المهارات multi-agent-patterns
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multi-agent-patterns

آمن

Construire des systèmes multi-agents

متاح أيضًا من: Asmayaseen,muratcankoylan,ChakshuGautam

Les systèmes à agent unique font face à des limites de contexte qui contraignent la gestion des tâches complexes. Les architectures multi-agents distribuent le travail entre des agents spécialisés avec des fenêtres de contexte séparées, permettant un raisonnement parallèle et une coordination au-delà des capacités d'un agent unique.

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استخدام "multi-agent-patterns". Concevoir un système multi-agents d'équipe de recherche

النتيجة المتوقعة:

Un superviseur coordonne quatre spécialistes : Researcher (recherche web, récupération de documents), Analyzer (analyse de données, statistiques), Fact-checker (vérification, validation), et Writer (génération de rapports). Le superviseur décompose les requêtes de recherche, route vers les agents appropriés et agrège les conclusions. Utiliser un outil forward_message pour permettre des réponses directes aux utilisateurs lorsque les agents produisent une sortie finale, évitant le problème du téléphone arabe où les superviseurs paraphrasent incorrectement les réponses des sous-agents.

استخدام "multi-agent-patterns". Quand dois-je utiliser les motifs pair-à-pair vs hiérarchiques ?

النتيجة المتوقعة:

Utilisez pair-à-pair/essaim quand : les tâches nécessitent une exploration flexible, la planification rigide est contre-productive, ou les exigences émergent dynamiquement. Avantages : aucun point de défaillance unique, mise à l'échelle pour l'exploration en largeur, permet les comportements émergents. Utilisez hiérarchique pour : les projets à grande structure claire, les flux de travail d'entreprise avec des couches de gestion, ou les tâches nécessitant à la fois une planification de haut niveau et une exécution détaillée. Avantages : reflète les structures organisationnelles, séparation claire des préoccupations.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/25/2026

Security evaluation confirms this is a documentation skill about multi-agent architecture patterns. Static findings flagged external_commands, network, and cryptographic patterns but all are FALSE POSITIVES - the scanner misidentified markdown code blocks as shell commands, documentation URLs as HTTP requests, and coincidental keywords as cryptographic usage. The skill contains no executable code, no actual network calls, and no security vulnerabilities.

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درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Automatisation des tâches de recherche

Coordonner plusieurs agents spécialisés (chercheur, analyste, vérificateur, rédacteur) pour effectuer des tâches de recherche complètes en parallèle, avec un superviseur agrégeant les résultats.

Systèmes de flux de travail d'entreprise

Déployer des structures d'agents hiérarchiques qui reflètent les hiérarchies organisationnelles, avec des couches stratégiques, de planification et d'exécution gérant différents niveaux d'abstraction.

Routage du service client

Implémenter des motifs d'agents pair-à-pair qui transfèrent dynamiquement les demandes clients aux agents spécialisés (facturation, technique, ventes) selon le type de demande.

جرّب هذه الموجهات

Motif de superviseur basique 
Concevoir un système d'agent superviseur qui coordonne trois agents spécialistes pour [TASK]. Inclure comment le superviseur décompose la tâche, route vers les spécialistes appropriés et agrège les résultats.
Conception de transfert pair-à-pair 
Créer une architecture d'agents pair-à-pair pour [USE_CASE] où les agents peuvent se transférer dynamiquement. Définir les protocoles de transfert et les mécanismes de passage d'état.
Architecture hiérarchique 
Concevoir un système d'agents hiérarchique à trois couches pour [DOMAIN] : couche stratégie pour la définition des objectifs, couche planification pour la décomposition des tâches, et couche exécution pour les tâches atomiques.
Implémentation du mécanisme de consensus 
Implémenter un mécanisme de consensus pour [SCENARIO] qui utilise le vote pondéré par les scores de confiance des agents. Inclure les protocoles de débat pour la critique adverse et l'intervention basée sur des déclencheurs pour la détection de flagornerie.

أفضل الممارسات

  • Concevoir l'isolation de contexte comme le bénéfice principal - les sous-agents doivent avoir des contextes propres et focalisés plutôt que de porter l'histoire accumulée
  • Choisir le motif d'architecture basé sur les besoins de coordination, pas sur les métaphores organisationnelles - le motif superviseur offre du contrôle, le pair-à-pair offre de la flexibilité, l'hierarchique offre de l'abstraction
  • Implémenter des protocoles de transfert explicites avec passage d'état pour éviter les fuites de contexte entre les agents

تجنب

  • Créer des sous-agents qui imitent des rôles organisationnels (PDG, manager, ouvrier) plutôt que de se concentrer sur le partitionnement du contexte - cela anthropomorphise les agents sans benefit fonctionnel
  • Permettre au superviseur de paraphraser les réponses des sous-agents (le problème du téléphone arabe) qui perd la fidélité dans les systèmes multi-agents
  • Utiliser le vote à la majorité simple sans pondération par la confiance ou l'expertise - les hallucinations des modèles faibles ont le même poids que le raisonnement des modèles forts

الأسئلة المتكررة

Quel est le bénéfice principal des architectures multi-agents ?
Le bénéfice principal est l'isolation du contexte. Chaque sous-agent opère dans une fenêtre de contexte propre focalisée sur sa sous-tâche sans porter le contexte accumulé des autres tâches. Cela aborde le goulot d'étranglement du contexte qui limite les systèmes à agent unique.
Combien les systèmes multi-agents sont-ils plus coûteux par rapport aux agents uniques ?
Les systèmes multi-agents consomment environ 15x plus de tokens que les lignes de base à agent unique en raison de la surcharge de coordination, des fenêtres de contexte parallèles et de l'agrégation des résultats. Cependant, ils permettent des capacités au-delà des limites d'un agent unique.
Quel motif d'architecture dois-je choisir ?
Choisissez superviseur/orchestrateur pour un contrôle centralisé et une décomposition claire des tâches. Choisissez pair-à-pair/essaim pour une exploration flexible et des exigences émergentes. Choisissez hiérarchique pour les systèmes à grande échelle avec des couches d'abstraction claires.
Comment éviter les goulots d'étranglement du superviseur ?
Implémenter des contraintes de schéma de sortie pour que les travailleurs ne retournent que des résumés distillés. Utiliser des points de contrôle pour persister l'état du superviseur sans porter l'histoire complète. Envisager des mécanismes de passage direct permettant aux sous-agents de répondre aux utilisateurs quand c'est approprié.
Quels mécanismes de consensus fonctionnent pour les systèmes multi-agents ?
Vote pondéré (pondérer par confiance ou expertise), protocoles de débat (critique adverse sur plusieurs rounds), et intervention basée sur des déclencheurs (détecter les marqueurs de blocage ou de flagornerie). Évitez le vote à la majorité simple qui traite les hallucinations des modèles faibles de manière égale.
Quels frameworks implémentent ces motifs ?
LangGraph utilise des machines à états basées sur des graphes avec des nœuds et des arêtes explicites. AutoGen utilise des motifs conversationnels/orientés événements avec GroupChat. CrewAI utilise des flux de processus basés sur des rôles avec des structures d'équipes hiérarchiques.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

المستودع

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/multi-agent-patterns

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md