delegate_task(
    goal="作为[角色]，请完成以下任务：\n1. ...\n2. ...\n输出文件：~/path/to/output.md",
    context="背景信息：...\n参考文件：~/path/to/input.md",
    toolsets=["web", "terminal", "file"],  # 授予子Agent的工具集
    role="leaf"  # leaf=叶子节点，不继续委派
)

主Agent（协调）
  │
  ├─→ researcher（调研）→ 01-research.md
  │                              ↓
  ├─→ outliner（大纲）  ← 读取调研结果 → 01-outline.md
  │                              ↓
  ├─→ writer（写作）    ← 读取大纲     → 01-article.md
  │                              ↓
  ├─→ reviewer（审核）  ← 读取文章     → 01-review.md
  │                              ↓
  └─→ publisher（发布） ← 读取终稿     → 草稿箱

# 步骤1：启动调研Agent
delegate_task(
    goal="""作为AI创业内参的调研Agent，请完成以下任务：
1. 搜索2026年6月AI Agent工具领域的最新动态
2. 筛选出3个最有选题价值的新闻事件
3. 对每个选题：说明核心观点、目标读者、预估热度、素材来源URL
输出文件：~/ai-neican/research/outputs/01-research.md""",
    context="目标读者：AI创业者/独立开发者。重点关注：Hermes Agent、OpenClaw、Claude Code 等工具的更新。",
    toolsets=["web", "terminal", "file"],
    role="leaf"
)

# 步骤2：启动大纲Agent（等步骤1完成后）
delegate_task(
    goal="""作为AI创业内参的大纲Agent，请完成以下任务：
1. 阅读 ~/ai-neican/research/outputs/01-research.md
2. 选取最佳选题
3. 输出结构化大纲（引言钩子、5章要点、字数分配、结尾CTA）
输出文件：~/ai-neican/outline/outputs/01-outline.md""",
    context="请先读取调研报告，再制定大纲。",
    toolsets=["file", "terminal"],
    role="leaf"
)

# 步骤3-5：依次执行 writer → reviewer → publisher
# （代码结构相同，goal 和 context 替换即可）

主Agent（协调）
  │
  ├─→ Agent A：搜索中文社区（知乎/CSDN/公众号）
  ├─→ Agent B：搜索英文社区（HN/Reddit/dev.to）    ← 三者并行
  ├─→ Agent C：搜索GitHub（Hermes/OpenClaw releases）
  │
  └─→ 汇总Agent：合并三个来源的结果 → 去重 → 排序

# 并行启动三个搜索Agent
delegate_task(
    goal="搜索中文AI社区（知乎、CSDN、腾讯云）关于Hermes Agent的最新教程和讨论，输出5条最有价值的信息，每条含标题+URL+核心观点。输出到 ~/search-cn.md",
    toolsets=["web"],
    role="leaf"
)
delegate_task(
    goal="搜索英文社区（Hacker News、Reddit r/ClaudeAI、dev.to）关于Hermes Agent的最新讨论，输出5条最有价值的信息。输出到 ~/search-en.md",
    toolsets=["web"],
    role="leaf"
)
delegate_task(
    goal="检查GitHub上NousResearch/hermes-agent和openclaw/openclaw的最新release和commit，输出版本号+更新内容摘要。输出到 ~/search-gh.md",
    toolsets=["web"],
    role="leaf"
)

# 等待三者完成，然后汇总
delegate_task(
    goal="读取 ~/search-cn.md、~/search-en.md、~/search-gH.md，合并去重，按重要性排序，输出最终热点报告到 ~/hotspot-final.md",
    toolsets=["file"],
    role="leaf"
)

主Agent（协调者）
  │
  ├─→ 前端Agent：React组件 + 样式（toolsets: file, terminal）
  ├─→ 后端Agent：API路由 + 数据库（toolsets: file, terminal）
  ├─→ 测试Agent：单元测试 + E2E（toolsets: file, terminal）
  └─→ 集成Agent：合并代码 + 解决冲突（toolsets: file, terminal）

# 协调者定义项目规范
project_spec = """
技术栈：React 18 + TypeScript + FastAPI + PostgreSQL
代码规范：ESLint airbnb + Black formatter
目录结构：
  /frontend - React应用
  /backend - FastAPI应用
  /tests - 测试文件
"""

# 分配给各专家
delegate_task(
    goal=f"""作为前端专家Agent，请按以下规范开发登录页面：
{project_spec}
具体任务：
1. 创建 React 登录组件（邮箱+密码+提交按钮）
2. 添加表单验证（邮箱格式、密码≥8位）
3. 添加加载状态和错误提示
输出到：/project/frontend/Login.tsx""",
    toolsets=["file", "terminal"],
    role="leaf"
)

delegate_task(
    goal=f"""作为后端专家Agent，请按以下规范开发登录API：
{project_spec}
具体任务：
1. 创建 FastAPI login 端点（POST /api/auth/login）
2. 实现JWT token生成和验证
3. 数据库查询（PostgreSQL users表）
输出到：/project/backend/auth.py""",
    toolsets=["file", "terminal"],
    role="leaf"
)

主Agent（裁判）
  │
  ├─→ Agent A：正方——论证「方案X的优势」
  ├─→ Agent B：反方——论证「方案X的风险和劣势」
  │
  └─→ Agent C：综合双方论点，输出决策建议

# 辩论主题
topic = "一人公司应该选择 Hermes Agent 还是 OpenClaw 作为主力AI Agent平台？"

# 正方：Hermes优势
delegate_task(
    goal=f"""辩论话题：{topic}
你的立场：**支持 Hermes Agent**
请从以下角度论证：
1. 多Agent协作能力（delegate_task生态）
2. Skill系统灵活性（自定义Skill的难易度）
3. 社区活跃度和更新频率
4. 成本效益分析
输出3个核心论点，每个带具体数据和案例。输出到 ~/debate-pro.md""",
    toolsets=["web", "file"],
    role="leaf"
)

# 反方：Hermes劣势/OpenClaw优势
delegate_task(
    goal=f"""辩论话题：{topic}
你的立场：**支持 OpenClaw（反对 Hermes Agent）**
请从以下角度论证：
1. OpenClaw的部署和运维便利性
2. 社区插件生态（ClawHub）
3. 企业级功能支持
4. Hermes的不足和风险
输出3个核心论点，每个带具体数据和案例。输出到 ~/debate-con.md""",
    toolsets=["web", "file"],
    role="leaf"
)

# 综合裁决
delegate_task(
    goal="""读取 ~/debate-pro.md 和 ~/debate-con.md，综合双方论点：
1. 列出双方论点的真实性验证结果
2. 给出最终推荐和适用场景
3. 标注不确定的部分（需要人工判断）
输出到 ~/debate-verdict.md""",
    toolsets=["file"],
    role="leaf"
)

主Agent（总指挥）
  │
  ├─→ 内容总监Agent（role不设leaf，可继续委派）
  │     │
  │     ├─→ 热点扫描Agent → 热点报告
  │     ├─→ 选题决策Agent → 选题清单
  │     └─→ 排期Agent → 发布日历
  │
  ├─→ 生产总监Agent
  │     │
  │     ├─→ 写作Agent（role=leaf）
  │     ├─→ 配图Agent（role=leaf）
  │     └─→ 排版Agent（role=leaf）
  │
  └─→ 运营总监Agent
        │
        ├─→ 发布Agent（role=leaf）
        └─→ 数据复盘Agent（role=leaf）

# 层级1：总指挥启动三位总监
delegate_task(
    goal="""作为内容总监Agent，你需要组建一个3人团队：
1. 热点扫描员：搜索当日AI领域热点
2. 选题决策员：从热点中筛选可写选题
3. 排期员：制定发布计划
你可以继续使用 delegate_task 委派子任务。最终输出一份完整的「今日内容计划」到 ~/content-plan.md""",
    toolsets=["web", "file", "terminal"],
    role="coordinator"  # 不设leaf，允许继续委派
)

delegate_task(
    goal="""作为生产总监Agent，你需要：
1. 读取 ~/content-plan.md
2. 为每个选题启动写作Agent
3. 为每篇文章启动配图Agent
4. 最终输出排版完成的HTML
你可以继续委派子任务。""",
    toolsets=["file", "terminal"],
    role="coordinator"
)

# 检查输出文件的模式
import os
output_path = os.path.expanduser("~/ai-neican/research/outputs/01-research.md")
if os.path.exists(output_path):
    size = os.path.getsize(output_path)
    if size > 2000:  # 大于2KB，基本内容完整
        print("✅ 文件已生成，跳过重试")
    else:
        print("⚠️ 文件太小，需要重试")

# ❌ 错误
context="读取 ~/output.md"

# ✅ 正确
context="读取 /home/agent/ai-neican/research/outputs/01-research.md"

goal="""...
输出格式（严格遵守）：
## 标题
[一句话核心观点]

## 来源
- URL: [链接]
- 发布日期: [日期]

## 分析
[3-5句话深度分析]
"""