agent-orchestration-multi-agent-optimize
최고 성능을 위한 멀티 에이전트 시스템 최적화
멀티 에이전트 워크플로는 종종 조정 병목 현상과 관리되지 않는 비용 문제를 겪습니다. 이 스킬은 프로파일링, 오케스트레이션 전략, 비용 제어를 제공하여 효율성을 극대화합니다.
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테스트해 보기
"agent-orchestration-multi-agent-optimize" 사용 중입니다. 이커머스 추천을 위한 3 에이전트 시스템 프로파일링
예상 결과:
프로파일링 결과 Database Agent 가 주요 병목 현상으로 확인되었습니다 (평균 450ms 쿼리 시간). Application Agent 는 효율적인 CPU 사용량을 보입니다 (12%). Frontend Agent 는 피크 트래픽 중 렌더링 지연이 발생합니다. 권장사항: 데이터베이스 인덱싱 추가, 쿼리 캐싱 구현, 중요도가 낮은 프론트엔드 업데이트 지연
"agent-orchestration-multi-agent-optimize" 사용 중입니다. 고객 서비스 에이전트 클러스터 비용 최적화
예상 결과:
비용 분석: 토큰의 68% 가 복잡한 추론 에이전트에서 사용됨. 권장사항: 단순 쿼리는 Haiku 로 라우팅 (83% 절감), Sonnet 은 복잡한 사례용으로 예약. FAQ 에 대한 응답 캐싱 구현. 예상 절감액: 월 52% 비용 감소
"agent-orchestration-multi-agent-optimize" 사용 중입니다. 데이터 처리 파이프라인을 위한 병렬 오케스트레이션 설계
예상 결과:
오케스트레이션 계획: 4 개의 병렬 에이전트 (검증, 강화, 변환, 저장). 8 워커를 갖춘 스레드 풀 실행기. 내결함성: 실패한 에이전트 2 회 재시도, 각 단계 후 체크포인트. 예상 처리량: 순차 실행 대비 3.2 배 향상
보안 감사
안전All 18 static analysis findings are false positives. The file is documentation-only (SKILL.md) containing Python code examples in markdown blocks. The static analyzer incorrectly identified markdown code fences as Ruby shell execution and misread documentation text as weak cryptography. No executable code, network calls, or dangerous patterns exist.
품질 점수
만들 수 있는 것
이커머스 플랫폼 최적화
이커머스 플랫폼을 위한 제품 추천, 재고 관리 및 고객 서비스를 처리하는 멀티 에이전트 시스템을 프로파일링하고 최적화합니다.
엔터프라이즈 API 성능 개선
높은 처리량 요구사항을 가진 엔터프라이즈 API 를 위한 다계층 에이전트 오케스트레이션을 분석하고 개선합니다.
AI 워크플로우 비용 절감
품질 임계값을 유지하면서 LLM 비용을 절감하기 위한 비용 제어 및 적응형 모델 선택을 구현합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
내 멀티 에이전트 시스템을 분석하여 처리량에 영향을 미치는 상위 3 가지 병목 현상을 식별합니다. 현재 설정: [에이전트와 역할을 설명합니다]. 목표 지표: [목표를 명시합니다].
내 멀티 에이전트 워크플로우를 위한 오케스트레이션 전략을 설계합니다. 관여하는 에이전트: [에이전트 목록]. 제약 조건: [예산, 지연 시간, 품질 요구사항]. 병렬 실행 계획과 대체 전략을 제공합니다.
에이전트 토큰 사용량을 검토하고 비용 최적화 전략을 권장합니다. 현재 월 지출: [금액]. 에이전트와 기능: [세부사항]. 품질 임계값: [요구사항]. 모델 선택 및 캐싱 전략을 제안합니다.
내 멀티 에이전트 시스템의 포괄적인 최적화를 수행합니다. 기준 지표: [현재 성능 데이터 제공]. 목표 개선사항: [구체적인 목표]. 제약 조건: [예산, 일정, 품질]. 프로파일링 결과, 오케스트레이션 변경사항 및 롤백 계획을 제공합니다.
모범 사례
- 개선 사항을 정확하게 측정하려면 최적화 전에 항상 기준 지표를 수립하십시오
- 시스템 전체 회귀를 방지하려면 롤백 기능이 있는 점진적 롤아웃을 구현하십시오
- 리소스 소비에 대한 성능 향상의 균형을 유지하고 시스템 안정성을 유지하십시오
피하기
- 회귀 테스트 및 검증 없이 오케스트레이션 변경 사항 배포
- 품질 임계값과 허용 가능한 마진을 희생하면서 속도 최적화
- 이전 및 이후 성능을 측정하지 않고 되돌릴 수 없는 변경 사항 수행