

多智能体团队管理。创建、查看、修改、删除 CountBot 的多智能体团队，管理团队成员（角色）和团队级自定义模型配置。当用户要新建 Pipeline/Graph/Council 团队、调整成员分工、修改依赖关系、开关技能系统、设置团队专属模型时使用。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/countbot-ai/CountBot
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/countbot-ai/CountBot "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/workspace/skills/agent-team-manager" ~/.claude/skills/countbot-ai-countbot-agent-team-manager && rm -rf "$T"
manifest: workspace/skills/agent-team-manager/SKILL.md
source content

多智能体团队管理

通过命令行管理 CountBot 的多智能体团队，覆盖团队 CRUD、成员 CRUD、以及团队级模型配置。

使用场景

  • 用户说“帮我新建一个多智能体团队” -> 创建团队
  • 用户说“做一个文档深度分析团队” -> 按模板创建团队
  • 用户说“把这个团队改成依赖图模式” -> 修改团队
  • 用户说“给团队加一个审稿角色” -> 添加成员
  • 用户说“把 analyzer 的任务改一下” -> 修改成员
  • 用户说“把这个角色的提示词优化一下” -> 先看当前成员配置，再修改 
    task
    和/或 
    system_prompt
  • 用户说“删掉 summarizer 这个角色” -> 删除成员
  • 用户说“给这个团队单独配置模型” -> 配置团队自定义模型
  • 用户说“看看有哪些团队/成员” -> 列表或详情

调用方式

所有操作通过 

exec
工具执行：

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

严格语法

  • 只有这些一级命令：
    list
    、
    info
    、
    template-list
    、
    create
    、
    update
    、
    delete
    、
    member-list
    、
    member-add
    、
    member-update
    、
    member-delete
    、
    config
    、
    config-set
    、
    config-reset
  • info
    / 
    member-list
    / 
    update
    / 
    config-set
    的团队参数都是位置参数，不支持 
    --team
  • member-update
    的成员参数是第二个位置参数 
    member_ref
    ，不支持 
    --id
  • 开关技能系统要用团队命令 
    update "团队名" --enable-skills
    或 
    --disable-skills
  • 先看 
    --help
    ，再按帮助里的位置参数顺序执行；不要自行发明子命令或参数名

常用命令

列出团队

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

查看团队详情

team_ref
支持团队名称、完整 ID、ID 前缀。

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py info "文档深度分析"

创建团队

# 创建空团队，后续再逐个添加成员
python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py create \
  --name "文档深度分析" \
  --description "理解文档 → 提取要点 → 分析问题 → 生成总结报告" \
  --mode pipeline \
  --enable-skills

# 直接按内置模板创建
python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py create \
  --template document-analysis

修改团队

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py update "文档深度分析" \
  --mode graph \
  --description "先并行抽取，再汇总结论" \
  --active

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py update "文档深度分析" \
  --disable-skills

删除团队

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py delete "文档深度分析"

成员管理

列出成员

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-list "文档深度分析"

添加成员

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-add "文档深度分析" \
  --id reader \
  --role "文档理解专家" \
  --task "通读文档，理解整体结构和核心内容" \
  --system-prompt "你是文档理解专家，先识别文档结构，再提炼核心主题。"

Graph 模式可附带依赖与条件：

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-add "代码检查团队" \
  --id refactor \
  --role "重构建议专家" \
  --task "基于前序检查结果给出重构建议" \
  --depends-on syntax-checker,logic-analyzer \
  --condition-type output_contains \
  --condition-node logic-analyzer \
  --condition-text 严重

Council 模式建议填写 

--perspective
：

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-add "投资评审会" \
  --id risk \
  --role "风险分析师" \
  --perspective "风险与合规"

修改成员

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "文档深度分析" analyzer \
  --task "重点分析论证链、信息缺口和潜在偏见" \
  --system-prompt "你是批判性分析专家，输出问题、证据和风险。"

修改现有角色提示词（强约束）

凡是用户表达以下意图，统一按“修改现有角色提示词”处理：

  • 优化角色提示词
  • 改 prompt / 改系统提示词
  • 调整角色设定、语气、边界、输出要求
  • 让某个成员“更专业 / 更严格 / 更像某类专家”

强制执行顺序如下。

1. 先读取当前真实配置，不允许凭印象修改

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py info "文档深度分析"

必须先看目标成员当前是否存在 

task
、
system_prompt
，再决定修改哪个字段。 禁止在未读取当前配置前直接生成 
member-update
命令。

2. 字段归属判定规则

  1. 若目标成员只有 
    task
    ，没有 
    system_prompt
  2. 说明该团队把提示词主体直接存放在 
    task
  3. 此时用户说“改提示词”，默认优先修改 
    --task
  4. 若目标成员已有 
    system_prompt
  5. 涉及角色人格、专家身份、口吻、原则、边界、长期行为约束时，优先修改 
    --system-prompt
  6. 涉及具体工作内容、执行步骤、输出结构、交付格式、检查项时，优先修改 
    --task
  7. 若当前 
    task
    本身是一整段提示词式文本，且用户想做系统化重构，应同时修改 
    --task
    与 
    --system-prompt

3. 执行规范

  • 修改必须落库，最终动作一定是执行 
    member-update
  • member-update
    的正确形式是： 
    python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "团队名" 成员ID [flags]
  • 成员标识使用位置参数 
    member_ref
    ，不要写成 
    --id
  • 修改完成后，建议再次执行 
    info "团队名"
    复核结果
  • 如果用户要求“修改提示词”，但当前配置里只有 
    task
    ，不要只改 
    system_prompt
  • 如果用户要求“系统提示词更专业”，但旧的长提示还残留在 
    task
    中，应判断是否需要同步精简 
    task

示例：当前成员只有 

task
，没有 
system_prompt

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "小红书文案团队" reviewer \
  --task "审核小红书文案，检查敏感词、风格统一、内容完整、平台规范和可读性；输出审核结论、修改建议、最终发布版与发布提醒。"

示例：明确修改系统提示词

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "小红书文案团队" reviewer \
  --system-prompt "你是严格的小红书内容审核专家，优先识别违规风险和夸大表达，输出结论必须清晰、克制、可执行。"

示例：把旧的提示词式 task 拆成“任务 + 系统提示词”

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-update "小红书文案团队" reviewer \
  --task "审核小红书文案并输出审核结论、修改建议、最终发布版与发布提醒。" \
  --system-prompt "你是严格的小红书内容审核专家，重点检查敏感词、极限词、医疗宣称、风格统一、内容完整和平台规范。"

4. 专业处理原则

  • 目标是“修改有效配置”，不是“输出一段看起来更好的文案”
  • 先识别现有数据结构，再决定改哪个字段
  • 以最小必要修改为原则，避免只新增字段而保留旧冲突内容
  • 若用户未指定字段名，“提示词”一词要结合当前存储结构解释，不得机械等同于 
    system_prompt

删除成员

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py member-delete "文档深度分析" summarizer

团队模型配置

查看当前配置

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config "文档深度分析"

设置自定义模型

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config-set "文档深度分析" \
  --provider zhipu \
  --model glm-5 \
  --temperature 0.5 \
  --max-tokens 8192

重置为全局默认

python3 skills/agent-team-manager/scripts/agent_team_manager.py config-reset "文档深度分析"

参数说明

  • mode
    仅支持 
    pipeline
    、
    graph
    、
    council
  • --enable-skills
    开启后，子 Agent 可读取并使用 
    skills/*
  • --cross-review
    / 
    --no-cross-review
    仅对 
    council
    模式有意义
  • depends_on
    仅对 
    graph
    模式有意义
  • perspective
    主要用于 
    council
    模式
  • task
    会作为执行阶段的 
    # Your Task
    传给子 Agent，是实际任务说明
  • system_prompt
    是角色长期人格/职责设定
  • 如果 
    system_prompt
    为空，系统会基于 
    role + task
    自动生成默认系统提示词
  • 如果 
    system_prompt
    有值，会直接作为系统消息使用；但 
    task
    仍然会继续传入执行提示中
  • 因此：已有成员只有 
    task
    时，优先更新 
    task
    ；需要稳定角色口吻/边界时，再补或修改 
    system_prompt
  • 很多历史团队把整段“提示词式描述”直接写进了 
    task
    ，这不是脚本失效，而是数据本来就这样存的
  • 所以“提示词改了没生效”时，优先检查是不是旧提示还躺在 
    task
    里

内置模板

当前内置：

  • document-analysis
    ：文档深度分析，
    pipeline
    模式，默认开启技能系统

注意事项

  • 团队名称必须唯一
  • 成员 ID 在同一团队内必须唯一
  • 修改成员本质上会读取团队详情后整体回写 
    agents
  • 如果团队启用了专属模型，执行 
    workflow_run(team_name="团队名", goal="...")
    时会自动继承该模型配置
  • 如果 CountBot 后端未启动，脚本会直接报连接失败