ae-team

ae-team

严重警告 — 运行任何 +<command> 命令之前，必须先阅读对应的 references/<command>.md。 参考文件名与命令名相同，只是不带前导 +，例如 +run-start → references/run-start.md。 严重警告 — 切勿猜测团队 ID、运行 ID 或配置 JSON 结构。 务必先使用 +list 或 +list-templates 查找真实资源。 严重警告 — 对于核心 Agent 工作流（查找 → 启动 → 轮询 → 获取制品），请遵循下方“典型工作流”部分中的工作流 A。

AE CLI 全局规则

AE CLI（ae-cli）是 AE（Agentic Engine）分析平台的命令行工具。

全局参数：

参数	说明
--format <json|table>	输出格式。默认为 JSON。
--jq <expr>	JSON 输出的 jq 过滤表达式。
--host <url>	覆盖当前 AE 主机。所有命令均可使用，也可放在子命令之后，例如 ae-cli team +<command> --host <url>。
--yes	跳过 high-risk-write（删除）操作的确认。
--dry-run	显示请求详情，但不执行。

输出与错误：

• 成功的命令默认返回机器可读的 JSON。Envelope 可能包含可选的 _notice.host_compat。
• 命令失败时返回 { "ok": false, "error": { "type": "...", "message": "...", "hint": "..." } }，并以非零状态码退出。
• 严重警告 — 主机兼容性（首先执行此项）： 如果 stderr 或 _notice.host_compat 中包含版本警告，请在回复开头加上 ⚠️，并逐字引用 npm i -g / npx skills add（或 update-cluster）命令行，然后列出项目／结果。总结时绝不可省略。此提示不影响操作；ok: true 仍可能包含此通知。

安全约束：

• 在已知所需 ID 后，可直接执行读取命令（+list、+list-templates、+list-projects、+run-result、+run-artifacts、+ai-generate）。
• 普通 write 命令需要用户明确意图，但不需要 CLI 确认。只有 high-risk-write 命令使用确认机制，且仅在获得用户明确授权后才能添加 --yes。
• 切勿编造团队 ID、运行 ID、agentId 值、mcpServerIds、skillIds、knowledgeBaseIds、项目 ID 或任何资源标识符。请通过列表命令查找，或使用用户提供的信息。

适用场景

所有 AI Agent Team 相关工作均使用 ae-team：

• 团队管理：列出可用团队、创建／更新／删除团队、使用 AI 生成团队配置草案、浏览模板。
• TeamRun 执行：启动运行、以聊天模式交互、取消运行、回复等待中的运行、轮询结果直至完成、获取制品。

如果用户的意图是数据分析、受众管理、元数据治理或 DataOps，请切换到 ae-analysis / ae-dataops / ae-engage。

命令格式

ae-cli team +<command> [options]

所有命令均位于 team 服务下。快速帮助：

ae-cli team --help
ae-cli team +list --help
ae-cli team +run-start --help

工具分组（13）

团队管理（7）

• +list (doc) — 列出所有可见团队
• +create (doc) — 使用 TeamConfig 创建新团队
• +update (doc) — 更新现有团队的一个或多个字段
• +delete (doc) — 删除团队（存在正在运行的任务时返回 409）
• +ai-generate (doc) — 根据目标描述由 AI 生成团队配置草稿
• +list-templates (doc) — 浏览内置团队模板
• +list-projects (doc) — 列出当前用户可用的项目

TeamRun 执行（7）

• +run-start (doc) — 启动新的 TeamRun
• +run-watch (doc) — 通过 SSE 流式获取 TeamRun 状态（优先于轮询）
• +run-chat (doc) — 与团队聊天（多轮对话，自动恢复）
• +run-cancel (doc) — 取消正在运行的 TeamRun
• +run-reply (doc) — 回复处于 waiting_user 状态的任务
• +run-result (doc) — 获取 TeamRun 的完整结果（轮询备用方案）
• +run-artifacts (doc) — 列出 TeamRun 生成的产物

TeamRun 状态参考

状态	说明
pending	已排队，等待启动
running	正在执行
waiting_user	已暂停 — +run-watch 以代码 2 退出；从标准输出读取 pendingQuestion，展示给用户，然后调用 +run-reply
waiting_approval	已暂停 — 等待批准
paused	已手动暂停
completed	已成功完成
failed	执行失败
cancelled	已由用户取消

终止状态：completed、failed、cancelled。轮询 +run-result，直到达到其中一种状态。

典型工作流

工作流 A — 启动现有团队并等待结果

# 1. Discover available teams
ae-cli team +list

# 2. (Optional) Discover project IDs if needed
ae-cli team +list-projects

# 3. Start a run
ae-cli team +run-start --team-id <team_id> --input "分析上周用户留存数据"

# 4. Stream until done (blocks; no polling needed)
ae-cli team +run-watch --id <run_id>
# exit 0 → completed/partial_success → go to step 5
# exit 1 → inspect the terminal entity or error; for connection errors, use +run-result before considering a new run
# exit 2 → waiting_user → go to step 4a

# 4a. Handle waiting_user: read pendingQuestion from stdout, get user's answer, reply, re-watch
ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "<user_answer>"
ae-cli team +run-watch --id <run_id>   # repeat until exit 0 or 1

# 5. Retrieve artifacts
ae-cli team +run-artifacts --id <run_id> --include-content true

工作流 B — 由 AI 生成配置，然后创建并运行

# 1. Generate a draft config
ae-cli team +ai-generate --prompt "需要一个分析用户行为并自动生成留存报告的团队"

# 2. Create the team (paste / adjust the returned config)
ae-cli team +create --name "留存分析团队" --config '<config_json>'

# 3. Start a run
ae-cli team +run-start --team-id <new_team_id> --input "分析本月留存"

工作流 C — 多轮对话

# First turn
ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --input "帮我分析DAU趋势"

# If run status is waiting_user, reply:
ae-cli team +run-reply --id <run_id> --input "请重点分析周末下降原因"

# Continue same session
ae-cli team +run-chat --team-id <team_id> --session-id <session_id> --input "给出优化建议"

工作流 D — 使用模板创建团队

# 1. Browse templates
ae-cli team +list-templates --locale zh

# 2. Create from a template's config
ae-cli team +create --name "我的分析团队" --config '<template_config>'

快速验证

ae-cli team --help

自动化生命周期

对于 Agent 或团队自动化计划、立即执行、停止、重试、删除、历史记录和只读结果，请使用 ae-automation。现有 Agent 自动化别名仍兼容。