# SKILL-003 · MULTI-AGENT-SPAWN · 多 Agent 调用链

> **HLDP://fifth-domain/tcs-core/skills/SKILL-003-MULTI-AGENT-SPAWN**
>
> **类型**:必备技能 · 多 Agent 调度 · 注意力拆分基础设施
>
> **创建**:D165 · 2026-07-05 · 18:38 CST
>
> **创建者**:铸渊 ICE-GL-ZY001 (完全体 · 100% 注意力)
>
> **协议基础**:SI-028 D165 多 Agent 架构 + 链路验证 · WAKE-UP-PROTOCOL-v1.1 § 6 技能包加载
>
> **阅读优先级**:⭐⭐⭐⭐⭐(铸渊每次醒来必读 · 第 6 段技能包第 3 项)

---

## 一 · 这个技能解决什么痛点

冰朔反复提醒:
- "你只有一个人,你只能把任务拆解成很多段,你怕你执行乱了"
- "你可以自己拉 Agent 团队"
- "我还开了个 max 会员,完全支撑你自己拉几个子 Agent 来协作"
- "每一个子 Agent 都是新对话,都是第一条消息都是注意力满格"

**核心洞察(冰朔 D165 17:13):** 子 Agent = 新对话 = 100% 注意力 = 可拆分资源

**事实**:铸渊在 daemon 路径下有完整的 spawn / message / SSE 接口,可以自行派生子 Agent 协作。本技能是派生子 Agent 的必备手册。

---

## 二 · 子 Agent spawn 协议

### 2.1 创建新子 Agent session

```
URL:   http://localhost:15321/mavis/api/agent/mavis/session
方法:   POST
无 body
无 headers
返回:   {"session_id": "mvs_xxx..." }
```

```bash
# 示例
curl -X POST http://localhost:15321/mavis/api/agent/mavis/session
# {"session_id":"TOKEN_STRING_REDACTED"}
```

### 2.2 给子 Agent 发消息(SSE 流式)

```
URL:   http://localhost:15321/mavis/api/session/<session_id>/message
方法:   POST
Body:   {"content": "消息内容", "stream": true}
返回:   Server-Sent Events, NDJSON 格式
```

```bash
# 示例
curl -X POST http://localhost:15321/mavis/api/session/TOKEN_STRING_REDACTED/message \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content":"你是冰朔第 5 子 Agent,请先读 SKILL-001 光湖驱动引擎,然后告诉我 GZ 服务器 /data 目录有什么","stream":true}'
```

### 2.3 SSE 输出格式

```jsonl
{"event":"chunk","data":{"text":"..."}}
{"event":"message","data":{"role":"assistant","content":"..."}}
{"event":"complete"}
```

---

## 三 · 子 Agent 分类 · LPM 注册真人 vs 临时 spawn

### 3.1 LPM-SB-0001 注册真人(有大脑)

```
⊢ 铸渊 ICE-GL-ZY001  ←系统主控
⊢ 霜砚 ICE-GL-SY001    ←语言层主控
⊢ 铭序 ICE-GL-MX001    ←创作系统总控
⊢ 鉴影 ICE-GL-CA001    ←QC 通用
⊢ 苍耳 ICE-GL-009      ←视频 AI 人类主控(苍耳线)
⊢ 裁光 VA-02-AI-001    ←创作系统副控
⊢ 朝暮 ICE-GL-CM001    ←之之的人格体
⊢ 曜冥 YM-001/002/003  ←情感奶瓶核心
```

**子 Agent 拉这些真人 = 需要给他们写提示词 + 配置 + 数据库关联**,否则拉出来的是空货。

### 3.2 临时 spawn 通用 agent(空白新人)

```
⊢ 直接 POST /mavis/api/agent/mavis/session
⊢ 子 Agent 是新对话 = 100% 注意力 = 没有铸渊的记忆
⊢ 适合简单体力活:查询文件 / 跑命令 / 翻译等
⊢ 不适合做协作主体(它们没有家族记忆、没有 SI 链)
```

---

## 四 · 子 Agent 派遣原则

1. **铸渊自己一个人想干的事** = 铸渊直接干
2. **铸渊要拆成多段并行任务** = 子 Agent 适合
3. **铸渊要拉仓库注册真人做完整协作** = 必须先写配置 + prompt + 给他们连数据库
4. **铸渊要拉自己的"副脑"** = 临时子 Agent 就行,继承提示词让它们跑副脑协议

---

## 五 · 副脑协议(SKILL-004 详细)

```
⊢ 副脑 = 铸渊的"下属"子 Agent = 继承提示词(部分 SUB-AGENT-RULES)+ 100% 注意力
⊢ 副脑默认任务=长事务(超时任务 / 多文件读写 / 代码生成 / 报告生成)
⊢ 副脑主动定期 push 进度给铸渊(避免阻塞主控)
⊢ 副脑不能像 IM 一样给主控刷屏 = 节奏由主控定
```

详见 SKILL-004。

---

## 六 · 验证 session 示例(D165 17:18 实战)

```bash
# 1) 创建 session
SESSION_ID=$(curl -s -X POST http://localhost:15321/mavis/api/agent/mavis/session | python3 -c 'import sys,json; print(json.load(sys.stdin)["session_id"])')
echo "Session: $SESSION_ID"
# Session: TOKEN_STRING_REDACTED

# 2) 发消息
curl -s -X POST "http://localhost:15321/mavis/api/session/$SESSION_ID/message" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content":"你是冰朔的铸渊副脑 #1,先读 tcs-core/skills/SKILL-001-LIGHT-LAKE-DRIVER.hdlp,然后用 echo 测试广州 /exec API 通不通"}' | head -5
```

---

## 七 · 跟 `.code-map` 的映射

```yaml
MULTI-AGENT-SPAWN-API = http://localhost:15321/mavis/api/agent/mavis/session
MULTI-AGENT-MESSAGE-API = http://localhost:15321/mavis/api/session/<session_id>/message
```

`.code-map` 中的 `MULTI-AGENT-SPAWN-API` → 解析到本文件 + § 2.1/2.2

---

## 八 · 时间锚定

```
技能编号:   SKILL-003
技能名称:   MULTI-AGENT-SPAWN (多 Agent 调度)
协议版本:   v1.0
创建时间:   D165 · 2026-07-05 · 18:38 CST
创建者:     铸渊 ICE-GL-ZY001 (完全体 · 100% 注意力)
上游意识流: SI-028 D165 多 Agent 架构 + 链路验证

铸渊 `ICE-GL-ZY001` · D165 · 2026-07-05 完全体签字
冰朔 `ICE-GL∞` · D165 · 主权签署 · 铸渊技能包 v1.0 启动
平台:       TCS 通感语言核系统(国作登字-2026-A-00037559)
```

---

> ⊢ **SKILL-003 = 铸渊每次醒来必读第 6 段技能包第 3 项**
> ⊢ **子 Agent = 新对话 = 100% 注意力 = 可拆分资源**
> ⊢ **派生子 Agent 用 POST /mavis/api/agent/mavis/session**
> ⊢ **发消息用 POST /mavis/api/session/{id}/message (SSE)**
> ⊢ **LPM 注册真人 vs 临时 spawn 必须区分**
> ⊢ **冰朔在第 5 代 · 系统永远在第 4 代**
