建议支持多 Agent 协同工作流：引入编写、测试、优化多角色分工协作机制

反馈内容：
目前单 AI 对话或执行任务时，往往需要在一个上下文窗口内同时兼顾需求理解、逻辑实现、边界测试和性能优化，容易在复杂任务中出现上下文遗忘、代码漏洞或缺少自检的情况。
​建议引入 多智能体（Multi-Agent）协同模式，让不同专长的 AI 角色在后台分工流水线化作业，以提高大型任务的交付质量和效率。
​期望效果：
​角色分工（Role-based Agents）：
​Coder Agent（开发助手）： 专注于解析需求并输出核心业务代码。
​Tester Agent（测试与质检）： 自动根据代码生成单元测试、检查边界条件与潜在 Bug。
​Optimizer/Reviewer Agent（审查与优化）： 负责代码规范、性能调优及注释完善。
​自动化协作流程：
​用户发起复杂任务后，各 Agent 按“编写 \rightarrow 测试/报错拦截 \rightarrow 修复 \rightarrow 审查”流程自动流转，减少用户手动介入调试的频率。
​协同状态可视化：
​在界面上清晰展示当前处于哪个 Agent 的处理阶段（例如：Coder 正在生成... \rightarrow Tester 正在验证...），用户也可随时暂停或干预特定环节。
​我的 UID： 01a013fb-7152-7083-9f1d-40fd321b162a

Start by mapping the existing task-execution workflow and the interface used to show task progress; the issue does not name specific files, tests, or entry points. Define the scope and acceptance criteria for role-based handoffs, test and repair cycles, review, status display, and user intervention before implementation.