用户 → "构建一个带有身份验证和测试的 REST API"
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plan_project(prompt) → 项目ID + 任务DAG
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向用户展示计划 → 获取批准
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dispatch_mission(M1) → 代理1在工作树中生成
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M1完成 → 自动合并 → 自动分发M2 (依赖于M1)
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M2完成 → 自动合并
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get_report(M2) → 更改的文件、完成的工作、错误、后续步骤
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向用户报告

工具

工具	用途
`plan_project(prompt)`	AI 将描述分解为包含链式任务的项目
`create_project(name, path?, description?)`	手动创建项目，返回 `project_id`
`create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)`	添加任务。`depends_on` 是任务 ID 字符串列表（例如 `["abc-123"]`）。设置 `auto_dispatch=true` 可在依赖满足时自动启动。
`dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)`	启动智能体执行任务
`cancel_mission(mission_id)`	停止正在运行的智能体
`wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)`	阻塞直到任务完成（见下方说明）
`get_mission_status(mission_id)`	检查任务进度而不阻塞
`get_report(mission_id)`	读取结构化报告（更改的文件、测试情况、错误、后续步骤）
`get_dashboard()`	系统概览：运行中的智能体、统计信息、近期活动
`list_projects()`	浏览所有项目
`list_missions(project_id, status?)`	列出项目中的任务

关于 wait_for_mission 的说明： 此操作会阻塞对话，最长 timeout_seconds 秒（默认 600 秒）。对于长时间运行的任务，建议改为每 30-60 秒使用 get_mission_status 轮询，以便用户能看到进度更新。

工作流：规划 → 调度 → 监控 → 报告

规划：调用 plan_project(prompt="...") → 返回 project_id 以及带有 depends_on 链和 auto_dispatch=true 的任务列表。
展示计划：向用户呈现任务标题、类型和依赖链。
调度：对根任务（depends_on 为空）调用 dispatch_mission(mission_id=<first_mission_id>)。剩余任务在其依赖项完成时自动调度（因为 plan_project 为它们设置了 auto_dispatch=true）。
监控：调用 get_mission_status(mission_id=...) 或 get_dashboard() 检查进度。
报告：任务完成后调用 get_report(mission_id=...)。与用户分享亮点。

并发性

DevFleet 默认最多同时运行 3 个智能体（可通过 DEVFLEET_MAX_AGENTS 配置）。当所有槽位都占满时，设置了 auto_dispatch=true 的任务会在任务监视器中排队，并在槽位空闲时自动调度。检查 get_dashboard() 了解当前槽位使用情况。

示例

全自动：规划并启动

plan_project(prompt="...") → 显示包含任务和依赖关系的计划。
调度第一个任务（depends_on 为空的那个）。
剩余任务在依赖关系解决时自动调度（它们具有 auto_dispatch=true）。
报告项目 ID 和任务数量，让用户知道启动了哪些内容。
定期使用 get_mission_status 或 get_dashboard() 轮询，直到所有任务达到终止状态（completed、failed 或 cancelled）。
对每个终止任务执行 get_report(mission_id=...)——总结成功之处，并指出失败任务及其错误和后续步骤。

手动：逐步控制

create_project(name="My Project") → 返回 project_id。
为第一个（根）任务执行 create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true) → 捕获 root_mission_id。为每个后续任务执行 create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"])。
在第一个任务上执行 dispatch_mission(mission_id=...) 以启动链。
完成后执行 get_report(mission_id=...)。

带审查的串行执行

create_project(name="...") → 获取 project_id。
create_mission(project_id=project_id, title="Implement feature", prompt="...") → 获取 impl_mission_id。
dispatch_mission(mission_id=impl_mission_id)，然后使用 get_mission_status 轮询直到完成。
get_report(mission_id=impl_mission_id) 以审查结果。
create_mission(project_id=project_id, title="Review", prompt="...", depends_on=[impl_mission_id], auto_dispatch=true) —— 由于依赖已满足，自动启动。

指南

在调度前始终与用户确认计划，除非用户已明确指示继续。
报告状态时包含任务标题和 ID。
如果任务失败，在重试前读取其报告。
批量调度前检查 get_dashboard() 了解智能体槽位可用性。
任务依赖关系构成一个有向无环图（DAG）——不要创建循环依赖。
每个智能体在独立的 git worktree 中运行，并在完成时自动合并。如果发生合并冲突，更改将保留在智能体的 worktree 分支上，以便手动解决。
手动创建任务时，如果希望它们在依赖项完成时自动触发，请始终设置 auto_dispatch=true。没有此标志，任务将保持 draft 状态。

claude-devfleet

Claude DevFleet 多智能体编排

使用时机

工作原理