Agency Orchestrator README

Agency Orchestrator

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一句话，让多个 AI 角色自动协作，几分钟出完整方案。

也是你的「一人公司」：你当老板，AI 当团队——自动组队、重大决策请你签字、按验收标准交付。

一句话出结果 · 276 个专业 AI 角色 · YAML 零代码 · 20+ 家 API（推荐 DeepSeek）· 10 种免 key 方式

📖 完整上手教程（从安装到实战，10 分钟上手） ·  🎓 官方配套课程：AI 专家团队实战（35 节免费，桌面端零代码：单兵点名→自动组队→一人公司全流程，含官方评测的诚实用法边界）· 另有 AI 内容流水线（31 节免费——用 AO 产线真实生产两门课的全过程留档：蒸馏、换角色审核、机械闸门、断点续跑，含七类翻车现场）＋ 从零学会 AI 编程（182 节）＋ 从零构建 AI 智能体（40 节）（站上共 14 门课、700 节，全部 ¥0——另有 大模型原理 / AI 绘画 / 写小说 / 漫剧 / 量化 / DeepSeek / 深度专注 等）

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网页 Studio：打一句话，AI 自动从 200+ 专家里组队并运行

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感谢 APIMart 赞助了本项目！APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 $0.006/张，1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃，提交任务拿 ID、回调取结果，跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费，🎁 通过此链接注册即可开用！

网页 Studio（图形界面）

不想敲命令行？本地跑一条 ao web，浏览器里勾选专家、运行工作流、查看产物、实时介入——全程图形界面，全中英双语。

先跑起来

• 零配置首跑 —— 本机已登录 Claude Code / Gemini CLI 等？AO 自动探测并直接用，连 API key 都不用配
• AI 自动组队 —— 不知道选哪些专家？角色页一句话、不选角色，AI 从全部专家里挑人组队并运行
• 「一人公司」系列模板 —— 做产品 / 做内容 / 做投研 / 方案到代码 + 全员大会；关键步骤带验收标准（acceptance），投研含老板签字闸门，交付的是可验收的工作成果，不承诺奇迹

改成你要的样子

• 可视化画布 —— 拖拽节点 / 连线（自动防环）/ 改任务与角色 / 保存；运行时节点按状态实时点亮
• 我的角色 + 提示生成 —— 「提示生成」页产出的 system prompt 一键存为自建角色（~/.ao/roles），组队页「我的」分类直接用；角色卡可 ☆ 收藏常用
• 多语言角色库 —— npm i agency-agents-ko（ko / ru / pt-br / id / ar）后，Studio「角色库」下拉一键切换，工作流 agents_dir 写包名即可跑
• 创意库 —— 图片 1500+ 条提示词（229 条策展 + 1275 条扩充池，可搜索 / 分类 / 一键复制，配了 key 直接出图）＋ 视频 76 条（22 个 5 段式题材模板带变量表、6 个可复用构件、48 条社区成品单条）；扩充池点了才加载，不拖慢首屏
• 出片流水线 —— type: image 文生图、type: video 文生视频 / 图生视频（首帧 = 上游定妆图，角色不变脸）、type: concat 本机 ffmpeg 多镜合成、15 个预设的风格库；内置模板「短剧流水线（3 镜）」把它们串成 剧本 → 定妆图 → 三镜并行出片 → 合成 → 交付页。图片/视频供应商在 Studio 右上角统一切换，换赞助商就是换下拉，按秒计费看得见

跑完把成果发出去

• 🆕 可分享报告页 —— 运行详情一键「分享页」（CLI 为 ao report）：专家分工时间线 + 每步产出的自包含单文件 HTML，直接发群里，对方无需装 AO
• 🆕 结果群推送 —— ao run --notify <webhook> 跑完自动推到钉钉 / 飞书 / 企业微信群（按域名自动适配机器人格式），配合 cron 就是"AI 团队每天定点交活"
• 🆕 社区模板 —— 工作流页「社区模板」分区：收录制远程清单一键导入（保存前经引擎校验），你的好工作流也可以投稿给所有用户用

只有 AO 有的一件事：安全切换服务商 + 一键急救

把系统 Claude 一键切到任意中转，写进全局配置、任意终端 claude 直接生效——写前自动备份、可一键切回官方登录、绝不碰你的官方 OAuth 凭据。被别的切换器或手改写坏了 ~/.claude（假 token 顶掉登录、整机 CLI 用不了）？「系统 Claude Code 体检」卡一键修复。

别的工具什么都能切，但可能把你环境切坏；AO 只做一件事——安全地切，还能修好被切坏的。

工作流：内置模板一键运行，也能对比多个模板

角色组队：☆ 收藏常用、「我的」自建角色，一键切换多语言角色库（图为韩语库）

启动：ao web（本地，密钥只存你自己机器、绝不外传）。也有 桌面客户端下载（Electron · macOS / Windows / Linux）。 英文界面同样完整 → 见 English README。

一句话出结果

也可以纯命令行——一条命令，一句话出结果：

ao compose "我是一个程序员，想用AI做自媒体副业，目标月入2万，帮我做完整规划" --run

5 个 AI 角色自动分工协作：

  工作流: 程序员AI自媒体副业规划
  步骤数: 5 | 模型: claude-code
  参与者: 🔭 趋势研究员 | 📱 平台分析师 | 💰 财务规划师 | ✍️ 内容策略师 | 📋 执行规划师
──────────────────────────────────────────────────

  ✅ 🔭 趋势研究员    31.3s  → 6个赛道竞争度/变现天花板/AI提效倍数对比
  ✅ 📱 平台分析师    32.0s  → 6大平台三维评分，推荐"小红书+公众号"组合
  ✅ 💰 财务规划师    31.8s  → 月入2万拆解：课程¥11,880 + 社群¥2,488 + 咨询¥4,000
  ✅ ✍️ 内容策略师    44.6s  → 20个选题 + 4套标题模板 + 内容SOP
  ✅ 📋 执行规划师    42.2s  → 90天行动计划，精确到每天做什么

==================================================
  完成: 5/5 步 | 182.1s | 6,493 tokens
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不用写代码，不用写配置，不用选角色。 一句话 → AI 自动拆解任务 → 从 276 个角色中匹配 → 按 DAG 并行执行 → 输出完整方案。

你能用它做什么

ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run             # 创业可行性分析
ao compose "对比 Cursor、Windsurf 和 Copilot，给出选择建议" --run  # 技术选型报告
ao compose "写一篇关于 AI Agent 趋势的深度文章" --run             # 深度长文写作
ao compose "用 10 万块启动一个 AI 教育项目" --run                 # 商业计划书
ao compose "PR 代码审查，覆盖安全和性能" --run                    # 代码审查报告
ao compose "设计一个 SaaS 产品的定价策略" --run                   # 定价分析

每个场景自动匹配不同的 AI 角色组合。

为什么需要 Agency Orchestrator

跟一个 AI 聊天，它给你一个视角。但做任何决策，你需要产品的视角、技术的视角、财务的视角、营销的视角……

Agency Orchestrator = 让多个 AI 专家各干各的，最后汇总。相当于一个人 vs 一个团队。

3 步开始

第 1 步：安装

npm install -g agency-orchestrator

装 CLI 还是桌面端？

• 桌面客户端（下载）自带引擎与 Node，双击即用，无需 npm i -g agency-orchestrator。只有想在终端用 ao 命令、或接进脚本 / CI 时才需要装 CLI。
• 用 --provider claude-code（或 gemini-cli / codex-cli 等）时，需要本机已安装并登录对应 CLI；AO 会自动探测已装的，零配置直接用。用 API key 类（deepseek/openai…）则配好 key 即可，无需装任何 CLI。
• 自定义目录：产物 / 数据目录用 AO_DATA_DIR（桌面端默认指向 userData），角色库用 AO_AGENTS_DIR，统一工作区用 AO_HOME。
• Docker / NAS 部署（amd64/arm64）：docker run -d -p 8088:8088 -v ao-data:/data ghcr.io/jnmetacode/agency-orchestrator:latest，打开 http://主机IP:8088，密钥在页面「供应商」里配（存进挂载卷，重启不丢）。也可用仓库根的 docker-compose.yml 一键起。
• 把 Studio 暴露到内网时上把锁：启动前设 AO_WEB_TOKEN=<一串口令>，然后用 http://<地址>:8088/?token=<口令> 打开一次（令牌存进该标签页、随即从地址栏抹掉）。不设 = 现在的行为不变，但监听在非回环地址时启动会提醒你——同一网络内任何人都能用你保存的 key 跑任务。
• 通过域名 / 反向代理访问网页版：本机启动的 Studio 只接受 localhost / 127.0.0.1 的请求（防 DNS 重绑定，别的网页借此偷不到你存的 key）。要用自己的域名访问时，启动前设 AO_ALLOWED_HOSTS=studio.example.com（多个用逗号分隔）。Docker 镜像监听 0.0.0.0、没有登录鉴权——只放在可信内网，别直接暴露到公网。

第 2 步：一句话跑起来

# 用你已有的 Claude 会员（无需 API key）
ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run --provider claude-code

# 或用 DeepSeek（充 10 块跑很久）
export DEEPSEEK_API_KEY="你的key"
ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run

第 3 步：用内置模板或在 AI 编程工具中使用

# 用 70 个内置模板（57 个中文 + 13 个英文）
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml --input idea="帮打工人用AI写简历的求职神器"
ao run workflows/dev/pr-review.yaml -i pr_diff=@changes.diff -i pr_description="修复登录超时"
ao run workflows/story-creation.yaml -i premise="一个程序员发现AI开始回复不该知道的事情"

也可以在 Cursor / Claude Code 中直接说"帮我跑一个工作流"——支持 19 个 AI 工具（集成指南）。

从方案到执行：AO × 编程 Agent 组合拳

大厂 AI 工作台的卖点是"替你操作电脑"。我们的答案是分工：AO 负责想清楚，编程 Agent 负责干出来——方案是多专家评审过的，执行是真实编码 Agent 做的，中间没有黑盒，产物全程归你：

# ① 多专家把需求想清楚（澄清 → 计划 → 项目脚手架），代码块直接落盘成真实文件
ao run workflows/需求转项目脚手架.yaml -i idea="一个自动记账的命令行小工具"   --materialize ./my-app

# ② 把 276 个专家角色装进你的编程工具（claude-code / cursor / copilot / workbuddy…）
ao install --tool claude-code --lang zh

# ③ 交给编程 Agent 接着干——脚手架和专家角色都已就位
cd my-app && claude "按计划把项目补全到可运行，并跑通测试"

想让方案和代码对得上，用一条流水线从想法走到代码——PRD 和技术方案直接喂给写代码的步骤，最后一步对照「不做清单」查偏差：

ao run workflows/一人公司-方案到代码.yaml -i idea="一个自动记账的命令行小工具" \
  -i constraints="Node.js CLI，数据存本地 JSON" --materialize ./my-app

每一步产物都在 ao-output/ 与你的项目目录里：可复跑（--resume）、可带意见返工（--feedback）、可出分享报告（ao report）。方案错了改方案、代码错了改代码，永远知道错在哪一层。

更多真实演示

$ ao compose "帮我分析抖音短视频赛道的创业机会" --run

  工作流: 抖音短视频赛道创业机会分析与商业方案制定
  步骤数: 6 | 并发: 2 | 模型: deepseek-chat
  参与者: 👔 老板 | 📊 市场调研员 | 🔍 用户研究员 | 🧭 产品经理 | 📣 营销主管 | 💰 财务总监
──────────────────────────────────────────────────

  ✅ 👔 老板          12.7s   → 战略方向与目标用户定位
  ✅ 📊 市场调研员    45.2s   → 7亿日活用户数据、竞争格局分析
  ✅ 🔍 用户研究员    38.1s   → 用户画像、痛点挖掘、付费意愿
  ✅ 🧭 产品经理      41.3s   → MVP功能清单、内容矩阵、变现路径
  ✅ 📣 营销主管      35.6s   → 冷启动方案、投放策略、用户漏斗
  ✅ 💰 财务总监      28.4s   → 150万启动、首年400万收入、盈亏平衡分析

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  完成: 6/6 步 | 233.0s | 65,191 tokens
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6 个角色中，市场调研员和用户研究员自动并行执行（从 DAG 依赖关系检测）。

用 AO 造出来的完整产品：开片 OpenShorts —— 本地优先的短视频生产线 （口播科普 + AI 短剧两条线，复用 AO 的角色、工作流与视频供应商），官网看真实成片 ↗。

工作原理

name: "产品需求评审"
agents_dir: "agency-agents-zh"

llm:
  provider: "deepseek"          # 免 API key: claude-code / antigravity-cli / copilot-cli / codex-cli / openclaw-cli / hermes-cli / codebuddy-cli / cline-cli / opencode-cli / ollama
  model: "deepseek-chat"

concurrency: 2

inputs:
  - name: prd_content
    required: true

steps:
  - id: analyze
    role: "product/product-manager"
    task: "分析以下 PRD，提取核心需求：\n\n{{prd_content}}"
    output: requirements

  - id: tech_review
    role: "engineering/engineering-software-architect"
    task: "评估技术可行性：\n\n{{requirements}}"
    output: tech_report
    depends_on: [analyze]

  - id: design_review
    role: "design/design-ux-researcher"
    task: "评估用户体验风险：\n\n{{requirements}}"
    output: design_report
    depends_on: [analyze]

  - id: summary
    role: "product/product-manager"
    task: "综合反馈输出结论：\n\n{{tech_report}}\n\n{{design_report}}"
    acceptance: "1. 明确给出通过/不通过结论  2. 列出必须解决的问题"  # 可选：验收标准，注入 prompt 并作评审依据
    assert:                     # 可选：机械断言（纯函数，不过模型）。模型审内容，脚本审结构
      emits_files: 6            #   产出里必须恰好 6 个文件块（与 --materialize 同一套解析）
      min_bytes: 2000           #   最小字节数，防截断
      matches: { "^## ": 6 }    #   正则命中次数（裸模式默认多行）
      contains: ["## 验收清单"]  #   必须出现的字面串
                                # 未过 = 定向返工一轮，仍不过则该步失败（缺件产物不放行）
    depends_on: [tech_review, design_review]

引擎自动：

1. 解析 YAML → 构建 DAG（有向无环图）
2. 检测并行 — tech_review 和 design_review 并发执行
3. 通过 {{变量}} 在步骤间传递输出
4. 从 agency-agents-zh 加载角色定义作为 system prompt
5. 失败自动重试（指数退避）
6. 保存所有输出到 ao-output/

analyze ──→ tech_review  ──→ summary
         └→ design_review ──┘
          (并行)

20+ 家 API — 10 种不需要 API key

统计口径（以源码为准）：免 key = 复用已登录订阅的 9 个编码 CLI（Claude Code / Antigravity / Copilot / Codex / OpenClaw / Hermes / CodeBuddy / Cline / OpenCode）+ 本地 Ollama；不含已停服的 Gemini CLI；DeepSeek Harness 需要 DEEPSEEK_API_KEY，不计入免 key。API = 下方官方直连 + 赞助商 / 聚合中转平台（见 src/connectors/api-providers.ts），另支持任意 OpenAI 兼容接口。

你已经有这些会员了吧？直接就能跑：

💡 用 AWS Bedrock / Google Vertex 跑 Claude Code 的（没有 API key，走云凭证）：照样用 provider: "claude-code"， 不用额外配置 —— AO 调的就是你本机的 claude 命令，CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK / AWS_* 等环境变量会原样传给它。 只要 claude -p "你好" 能跑通就行。两个注意点： ① AO 默认在空临时目录里启动 claude（避免你项目的 CLAUDE.md、记忆混进角色输出），所以这些配置要放在全局 —— shell 环境变量或 ~/.claude/settings.json，别只放在某个项目的 .claude/settings.json 里； ② model 留空或写 claude-code 即可沿用你在 Claude Code 里配的模型；要指定就填 Bedrock/Vertex 的模型 ID。

⚠️ 模型能力决定多智能体的价值：我们用质量评测验证过（见 EVAL_FINDINGS.md，网页版：中文 / English）——DeepSeek 这一档（够强又不贵）上，多智能体产出明显优于单次 prompt；但本地小模型（如 llama3 8B 级）能力不足时，多角色交接反而会放大漂移、产出不如单次。追求质量请用 DeepSeek/Claude/Gemini 等有能力的模型；本地 Ollama 建议用 70B+ 模型。

也支持传统 API key（追求质量推荐 DeepSeek，性价比甜区）：

需要代理才能访问的官方 API（OpenAI / Gemini / xAI / Claude 等）：AO 会读 HTTPS_PROXY / HTTP_PROXY / ALL_PROXY 自动走代理—— Node 的 fetch 默认不读这些变量，这正是"curl 能通、AO 连不上"的头号原因，AO 替你接上了。 本机地址（localhost / 127.0.0.1 等）永远直连，不会被绕进代理，所以 Ollama、Studio 自身不受影响； 你自己写的 NO_PROXY 会被保留。想彻底关掉这层接管：AO_NO_PROXY=1。

这几家都不预设默认模型（各家模型编码互不通用，写死一个就是给你埋一个"跑起来才发现模型不存在"）： 在 YAML 里写 model:，或在 Studio 供应商页配好 key 后点「获取模型列表」拉真实全量。 Gemini 的 key 变量名特意不叫 GEMINI_API_KEY——那个名字被 gemini-cli 占着，共用会把你本机的 CLI 一起改道。

自定义 API（智谱、月之暗面、硅基流动等 OpenAI 兼容 API）：

ao init --provider openai --model 模型名 \
  --base-url https://你的API地址/v1 \
  --api-key 你的key

或手动编辑 .env：

AO_PROVIDER=openai
AO_MODEL=模型名
OPENAI_BASE_URL=https://你的API地址/v1
OPENAI_API_KEY=你的key

.env 读两处，优先级：shell 环境变量 > 当前目录 ./.env（项目级） > ~/.ao/.env（用户级）。 配一次就想在任何目录下都生效，写 ~/.ao/.env（和 ~/.ao/teams、~/.ao/prompts 同一个地方）。

常见示例：

⚠️ 注意：这些平台请使用 provider: "openai"，不要用 provider: "ollama"。Ollama 仅用于本地模型，不发送 API Key。

💡 网页 Studio 里更简单：「供应商」面板支持直接添加自定义供应商（任意 OpenAI 兼容 endpoint，带 SiliconFlow / OpenRouter / 火山方舟 / 智谱 / Kimi 等常见预设，点一下自动填 base_url），加完即可在顶部下拉切换使用。Claude Code / Gemini CLI / Codex 卡片还支持配置第三方中转（填中转商的 base_url + token，跳过官方账号登录）。

CLI 命令

ao demo                              # 零配置体验多智能体协作
ao init                              # （可选）复制 276 个中文角色到本地以便编辑
ao init --lang en                    # （可选）复制 191 个英文角色到本地以便编辑
ao init --workflow                    # 交互式创建工作流
ao compose "一句话描述"                # AI 智能编排工作流
ao compose "一句话描述" --run          # 编排并立即执行
ao team save <workflow.yaml>          # 把角色阵容存成可复用团队 (Loadout)
ao team list / show / rm              # 管理已保存的团队
ao run --team <名字> "新任务"          # 用已保存的团队跑新任务（锁定阵容）
ao prompt optimize "提示词"           # AI 优化提示词（--save 存为可复用资产）
ao prompt test / list / garden        # 测试 / 管理 / 起手模板（提示词沉淀）
ao skills [名字]                       # 列出/查看可挂到步骤的方法论 skill
ao run <workflow.yaml> [选项]          # 执行工作流
ao validate <workflow.yaml>           # 校验（不执行）
ao plan <workflow.yaml>               # 查看执行计划（DAG）
ao explain <workflow.yaml>            # 用自然语言解释执行计划
ao roles                             # 列出所有角色
ao serve                             # 启动 MCP Server（供 Claude Code / Cursor 调用）

AI 智能编排（Compose）

一句话描述需求，AI 自动从 276 个角色中选角色、设计 DAG、生成完整 workflow YAML：

ao compose "PR 代码审查，要覆盖安全和性能"

AI 会自动：

1. 从 276 角色中匹配出 Code Reviewer、Security Engineer、Performance Benchmarker
2. 设计 DAG（三路并行 → 汇总）
3. 生成带 depends_on、变量串联的完整 YAML
4. 保存到 workflows/ — 直接 ao run 就能跑

支持 --provider 和 --model 参数（默认使用 DeepSeek）。

团队 / Loadout（把跑得好的阵容存下来复用）

compose 每次都是临时组队。如果某个角色阵容效果好，把它存成团队，套到任意新任务上——团队只保存「角色阵容」，与具体任务解耦：

# 从一个跑得好的工作流抽出阵容，存成团队
ao team save workflows/tech-blog.yaml --name 技术博客组

# 让整队人接新活（自动用这几个角色重新设计步骤并运行）
ao run --team 技术博客组 "写一篇关于 RISC-V 架构的科普"

ao team list           # 查看已保存的团队
ao team show 技术博客组  # 查看阵容构成

ao run --team 的本质 = compose 时把可选角色锁定为团队那几个，所以既不会漏人、也不会幻觉出别的角色。团队存在 ~/.ao/teams/*.team.yaml（纯 YAML，可直接拷贝分享），命令行和网页 Studio 共用同一份——Studio 里勾选角色后点「存为团队」，命令行立刻 ao run --team 可用，反之亦然。

自带私有专家：设环境变量 AO_AGENTS_DIR=/你的角色目录，run / compose / roles / web 全部改用你自己的角色库。 自建单个角色：放 ~/.ao/roles/<id>.md（与内置库叠加），工作流里用 my/<id> 引用；Studio「角色组队 → 我的」可视化增删。 多语言角色库：npm i agency-agents-ko（另有 pt-br / ar / id / ru），工作流 agents_dir: "agency-agents-ko"，Studio 角色页出现「角色库」下拉。

固定全局目录：设 AO_HOME=~/.ao（或任意目录），运行产物 ao-output、compose/--team 生成的工作流都落到那里，不再随执行目录散落（#20）。也可用 AO_OUTPUT_DIR / AO_WORKFLOWS_DIR 单独指定。不设则维持原行为（写到当前目录）。

提示词优化（Prompt Lab）

把「靠感觉」的提示词，变成可优化、可测试、可对比、可沉淀的资产：

ao prompt optimize "帮我写个朋友圈文案卖咖啡" --save 咖啡文案   # AI 把它改写成更有效的提示词
ao prompt test "你是专业翻译，只输出译文" --mode system --input "good morning"  # 用样例实跑看输出
ao prompt list / show 咖啡文案     # 已保存的提示词 + 版本历史
ao prompt garden                  # 内置起手模板

--mode system|user 区分「角色/系统提示词」和「任务提示词」。优化只产出更好的提示词（不会直接去执行它）。网页 Studio 的「提示词」页还能原版 vs 优化版并排对比 + AI 评分。存在 ~/.ao/prompts/（AO_PROMPTS_DIR 可改），命令行与 Studio 共用。

Skills（给步骤挂方法论）

角色决定「谁来做」，skill 决定「怎么做」。给工作流某一步挂一个 skill（流程剧本），它的方法论会注入该步——比如让代码审查步骤遵循结构化审查法、让实现步骤走 TDD：

steps:
  - id: review
    role: "engineering/engineering-code-reviewer"
    skill: "chinese-code-review"     # 单个；或 skills: ["test-driven-development", ...]
    task: "审查这段代码 {{code}}"

ao skills                      # 列出全部可用 skill
ao skills test-driven-development   # 看某个 skill 的方法论

skill 内容直接用开源的 superpowers-zh（MIT，20 个,已作为依赖,零配置）；也可设 AO_SKILLS_DIR=/你的skill目录 挂自己的。

迭代优化（Resume）

跑完一轮觉得某步不满意？不用从头来。--resume 加载上一轮输出，--from 指定从哪步重跑：

# 第一轮：正常运行
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml -i idea="用AI帮小商家做短视频"

# 觉得营销方案不够好？只重跑营销和后续步骤
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml --resume last --from marketing_plan

# 只改最终汇总
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml --resume last --from ceo_decision

每轮输出保存在 ao-output/ 下独立目录，所有版本都保留，随时可以回溯。

对话式返工（Feedback）

--resume --from 是「让某个专家重做」，但默认是从零重写。如果你只是想说一句「这里改一下」，用 --feedback——它把你的意见 + 这个专家上一版的产出一起交回去，让它在原稿基础上改，而不是推倒重来：

# 觉得故事结尾太平淡 —— 直接跟"写故事"那个专家说怎么改
ao run workflows/story-creation.yaml --from write_story \
  --feedback "结尾太平淡，加一个反转，并收束前面埋的伏笔"

# 觉得营销方案不接地气
ao run workflows/一人公司全员大会.yaml --from marketing_plan \
  --feedback "预算改成 5000 以内，渠道聚焦小红书 + 私域"

不写 --resume 时默认对上一次运行返工（等价于 --resume last）。该专家改完后，它的下游步骤会自动用新产出重跑。

定时任务 + 群推送（让 AI 团队每天上班）

--notify <url> 让工作流跑完自动把结果推到群里——按 webhook 域名自动适配钉钉 / 飞书 / 企业微信自定义机器人的消息格式（其他地址发通用 {text}，Slack 也认），配合系统 cron 就是一条"AI 团队每天定点交活"的流水线：

# 手动跑一次并推送到飞书群
ao run workflows/tech-blog.yaml -i topic="今日 AI 要闻" --notify https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx

# crontab -e：每天早上 8 点自动生成行业简报并推到钉钉群
0 8 * * * cd ~/work && ao run workflows/tech-blog.yaml -i topic="今日 AI 要闻" --notify https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx

钉钉机器人若开了"自定义关键词"安全设置，把关键词设为 AO 即可（推送文案固定包含）。也可以用环境变量 AO_NOTIFY_URL 代替参数。推送失败只提示一行，绝不影响运行本身。想看完整产出？ao report last 生成可分享的单文件报告页。

可分享报告页（Report）

跑出满意的成果后，一条命令得到能直接发给任何人的静态页面（专家分工时间线 + 每步产出 + 最终成品，双击即开、无需装 AO）：

ao report          # 渲染最近一次运行 → <run>/report.html
ao report <dir>    # 渲染指定运行目录

网页 Studio 的运行详情里也有「分享页」按钮，一样的效果。

人工介入账本（Ledger）

「AI 帮我做完了」——到底做了多少，人插手了多少？账本把这笔账算清楚：

# 工作流之外的人工操作，手记一条（原因四选一：unsupported / quality / judgment / external）
ao ledger add "人工部署到服务器" --reason unsupported --minutes 20 --run last

# 按天汇总：运行数、AI 完成步骤、人工节点、手记、人工耗时、token → AI 自主率（markdown，可直接贴进复盘）
ao ledger report --since 2026-09-22 --out 复盘-账本.md

工作流里的 approval / human_input 节点自动计为人工，不用手记；--resume / --feedback 复用的旧步骤不重复计入。账本默认读命令行的运行目录（ao-output）；网页 Studio 的运行记录在 Studio 数据目录下的 ao-output，用 ao ledger report --output <该目录> 指过去。AI 自主率 = AI 完成步骤 ÷（AI 完成步骤 + 人工节点 + 手记介入），按次数算、不按工作量，不折算金额——口径随报告一起输出，不藏。

编程 API

import { run } from 'agency-orchestrator';

const result = await run('workflow.yaml', {
  prd_content: '你的 PRD 内容...',
});

console.log(result.success);     // true/false
console.log(result.totalTokens); // { input: 1234, output: 5678 }

MCP Server 模式

AI 编程工具（Claude Code、Cursor 等）可通过 MCP 协议直接调用工作流操作，无需手动集成：

ao serve              # 启动 MCP stdio 服务器
ao serve --verbose    # 带调试日志

配置 Claude Code（settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "agency-orchestrator": {
      "command": "npx",
      "args": ["agency-orchestrator", "serve"]
    }
  }
}

配置 Cursor（.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "agency-orchestrator": {
      "command": "npx",
      "args": ["agency-orchestrator", "serve"]
    }
  }
}

提供 6 个工具：run_workflow、validate_workflow、list_workflows、plan_workflow、compose_workflow、list_roles。

YAML Schema

编辑器补全与即时校验：在工作流文件第一行加上 # yaml-language-server: $schema=https://ao.aiolaola.com/schemas/workflow.schema.json ，VS Code（装 YAML 扩展）/ JetBrains / Neovim 里就有字段补全、悬停说明和拼写检查——depend_on、type: vidoe 这类手误写下去就标红，不用等到运行。离线可指向随包发布的 node_modules/agency-orchestrator/schemas/workflow.schema.json。 依赖成环、变量未定义、角色不存在这类跨字段检查仍由 ao validate 负责。

工作流

步骤

环境变量

只列用户会用到的；测试 / 内部用的（AO_WEB_INPUT、AO_NODE、AO_SSY_CATALOG_HOST …）不在此列。

输出

每次运行保存到 ao-output/<名称>-<时间戳>/：

ao-output/产品需求评审-2026-03-22/
├── summary.md          # 最终步骤输出
├── steps/
│   ├── 1-analyze.md
│   ├── 2-tech_review.md
│   ├── 3-design_review.md
│   └── 4-summary.md
├── assets/             # type: image / video / tts 的产物（png / mp4 / mp3）
├── compare.md          # 只有跑了 --compare 才有：评审结论 + 基线用的提示词 + 两份完整产出
├── report.html         # 只有跑了 `ao report` 才有：自包含单文件，可直接发给别人
└── metadata.json       # 耗时、token 用量、步骤状态

内置工作流模板（精选；全部 57 个中文模板见 workflows/，Studio「工作流模板」按类目列出）

开发类（7 个）

营销类（3 个）

数据 / 设计 / 运维类（7 个）

战略 / 法务 / HR 类（3 个）

通用类

生态与社区

你的 AI 会员 ──→ agency-orchestrator ──→ 400+ 个 AI 角色协作 ──→ 高质量输出
                     │                  (276 中文 + 191 英文 + 5 语种)
    ┌────────────────┼────────────────┐
    ▼                ▼                ▼
  18 个 AI 工具        CLI 模式         MCP Server
  (Cursor/Claude     (自动化/CI/CD)   (Claude Code/
   Code/Copilot...)                   Cursor 直接调用)

项目	定位	一句话
本项目（agency-orchestrator）	🚀 编排引擎	一句话 → 276 专家协作，几分钟出方案（20+ 家 API / 10 种免 key）
agency-agents-zh	🎭 中文角色库	276 个即插即用 AI 专家，含 52 中国原创（小红书 / 抖音 / 飞书 / 钉钉）
agency-agents	🎭 英文角色库	191 个英文 AI 角色（184 个来自 @msitarzewski，MIT；另 7 个是本项目补的高管层与视频提示词工程师，见 agency-agents/company/NOTICE.md）——已随 npm 包内置，英文任务 ao compose 自动启用，无需单独安装
ko · ru · pt-BR · id · ar	🌍 多语言角色库	各 187 个（184 上游翻译 + 3 本地市场原创），npm i agency-agents-<lang> 后 Studio「角色库」下拉切换
superpowers-zh

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路线图

• v0.1 — YAML 工作流、DAG 引擎、4 个 LLM 连接器、CLI、实时输出
• v0.2 — 条件分支、循环迭代、人工审批、Resume 断点续跑、5 个部门协作模板
• v0.3 — 9 个 AI 工具集成、20+ 工作流模板、ao explain、ao init --workflow、--watch 模式
• v0.4 — MCP Server 模式（ao serve）、14 个 AI 工具集成、一键安装脚本、32 个工作流模板、10 种 LLM（7 种免 API key：Claude Code / Gemini / Copilot / Codex / OpenClaw / Hermes / Ollama）
• v0.5 — ao compose --run 一句话出结果、实时流式输出、智能重试（指数退避）、步骤级模型覆盖、Agent 身份标识
• v0.6 — Web UI、可视化 DAG 编辑器、英文工作流模板、工作流市场

贡献

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许可证

Apache-2.0

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