Meta Agent

Meta-Agent：小团队的 Agent 进化神器

**中文** | [English](README_EN.md)

AI 帮你定义理想态、生成测试用例、制定评分规则，然后自动迭代优化提示词——**你定标准，AI 自己进化**。

在 AI IDE（Cursor / CodeBuddy / Claude Code）中打开项目，说一句 `创建 Agent` 就能开始。

Demo 演示

观看完整的创建→测试→迭代优化流程演示：

https://github.com/slowman2084/meta-agent/raw/main/demo.mp4

该视频演示了使用歌词金句 Agent 走完 Meta-Agent 的全流程。想亲手体验？试试 [5 分钟快速体验指南](README_FORCLAW.md)。

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30 秒理解 Meta-Agent

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                         │
│   你给 Meta-Agent 的                Meta-Agent 还你的   │
│   ─────────────                     ──────────────      │
│   ● 一段理想态描述                  ● 生产级提示词      │
│   ● 或一个提示词草稿                ● 完整测试用例集    │
│   ● 或几条测试用例                  ● 原子化评分标准    │
│   ● 或一段 LLM 对话记录            ● 达标的 Agent      │
│                                                         │
│              你定标准，AI 自己进化                       │
│                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

**最简体验**：在 IDE 中打开项目 → 输入 `创建 Agent` → AI 引导你完成一切。

git clone  && cd meta-agent
python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -r requirements.txt
./venv/bin/python scripts/install.py          # 分发 Agent 和 Skill
# 打开 IDE，对话框输入：创建 Agent

想要手把手体验完整流程？试试 [5 分钟快速体验指南](README_FORCLAW.md)——用歌词金句 demo 走完创建→测试→迭代全流程。

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为什么需要 Meta-Agent？

理想态之伤

构建一个"能用"的 Agent 很简单，但构建一个"好用"的 Agent 极其困难。核心瓶颈在**理想态**：

• 不懂行，定义不了理想态 —— 不懂运维的写不出运维 Agent 的最佳实践，不懂翻译的定义不了翻译质量标准。但即使懂，也难以系统化表达：就像你总以为自己懂得很多，却无法教给自己小孩。
• 小团队，哪有人力制定理想态 —— Google 和 OpenAI 上百人的专业团队来做评估体系，小团队把工程跑通就已经顶天了。
• 理想态定义了，落地更难 —— 需要将理想态拆解为提示词、测试用例、评分标准（Rubric），然后反复迭代优化。人力成本巨大。

我们的核心思想

**用 AI 来解决 AI 的问题。** 这也是项目命名"Meta-Agent"（元 Agent）的原因。

利用自指性（Self-reference），我们用一组核心 Meta Skills 和 Sub Agents 构建了从**初始化 → 测评 → 调优**的完整闭环。**核心编排器是 `meta-plan`**，它充当所有命令（`test`、`create`、`iterate` 等）的路由入口，负责协调其他 Meta Skills：

                       编排