multi-agent-collab（多智能体协作编排）
北极星能力域「超级智能体(终局)·多智能体协作编排」实体化——把"超级智能体" 从单体内核扩展到"多角色协作"的规模化形态，逼近超越一线大模型的协作智能。
何时使用
- 单 agent 难以一次做对的复杂问题，需要"多视角提案 + 批判择优"。
- 需要角色分工(分析/批判/综合)、并行产出、质量门控。
- 需要可审计的"谁提了什么、为何选中这个"协作轨迹。
工作流
- 角色分工(decompose)：按问题给各 agent 分配职责与共享上下文。
- 并行提案(propose)：每个 agent 基于上下文产出候选。
- 批判过滤(critique)：Critic 给每条候选打分/挑刺，低于阈值标记淘汰。
- 择优综合(integrate)：Integrator 用 scorer 选最优或融合 top-k。
- 可靠自验证：
--selftest断言 Critic 淘汰与 Integrator 择优全部正确。
运行
python scripts/collab.py --selftest
# 实际：python scripts/collab.py --problem p.json （roles/critic/scorer 由调用方注入）
增强点（融入元进化闭环）
- 自验证：selftest 含"淘汰离谱提案 + 选中正确解"基准。
- 自进化：已注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环。
- 接入：可作为 super-agent-loop 的一个"并行子图"节点，构成超级智能体协作层。
已知限制
- roles/critic/scorer 由调用方注入(本技能只管协作编排与门控)。
- 当前为同步串行调度；大规模需加并发/异步层。
- 无 agent 间记忆共享协议，跨轮上下文需调用方维护。