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多智能体编排工具

Agent² 是一个多智能体编排工具，用于在 Cursor 中链接专业 AI 智能体以完成复杂的开发工作流程。

  • by alexhatzo
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 alexhatzo/agent-squared

使用说明

Agent²（Agent Squared）

Cursor的多代理编排——将专门的AI代理链接在一起，以实现复杂的开发工作流程。

什么是Agent²？

Agent²是一个MCP（模型上下文协议）服务器，它通过多代理功能扩展了Cursor。Agent²不是用一个提示来处理所有事情，而是通过专门的代理智能地路由您的任务：

Your Task → Splitter → Prompt Engineer → Specialist Agent(s) → Composer → Result
              ↓              ↓                    ↓                ↓
        Decompose       Optimize           Execute work      Validate
        the task        the prompt         (frontend,        integration
                                           backend, etc.)

快速开始

1.安装依赖项

cd mcp
pip install -r requirements.txt

2.获取光标API密钥

  1. 打开 光标设置 （Cmd/Ctrl+，）
  2. 首选 特性 → API密钥
  3. 生成新的API密钥

3.配置MCP

添加到您的光标MCP配置 ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "agent-squared": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/agent-squared/mcp/mcp_server.py"],
      "env": {
        "CURSOR_API_KEY": "your-cursor-api-key-here",
        "CURSOR_MODEL": "composer-1"
      }
    }
  }
}

4.重新启动游标

重新启动Cursor以加载MCP服务器。

5.开始使用Agent²

在Cursor聊天中，只需说：

“使用agent_squared生成带有身份验证的REST API”

或者先测试连接：

“使用test_cursor_mcp检查agent_squared是否正常工作”

使用示例

简单的任务

“使用agent_squared将暗模式切换添加到设置页面”

复杂的全栈任务

“使用agent_squared构建一个用户仪表板，其中包含：

  • 用于用户统计的后端API
  • 带有图表的React前端
  • 身份验证中间件”

基础设施任务

“使用agent_squared使用GitHub Actions设置CI/CD管道并部署到AWS ECS”

可用代理

代理 专业化
frontend React、UI组件、样式、可访问性
backend API、数据库、微服务、服务器逻辑
cloud AWS、Terraform、Kubernetes、部署
code-reviewer 代码质量、安全审查、最佳实践
python-pro Python优化、异步模式、测试
ui-ux-designer 用户研究、线框、设计系统
security-engineer API安全、审计、合规
ai-engineer LLM集成、RAG系统、AI代理
data-engineer 数据管道、ETL、分析
deployment-engineer CI/CD、容器、编排

添加自定义代理

您可以通过创建来添加自己的专业代理 .md 文件在 agents/ 文件夹。任何尚未映射到内置代理的markdown文件都将被自动发现。

1.创建您的代理文件：

# Create agents/my-agent.md
touch agents/my-agent.md

2.添加封面和说明：

---
name: my-agent
description: Brief description of what your agent does (used by the splitter)
tools: Read, Write, Edit, Bash
model: sonnet
---

You are a specialist in [your domain].

When given a task, you should:
1. [Your approach]
2. [Your approach]

[Additional instructions...]

3.重新启动游标 重新加载MCP服务器

4.验证是否发现：

“使用list_agents显示可用代理”

您的客服将出现在 海关代理 拆分器将根据您的描述在相关时自动推荐。

MCP工具参考

工具 说明
agent_squared 主入口点 –描述一下你的任务
split_task 分析需要哪些代理
perfect_prompt 优化提示
run_specialist 运行特定代理
compose_agents 验证多代理集成
list_agents 显示可用专家
test_cursor_mcp 诊断连接问题

逐步控制

为了更好地控制管道，您可以单独调用工具：

  1. split_task –查看需要哪些代理
  2. perfect_prompt –优化任务描述
  3. run_specialist –执行每个代理
  4. compose_agents –验证集成

配置

环境变量

变量 必填 描述
CURSOR_API_KEY 是 您的光标API键
CURSOR_MODEL 否 要使用的模型（默认值： composer-1)

自定义模型

要使用其他模型，请执行以下操作：

{
  "mcpServers": {
    "agent-squared": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/agent-squared/mcp/mcp_server.py"],
      "env": {
        "CURSOR_API_KEY": "your-key",
        "CURSOR_MODEL": "claude-sonnet-4"
      }
    }
  }
}

项目结构

agent-squared/
├── mcp/                      # MCP server implementation
│   ├── mcp_server.py         # Main MCP server
│   ├── agent_chain/          # Agent orchestration logic
│   ├── tools/                # MCP tool handlers
│   ├── utils/                # Helper utilities
│   └── requirements.txt      # Python dependencies
├── agents/                   # Agent instruction files
│   ├── splitter-agent.md
│   ├── prompt-engineer.md
│   ├── composer.md
│   └── ... (specialist agents)
└── README.md

运作原理

管道

  1. 拆分剂 分析你的任务并确定需要哪些专家
  2. 提示工程师 优化您的提示，使其清晰和具体
  3. 专业代理 执行实际工作（编码、基础设施等）
  4. 作曲家代理 验证所有部分是否正确集成

为什么选择多代理？

在复杂的任务中，单个提示会碰壁。通过跨专业代理分解工作：

  • 每个代理都有专注的专业知识和指导
  • 复杂的任务被分解为可管理的部分
  • 集成已明确验证
  • 你得到的结果比一次提示更好

故障排除

“代理执行超时”

  1. 跑 test_cursor_mcp 检查您的设置
  2. 验证您的 CURSOR_API_KEY 有效
  3. 检查 cursor-agent 已安装： which cursor-agent

“找不到游标代理”

安装Cursor CLI：

curl https://cursor.com/install -fsS | bash

工具未出现在光标中

  1. 检查 ~/.cursor/mcp.json 语法
  2. 验证路径 mcp_server.py 是正确的
  3. 完全重新启动游标

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许可证

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