企业官网建设流程全解析

"AgentTeams"目前最常被提及的是阿里云的多智能体治理与协作平台，它能让你在云端或本地快速搭建 AI Worker 团队，并通过 Matrix 协议实现透明的多智能体协作与人机联动。

先搞清楚 AgentTeams 在做什么

AgentTeams 不是一个单纯的"多 Agent 脚本框架"，而是把 Agent 当作企业级工作负载来治理的平台。它的骨架是三层结构：

• Manager Agent：全局监管、任务拆解

• Team Leader Agent：具体团队的调度和任务分配

• Worker Agent：底层执行任务

协作通道基于Matrix 协议，所有 Agent 与人的交流都在 Room 里全透明发生，人可以随时介入；凭证方面通过Higress AI 网关做零信任隔离——Worker 只拿到的消费者令牌，真实的 API Key、GitHub PAT 等由网关统一保管。

底层支持三种 Worker 运行时混合编排：

• OpenClaw（Node.js）——通用型，适合任务编排和工具调用

• QwenPaw（Python）——轻量，适合浏览器自动化等快任务

• Hermes——自主编码 Agent，带终端沙箱

云端上手：7 步跑通第一个 AI Worker

以下流程来自阿里云官方文档，全程在 AgentTeams 控制台操作。

步骤 1：授权服务关联角色

登录 AgentTeams 控制台，首次访问会提示授权服务关联角色，点击"立即授权"。AgentTeams 通过此角色访问相关云资源。

步骤 2：创建实例

点击"创建实例"，填写实例名称，选择地域、专有网络、交换机、网络访问类型，然后"立即创建"→"立即开通"，等待初始化完成。

步骤 3：配置模型

进入实例详情 → 左侧"模型管理" → "添加模型"，填写模型名称并选择模型供应商（默认快速起步可用阿里云百川/Qwen，也支持任意 OpenAI 兼容端点）。

步骤 4：创建用户

进入"用户管理" → "创建用户"，填写用户名、显示名称、邮箱，选择认证方式。

步骤 5：创建 Worker 团队

进入"Worker 团队" → "创建 Worker 团队"：

• 基本信息：团队名称、Admin、成员、描述

• Team Leader 配置：选"自定义创建"，填 Leader 名称、选择模型，编写SOUL.md（角色设定）和AGENT.md（行为规约），绑定技能和 MCP Server

步骤 6：创建 Worker

进入"Worker 管理" → "创建 Worker" → "自定义创建"：

• 填 Worker 名称、选择模型、选择所属团队

• 编写该 Worker 的SOUL.md和AGENT.md

• 配置技能绑定、MCP Server 绑定

步骤 7：验证 Worker 团队

进入"概览"，在实例详情区域开启公网访问开关，等待配置生效，即可向 Worker 发消息验证。

本地 Worker：把 Agent 跑在你自己的机器上

如果你希望 Worker 进程运行在自有服务器或本地，AgentTeams 提供了本地 Worker模式，由LoongSuite Pilot​ 在本地启动和守护 Worker 进程，配置仍在控制台统一管理。

前提：

• 实例已开通本地 Worker 能力

• 本地机器能访问云端服务（公网或同 VPC）

• LoongSuite Pilot ≥ 1.1.13（控制台生成的启动命令会自动安装/升级）

• 本地装有对应运行时 CLI（Claude Code / OpenClaw / Qoder CLI / Codex 等）

创建方式有两种：

• 本地（模板创建）：复用已有 Worker 模板，模板内容由模板侧维护，不建议在详情页直接改

• 本地（自定义）：从零配置

⚠️ 控制台生成的启动命令包含连接凭证和云监控 license key，属于敏感信息，切勿提交到代码仓库、Issue、日志系统或公共群聊。

核心概念速记

第一个协作任务怎么跑

参考开源版 AgentTeams 的快速起步，一个最小可跑的协作闭环是这样的：

1. 装好 Manager 并登录 IM（基于 Docker 一键启动，或使用阿里云托管实例）

2. 创建 Worker Alice：在与 Manager 的私聊里发送"Create a new Worker named alice for frontend development"，Manager 会返回具体的启动命令和配置值

3. 在 Alice 的 Room 里派活：发一句"Alice, please create a simple README.md for a hello-world project..."，你会看到：

   • Manager 接收并转发任务

   • MinIO 中出现shared/tasks/{task-id}/meta.json和spec.md

   • Alice 开始工作并写入result.md

   • Room 里通知完成，meta.json 状态变为 completed

4. 中途干预：Alice 干活时你可以补一句"Additional requirement: ..."，她会把新需求合并进当前任务

5. 加 Bob 协作：再建一个 Worker Bob（比如后端开发），然后派活"I need Alice and Bob to collaborate..."，两者通过 MinIO 共享文件协调

整个过程中，心跳机制会定期触发 Manager 向各 Worker 询问进度，所有对话在 Room 里对人可见。

学习路径建议

1. 先跑通单 Worker：按上面 7 步在云端建一个实例 + 一个 Worker，验证模型配置和消息通路

2. 再试本地 Worker：装 LoongSuite Pilot，把 Worker 落到本地，理解控制台与本地运行时的分工

3. 然后做多 Worker 协作：建 2-3 个职责不同的 Worker，用共享文件做任务交接

4. 最后上 Team Leader：引入 TL Agent 做任务拆解，形成 Manager → TL → Worker 的三层完整架构

5. 渠道扩展：根据需要把 Worker 接入钉钉机器人等渠道，让用户从熟悉的地方触达 Agent