複数のAIエージェントを協調させてシステムを構築するには、慎重なアーキテクチャが必要です。このスキルでは、7つの実践的な協調パターンと4層アーキテクチャのガイダンスを提供し、クリーンアップ、コスト追跡、エラー回復を処理する堅牢でスケーラブルなマルチエージェントシステムを設計します。
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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:
- 推奨パターン：ファンアウト/ファンイン
- 主要な考慮事項：
- - コスト集約のためにsession.1.1、session.1.2などの階層的IDを使用
- - 各サブエージェントにタイムアウトを設定（2分を推奨）
- - 部分的な障害に関係なく結果を集約
- - カスケード停止を実装：常に親を停止する前に子を停止
- - 親子里コスト伝播を使用してレビュー担当者ごとのコストを追跡
- - 複雑なタスクにはスマートモデル（セキュリティ、テスト）、単純なタスクには高速モデル（スタイル、ドキュメント）を使用
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
協調パターンの選択
スケール、状態、制約に関する6つの-discovery質問に答えることで、ワークロードに適したパターンを選択
エージェントライフサイクルの実装
カスケード停止、孤立検出、チェックポインティングを構築して、クラッシュに耐える信頼性の高いマルチエージェントシステムを構築
大規模なコスト追跡
エージェント階層全体でコストを集計し、予算超過を防ぐためにレート制限を実装
Essayez ces prompts
I need to build a multi-agent system. What patterns should I consider and what questions should I ask before starting?
I have 100 files that need analysis. Each analysis is independent but results need synthesis. Which pattern fits best?
My multi-agent system keeps leaving orphaned agents. How do I implement cascading stop and orphan detection?
I want to use different models for different tasks to reduce costs. How do I implement map-reduce with cheap mappers and smart reducers?
Bonnes pratiques
- 4層アーキテクチャを実装：テスト可能性のためにツールを決定論的に保つ（レイヤー1以下にLLMコールなし）
- コストとdelegate深度を追跡するために階層的IDを使用；最大深度制限で無限の再帰を防止
- 常に親を停止する前に子を停止する（カスケード停止）して、リソースを消費する孤立したエージェントを防止
Éviter
- ツール実装内にLLMコールを配置すると決定論性が破れ、テストが不可能になる
- カスケード停止がない場合、オーケストレータがクラッシュまたは終了すると孤立したエージェントが発生する
- 権限継承がない場合、サブエージェントが親がアクセスできる以上の権限を昇格させる可能性がある