building-multiagent-systems
Projetar sistemas de IA multi-agente prontos para produção
こちらからも入手できます: 2389-research
Construir sistemas com múltiplos agentes de IA coordenados requer uma arquitetura cuidadosa. Esta habilidade fornece sete padrões de coordenação testados em batalha e orientação de arquitetura de quatro camadas para projetar sistemas multi-agente robustos e escaláveis que lidam com limpeza, rastreamento de custos e recuperação de erros.
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「building-multiagent-systems」を使用しています。 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)
期待される結果:
- Recommended pattern: Fan-Out/Fan-In
- Key considerations:
- - Use hierarchical IDs like session.1.1, session.1.2 for cost aggregation
- - Set timeouts on each sub-agent (2 minutes recommended)
- - Aggregate results regardless of partial failures
- - Implement cascading stop: always stop children before stopping orchestrator
- - Track costs per reviewer using parent-child cost propagation
- - Use smart models for complex tasks (security, tests), fast models for simple ones (style, docs)
セキュリティ監査
安全Pure documentation skill containing only markdown files with TypeScript pseudocode examples. No executable code, network calls, file system access, or external commands. All 118 static findings are false positives from the scanner misinterpreting documentation context. TypeScript template literals were flagged as shell backticks, and architectural terms triggered cryptographic/reconnaissance heuristics. The skill provides only educational architectural guidance.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (66)
🌐 ネットワークアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
Escolher padrão de coordenação
Selecione o padrão certo para sua carga de trabalho respondendo seis perguntas de descoberta sobre escala, estado e restrições
Implementar ciclo de vida de agentes
Construa cascading stop, detecção de órfãos e checkpointing para sistemas multi-agente confiáveis que sobrevivem a falhas
Rastrear custos em escala
Agregue custos através de hierarquias de agentes e implemente limitação de taxa para evitar estouros de orçamento
これらのプロンプトを試す
Preciso construir um sistema multi-agente. Quais padrões devo considerar e quais perguntas devo fazer antes de começar?
Tenho 100 arquivos que precisam de análise. Cada análise é independente, mas os resultados precisam de síntese. Qual padrão se encaixa melhor?
Meu sistema multi-agente continua deixando agentes órfãos. Como implemento cascading stop e detecção de órfãos?
Quero usar modelos diferentes para tarefas diferentes para reduzir custos. Como implemento map-reduce com mappers baratos e reducers inteligentes?
ベストプラクティス
- Implemente arquitetura de quatro camadas: mantenha ferramentas determinísticas (sem chamadas LLM abaixo da Camada 1) para testabilidade
- Use IDs hierárquicos para rastrear custos e profundidade de delegação; previna recursão infinita com limites de profundidade máxima
- Sempre pare os filhos antes de parar o pai (cascading stop) para evitar agentes órfãos consumindo recursos
回避
- Colocar chamadas LLM dentro de implementações de ferramentas quebra o determinismo e torna o teste impossível
- Falta de cascading stop leva a agentes órfãos quando o orquestrador falha ou sai
- Sem herança de permissões permite que sub-agentes escalem privilégios além do que o pai tem acesso