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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。
一句话出结果 · 211 个专业 AI 角色 · YAML 零代码 · 10 种大模型 · 7 种免 API key
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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" --run5 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
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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 211 个角色中匹配 → 按 DAG 并行执行 → 输出完整方案。
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。
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。
| ChatGPT / Claude | CrewAI / LangGraph | Agency Orchestrator | |
|---|---|---|---|
| 角色数 | 1 个通用 | 自己写 | 211 个专业角色 |
| 使用方式 | 对话 | 写 Python | 一句话 / YAML |
| API key | — | 必须 | 7 种免 API key |
| 依赖 | — | pip + 几十个包 | npm + 2 个依赖 |
| 并行 | — | 手动建图 | DAG 自动检测 |
| 中文角色 | — | 无 | 211 个 |
| 价格 | 订阅制 | 开源 + API 费 | 完全免费 |
npm install -g agency-orchestrator# 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# 用 32 个内置模板
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 --input code=@src/main.ts
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 14 个 AI 编程工具（集成指南）。
$ 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
==================================================
完成: 6/6 步 | 233.0s | 65,191 tokens
==================================================
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）。
name: "产品需求评审"
agents_dir: "agency-agents-zh"
llm:
provider: "deepseek" # 免 API key: claude-code / gemini-cli / copilot-cli / codex-cli / hermes-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}}"
depends_on: [tech_review, design_review]引擎自动：
- 解析 YAML → 构建 DAG（有向无环图）
- 检测并行 —
tech_review和design_review并发执行 - 通过
{{变量}}在步骤间传递输出 - 从 agency-agents-zh 加载角色定义作为 system prompt
- 失败自动重试（指数退避）
- 保存所有输出到
ao-output/
analyze ──→ tech_review ──→ summary
└→ design_review ──┘
(并行)
你已经有这些会员了吧？直接就能跑：
| 你有... | YAML 配置 | 安装 CLI | 额外费用 |
|---|---|---|---|
| Claude Max/Pro（$20/月） | provider: "claude-code" |
npm i -g @anthropic-ai/claude-code |
不花钱 |
| Google 账号 | provider: "gemini-cli" |
npm i -g @google/gemini-cli |
免费（1000 次/天，Gemini 2.5 Pro） |
| GitHub Copilot（$10/月） | provider: "copilot-cli" |
npm i -g @github/copilot |
不花钱 |
| ChatGPT Plus/Pro（$20/月） | provider: "codex-cli" |
npm i -g @openai/codex |
不花钱 |
| OpenClaw 账号 | provider: "openclaw-cli" |
npm i -g openclaw |
不花钱 |
| Hermes Agent（🔥 NousResearch 热门开源） | provider: "hermes-cli" |
安装指南 | 免费 |
| 一台电脑 | provider: "ollama" |
ollama.ai | 免费（本地模型） |
也支持传统 API key：
| 提供商 | 配置 | 环境变量 |
|---|---|---|
| DeepSeek | provider: "deepseek" |
DEEPSEEK_API_KEY |
| Claude API | provider: "claude" |
ANTHROPIC_API_KEY |
| OpenAI | provider: "openai" |
OPENAI_API_KEY |
自定义 API（火山引擎、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常见示例：
| 平台 | base_url | model |
|---|---|---|
| 火山引擎 | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 |
ark-code-latest |
| 智谱 AI | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
glm-4 |
| 硅基流动 | https://api.siliconflow.cn/v1 |
deepseek-ai/DeepSeek-V3 |
| 月之暗面 | https://api.moonshot.cn/v1 |
moonshot-v1-8k |
⚠️ 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。
ao demo # 零配置体验多智能体协作
ao init # （可选）复制 211 个中文角色到本地以便编辑
ao init --lang en # （可选）复制 170+ 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 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）| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input key=value |
传入输入变量 |
--input key=@file |
从文件读取变量值 |
--output dir |
输出目录（默认 ao-output/） |
--resume <dir|last> |
从上次运行恢复（加载已完成步骤的输出） |
--from <step-id> |
配合 --resume，从指定步骤重新执行 |
--watch |
实时终端进度显示 |
--quiet |
静默模式 |
一句话描述需求，AI 自动从 211 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：
- 从 211 角色中匹配出 Code Reviewer、Security Engineer、Performance Benchmarker
- 设计 DAG（三路并行 → 汇总）
- 生成带
depends_on、变量串联的完整 YAML - 保存到
workflows/— 直接ao run就能跑
支持 --provider 和 --model 参数（默认使用 DeepSeek）。
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 launch_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。
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 第一次运行 | ao run workflow.yaml -i key=value |
| 从某步重跑 | ao run workflow.yaml --resume last --from <步骤ID> |
| 只重跑失败的步骤 | ao run workflow.yaml --resume last |
| 基于指定版本重跑 | ao run workflow.yaml --resume ao-output/具体目录/ --from <步骤ID> |
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 }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。
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
name |
string | 是 | 工作流名称 |
agents_dir |
string | 是 | 角色目录路径 |
llm.provider |
string | 是 | claude-code / gemini-cli / copilot-cli / codex-cli / openclaw-cli / hermes-cli / ollama / claude / deepseek / openai |
llm.model |
string | 是 | 模型名称 |
llm.max_tokens |
number | 否 | 默认 4096 |
llm.timeout |
number | 否 | 步骤超时毫秒数（默认 120000） |
llm.retry |
number | 否 | 重试次数（默认 3） |
concurrency |
number | 否 | 最大并行步骤数（默认 2） |
inputs |
array | 否 | 输入变量定义 |
steps |
array | 是 | 工作流步骤 |
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
id |
string | 是 | 步骤唯一标识 |
role |
string | 是 | 角色路径（如 "engineering/engineering-sre"） |
task |
string | 是 | 任务描述，支持 {{变量}} |
output |
string | 否 | 输出变量名 |
depends_on |
string[] | 否 | 依赖的步骤 ID |
depends_on_mode |
string | 否 | "all"（默认）或 "any_completed"（任一完成即可） |
condition |
string | 否 | 条件表达式，不满足则跳过（如 "{{var}} contains 技术"） |
type |
string | 否 | "approval" 表示人工审批节点 |
prompt |
string | 否 | 审批节点的提示文本 |
loop |
object | 否 | 循环配置 |
loop.back_to |
string | 否 | 循环回到的步骤 ID |
loop.max_iterations |
number | 否 | 最大循环次数（1-10） |
loop.exit_condition |
string | 否 | 退出条件表达式 |
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
└── metadata.json # 耗时、token 用量、步骤状态
| 模板 | 角色 | 说明 |
|---|---|---|
dev/tech-design-review.yaml |
架构师、后端架构师、安全工程师、代码审查员 | 技术方案评审（设计→并行评审→结论） |
dev/pr-review.yaml |
代码审查员、安全工程师、性能基准师 | PR 评审（3 路并行→汇总） |
dev/tech-debt-audit.yaml |
架构师、代码审查员、测试分析师、Sprint 排序师 | 技术债务审计（并行→优先级排序） |
dev/api-doc-gen.yaml |
技术文档工程师、API 测试员 | API 文档生成（分析→验证→定稿） |
dev/readme-i18n.yaml |
内容创作者、技术文档工程师 | README 国际化 |
dev/security-audit.yaml |
安全工程师、威胁检测工程师 | 安全审计（并行→报告） |
dev/release-checklist.yaml |
SRE、性能基准师、安全工程师、产品经理 | 发布 Go/No-Go 决策 |
| 模板 | 角色 | 说明 |
|---|---|---|
marketing/competitor-analysis.yaml |
趋势研究员、数据分析师、SEO 专家、高管摘要师 | 竞品分析报告（研究→并行分析→摘要） |
marketing/xiaohongshu-content.yaml |
小红书专家、内容创作者、视觉叙事师、小红书运营 | 小红书种草笔记（选题→并行创作→优化） |
marketing/seo-content-matrix.yaml |
SEO 专家、策略师、内容创作者 | SEO 内容矩阵（关键词→策略→批量生成→审核） |
| 模板 | 角色 | 说明 |
|---|---|---|
data/data-pipeline-review.yaml |
数据工程师、数据库优化师、数据分析师 | 数据管道评审 |
data/dashboard-design.yaml |
数据分析师、UX 研究员、UI 设计师 | 仪表盘设计 |
design/requirement-to-plan.yaml |
产品经理、架构师、项目经理 | 需求→技术设计→任务拆分 |
design/ux-review.yaml |
UX 研究员、无障碍审核员、UX 架构师 | UX 评审 |
ops/incident-postmortem.yaml |
事故指挥官、SRE、产品经理 | 事故复盘 |
ops/sre-health-check.yaml |
SRE、性能基准师、基础设施运维师 | SRE 健康检查（3 路并行） |
ops/weekly-report.yaml |
会议助手、内容创作者、高管摘要师 | 周报/月报生成（整理→亮点→定稿） |
| 模板 | 角色 | 说明 |
|---|---|---|
strategy/business-plan.yaml |
趋势研究员、财务预测师、产品经理、高管摘要师 | 商业计划书（市场→并行分析→整合） |
legal/contract-review.yaml |
合同审查专家、法务合规员 | 合同审查（逐条分析→合规检查→意见书） |
hr/interview-questions.yaml |
招聘专家、心理学家、后端架构师 | 面试题设计（维度→并行出题→评分表） |
| 模板 | 角色 | 说明 |
|---|---|---|
product-review.yaml |
产品经理、架构师、UX 研究员 | 产品需求评审 |
content-pipeline.yaml |
策略师、创作者、增长黑客 | 内容创作流水线 |
story-creation.yaml |
叙事学家、心理学家、叙事设计师、创作者 | 协作小说创作（4 角色） |
ai-opinion-article.yaml |
趋势研究员、叙事设计师、心理学家、创作者 | AI 观点长文 |
department-collab/code-review.yaml |
代码审查员、安全工程师 | 代码评审（循环） |
department-collab/hiring-pipeline.yaml |
HR、技术面试官、业务面试官 | 招聘流程 |
department-collab/content-publish.yaml |
内容创作者、品牌守护者 | 内容发布（循环） |
department-collab/incident-response.yaml |
SRE、安全工程师、后端架构师 | 事故响应 |
department-collab/marketing-campaign.yaml |
策略师、创作者、审批人 | 营销活动（人工审批） |
department-collab/ceo-org-delegation.yaml |
CEO、工程/市场/产品/HR 部门负责人 | CEO 组织架构协作（决策→部门并行→汇总） |
一人公司全员大会.yaml |
CEO、市场调研员、用户研究员、产品经理、市场负责人、CFO | 一人公司全员大会（CEO→6 部门并行→决策） |
ai-startup-launch.yaml |
CEO、产品经理、架构师、市场负责人、财务顾问 | SaaS 产品发布决策（CEO→4 部门并行→发布计划） |
你的 AI 会员 ──→ agency-orchestrator ──→ 380+ 个 AI 角色协作 ──→ 高质量输出
│ (211 中文 + 170+ 英文)
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▼ ▼ ▼
14 个 AI 编程工具 CLI 模式 MCP Server
(Cursor/Claude (自动化/CI/CD) (Claude Code/
Code/Copilot...) Cursor 直接调用)
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| agency-agents-zh | 211 个中文 AI 角色定义 — 本引擎的中文角色库 |
| agency-agents | 170+ 个英文 AI 角色定义 by @msitarzewski — 本引擎的英文角色库 |
| ai-coding-guide | AI 编程工具实战指南 — 66 个 Claude Code 技巧 + 9 款工具最佳实践 + 可复制配置模板 |
| superpowers-zh | AI 编程超能力 · 中文版 — 20 个 skills，让你的 AI 编程助手真正会干活 |
| shellward | AI 智能体安全中间件 — 注入检测、数据防泄露、命令安全、零依赖、MCP Server |
微信公众号 「AI不止语」（微信搜索 AI_BuZhiYu）— 技术问答 · 项目更新 · 实战文章
| 渠道 | 加入方式 |
|---|---|
| QQ 群 | 点击加入（群号 1071280067） |
| 微信群 | 关注公众号后回复「群」获取入群方式 |
- 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
参见 CONTRIBUTING.md，欢迎 PR！
