当面对2个以上可以独立进行、无共享状态或顺序依赖的任务时使用的调度技能。通过为每个任务分派一个全新的子智能体来并行执行，实现效率最大化。包含任务识别标准、分派执行流程、结果聚合方法。适用于调研任务并行、数据处理流水线、多文件并行分析等场景。

并行Agent调度：多智能体任务分派工作流

【适用场景】

Step 1：多调研任务并行

当需要同时调研多个不相关的Topic时，可以并行分派多个子智能体分别调研。

Step 2：数据处理流水线

当需要对多个文件或数据集执行相同的处理逻辑时，并行分派提效。

Step 3：多维度分析

当问题可以从多个独立维度分析时（如竞品分析从产品/渠道/运营多角度），并行执行各维度。

Step 4：批量文件处理

当需要处理大量独立文件时（如代码审查、文档转换），并行分派多个子智能体。

【操作步骤】

第一步：识别可并行任务 确认任务满足以下条件： - 2个以上任务 - 独立进行无共享状态 - 无顺序依赖

第二步：分派子智能体 为每个任务分派一个全新的子智能体，明确任务目标和交付标准。

第三步：并行执行 各子智能体在隔离上下文中独立执行任务。

第四步：聚合结果 收集各子智能体的结果，整合为统一的输出。

【代码模板】

分派示例 ``` 任务1：分派子智能体A调研竞品分析方法 任务2：分派子智能体B调研市场定位策略 任务3：分派子智能体C调研用户画像特征

执行：并行 聚合：综合三份调研输出完整报告 ```

【复盘要点】

并行适用判断：无共享状态且无顺序依赖是关键前提。

效率提升：相比串行执行，并行可显著缩短总执行时间。

结果一致性：确保各子智能体交付标准统一，便于聚合。

来源：GitHub https://github.com/jnmetacode/superpowers-zh/blob/main/skills/dispatching-parallel-agents/SKILL.md