building-multiagent-systems
Produktionsreife Multi-Agenten-KI-Systeme entwerfen
Également disponible depuis: 2389-research
Das Erstellen von Systemen mit mehreren koordinierenden KI-Agenten erfordert eine sorgfältige Architektur. Diese Fähigkeit bietet sieben erprobte Koordinationsmuster und eine Vier-Schichten-Architektur-Anleitung zum Entwerfen robuster, skalierbarer Multi-Agenten-Systeme, die Bereinigung, Kostenverfolgung und Fehlerbehandlung bewältigen.
Télécharger le ZIP du skill
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "building-multiagent-systems". I want to build a system where one orchestrator coordinates 5 specialist agents in parallel, each analyzing a pull request from a different perspective (security, performance, style, tests, docs)
Résultat attendu:
- Empfohlenes Muster: Fan-Out/Fan-In
- Wichtige Überlegungen:
- - Verwenden Sie hierarchische IDs wie session.1.1, session.1.2 für Kostenaggregation
- - Setzen Sie Timeouts für jeden Sub-Agent (2 Minuten empfohlen)
- - Aggregieren Sie Ergebnisse unabhängig von partiellen Fehlern
- - Implementieren Sie kaskadierenden Stopp: Stoppen Sie immer Kinder, bevor Sie den Orchestrator stoppen
- - Verfolgen Sie Kosten pro Reviewer mit Parent-Child-Kostenpropagierung
- - Verwenden Sie intelligente Modelle für komplexe Aufgaben (Sicherheit, Tests), schnelle Modelle für einfache (Style, Docs)
Audit de sécurité
SûrPure prompt-based skill containing only markdown documentation and TypeScript pseudocode examples. No executable code, network calls, file access, or external commands. The skill provides architectural guidance through educational patterns and best practices.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Koordinationsmuster auswählen
Wählen Sie das richtige Muster für Ihre Workload, indem Sie sechs Discovery-Fragen zu Skalierung, Status und Einschränkungen beantworten
Agenten-Lebenszyklus implementieren
Erstellen Sie kaskadierenden Stopp, Erkennung von Verwaisten und Checkpointing für zuverlässige Multi-Agenten-Systeme, die Abstürze überstehen
Kosten in großem Maßstab verfolgen
Aggregieren Sie Kosten über Agenten-Hierarchien und implementieren Sie Rate-Limiting, um Budgetüberschreitungen zu verhindern
Essayez ces prompts
Ich muss ein Multi-Agenten-System erstellen. Welche Muster sollte ich in Betracht ziehen und welche Fragen sollte ich vor dem Start stellen?
Ich habe 100 Dateien, die analysiert werden müssen. Jede Analyse ist unabhängig, aber die Ergebnisse müssen zusammengeführt werden. Welches Muster passt am besten?
Mein Multi-Agenten-System lässt ständig verwaiste Agenten zurück. Wie implementiere ich kaskadierenden Stopp und Erkennung von Verwaisten?
Ich möchte verschiedene Modelle für verschiedene Aufgaben verwenden, um Kosten zu senken. Wie implementiere ich Map-Reduce mit günstigen Mappern und intelligenten Reducern?
Bonnes pratiques
- Implementieren Sie Vier-Schichten-Architektur: Halten Sie Tools deterministisch (keine LLM-Aufrufe unter Schicht 1) für Testbarkeit
- Verwenden Sie hierarchische IDs zur Verfolgung von Kosten und Delegationstiefe; verhindern Sie unendliche Rekursion mit Max-Tiefe-Limits
- Stoppen Sie immer Kinder, bevor Sie den Parent stoppen (kaskadierender Stopp), um verwaiste Agenten zu verhindern, die Ressourcen verbrauchen
Éviter
- LLM-Aufrufe in Tool-Implementierungen zu platzieren, bricht Deterministizität und macht Testen unmöglich
- Fehlender kaskadierender Stopp führt zu verwaisten Agenten, wenn der Orchestrator abstürzt oder beendet wird
- Keine Berechtigungsvererbung erlaubt es Sub-Agenten, Berechtigungen zu eskalieren, die über das hinausgehen, was der Parent hat