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--- a/agents/orchestrator.py
+++ b/agents/orchestrator.py
@@ -0,0 +1,292 @@
+"""
+Orchestrator Agent - 协调器智能体
+负责流程调度与最终验证
+"""
+from autogen import AssistantAgent
+from typing import Dict, Any, Optional, List
+import os
+from pathlib import Path
+
+from config.llm_config import get_agent_llm_config, ORCH_PROMPT
+
+
+class OrchestratorAgent:
+    """协调器 Agent，负责多智能体协同和流程控制"""
+    
+    def __init__(self, llm_config: Optional[Dict] = None):
+        """
+        初始化 Orchestrator Agent
+        
+        Args:
+            llm_config: LLM 配置
+        """
+        self.llm_config = llm_config or get_agent_llm_config("Orchestrator")
+        
+        self.agent = AssistantAgent(
+            name="Orchestrator",
+            system_message=ORCH_PROMPT,
+            llm_config=self.llm_config,
+            description="多智能体系统协调器",
+            human_input_mode="NEVER"
+        )
+        
+        self.workspace_dir = Path("workspace")
+        self.workspace_dir.mkdir(exist_ok=True)
+        
+        # 流程状态
+        self.workflow_state: Dict[str, Any] = {
+            "current_step": 0,
+            "total_steps": 5,
+            "status": "pending",
+            "artifacts": {}
+        }
+    
+    def start_workflow(self, user_requirement: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        启动完整的工作流程
+        
+        Args:
+            user_requirement: 用户需求
+        
+        Returns:
+            工作流状态
+        """
+        self.workflow_state = {
+            "current_step": 1,
+            "total_steps": 5,
+            "status": "in_progress",
+            "user_requirement": user_requirement,
+            "artifacts": {}
+        }
+        
+        return self.workflow_state
+    
+    def validate_srs(self, srs_content: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        验证 SRS 文档的完整性
+        
+        Args:
+            srs_content: SRS 文档内容
+        
+        Returns:
+            验证结果
+        """
+        prompt = f"""
+请验证以下 SRS 文档的完整性：
+
+{self._truncate(srs_content, 3000)}
+
+检查清单：
+1. ✅ 包含功能性需求列表
+2. ✅ 包含非功能性需求
+3. ✅ 包含验收标准
+4. ✅ 包含风险分析
+5. ✅ 需求具有唯一 ID
+
+请输出验证报告，指出缺失或不完整的部分。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        validation_report = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        # 保存验证报告
+        report_file = self.workspace_dir / "srs_validation.md"
+        with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(validation_report)
+        
+        return {
+            "valid": "✅" in validation_report and "❌" not in validation_report,
+            "report": validation_report,
+            "file": str(report_file)
+        }
+    
+    def validate_tests(self, test_code: str, srs_content: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        验证测试用例的覆盖率
+        
+        Args:
+            test_code: 测试代码
+            srs_content: SRS 文档
+        
+        Returns:
+            验证结果
+        """
+        prompt = f"""
+请验证测试用例是否覆盖了所有 SRS 需求：
+
+【SRS 需求】
+{self._truncate(srs_content, 2000)}
+
+【测试代码】
+{self._truncate(test_code, 2000)}
+
+检查清单：
+1. ✅ 每个功能需求都有对应测试
+2. ✅ 包含边界情况测试
+3. ✅ 包含异常场景测试
+4. ✅ 测试可执行且独立
+5. ✅ 遵循 TDD 原则
+
+请输出验证报告。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        validation_report = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        return {
+            "valid": "✅" in validation_report,
+            "report": validation_report
+        }
+    
+    def validate_code(self, code: str, srs_content: str, test_result: Dict) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        验证代码质量
+        
+        Args:
+            code: 源代码
+            srs_content: SRS 文档
+            test_result: 测试结果
+        
+        Returns:
+            验证结果
+        """
+        prompt = f"""
+请验证代码质量：
+
+【SRS 需求】
+{self._truncate(srs_content, 1500)}
+
+【代码】
+{self._truncate(code, 2000)}
+
+【测试结果】
+{test_result}
+
+检查清单：
+1. ✅ 实现所有功能需求
+2. ✅ 通过所有测试用例
+3. ✅ 代码符合规范（MISRA-C/PEP8）
+4. ✅ 包含完整文档
+5. ✅ 无安全漏洞
+6. ✅ 性能满足要求
+
+请输出代码质量验证报告。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        validation_report = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        return {
+            "valid": test_result.get("success", False) and "✅" in validation_report,
+            "report": validation_report
+        }
+    
+    def generate_final_report(self) -> str:
+        """
+        生成最终项目总结报告
+        
+        Returns:
+            最终报告内容
+        """
+        prompt = """
+请生成项目最终总结报告，包含：
+
+1. 项目概述
+2. 交付物清单：
+   - SRS 文档
+   - 测试用例
+   - 源代码
+3. 质量指标：
+   - 测试覆盖率
+   - 代码质量评分
+4. 合规性说明：
+   - ISO 26262
+   - MISRA-C
+   - ASPICE
+5. 后续建议
+
+请基于 workspace 目录下的所有文件生成完整报告。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        final_report = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        # 保存最终报告
+        report_file = self.workspace_dir / "FINAL_REPORT.md"
+        with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(final_report)
+        
+        print(f"✅ 最终报告已生成：{report_file}")
+        return final_report
+    
+    def request_human_approval(
+        self,
+        approval_type: str,
+        description: str,
+        data: Dict[str, Any]
+    ) -> bool:
+        """
+        请求人工确认（需要前端配合实现）
+        
+        Args:
+            approval_type: 确认类型
+            description: 确认描述
+            data: 相关数据
+        
+        Returns:
+            用户是否批准
+        """
+        # 这里只是标记，实际的前端交互由 Streamlit 处理
+        print(f"\n⚠️ 需要人工确认：{description}")
+        print(f"类型：{approval_type}")
+        print(f"数据：{data}\n")
+        
+        # 在命令行模式下，可以简单询问用户
+        # 在 GUI 模式下，这会触发前端弹窗
+        try:
+            response = input("是否批准？(y/n): ").lower()
+            return response == 'y'
+        except:
+            # 非交互模式下默认批准
+            return True
+    
+    def _truncate(self, text: str, max_length: int) -> str:
+        """截断文本"""
+        if len(text) <= max_length:
+            return text
+        return text[:max_length] + "... [内容已截断]"
+
+
+def create_orchestrator_agent(llm_config: Optional[Dict] = None) -> AssistantAgent:
+    """
+    创建 Orchestrator Agent（AutoGen 原生格式）
+    
+    Args:
+        llm_config: LLM 配置
+    
+    Returns:
+        AutoGen AssistantAgent 实例
+    """
+    config = llm_config or get_agent_llm_config("Orchestrator")
+    
+    agent = AssistantAgent(
+        name="Orchestrator",
+        system_message=ORCH_PROMPT,
+        llm_config=config,
+        description="多智能体系统协调器",
+        human_input_mode="NEVER"
+    )
+    
+    return agent