agent-orchestration-multi-agent-optimize
Otimize Sistemas Multi-Agentes para Desempenho Máximo
Fluxos de trabalho multi-agentes frequentemente sofrem com gargalos de coordenação e custos não gerenciados. Esta skill fornece estratégias de profiling, orquestração e controles de custo para maximizar a eficiência.
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正在使用“agent-orchestration-multi-agent-optimize”。 Realizar profiling de sistema de 3 agentes para recomendações de e-commerce
预期结果:
Profiling identificou Database Agent como gargalo primário (tempo médio de query de 450ms). Application Agent mostra uso eficiente de CPU (12%). Frontend Agent tem atrasos de renderização durante tráfego de pico. Recomendado: Adicionar indexação de banco de dados, implementar caching de queries, adiar atualizações não-críticas do frontend.
正在使用“agent-orchestration-multi-agent-optimize”。 Otimizar custos para cluster de agentes de atendimento ao cliente
预期结果:
Análise de custos: 68% dos tokens usados pelo agente de raciocínio complexo. Recomendação: Roteirizar queries simples para Haiku (economiza 83%), reservar Sonnet para casos complexos. Implementar caching de respostas para FAQs. Economia projetada: 52% de redução de custo mensal.
正在使用“agent-orchestration-multi-agent-optimize”。 Projetar orquestração paralela para pipeline de processamento de dados
预期结果:
Plano de orquestração: 4 agentes paralelos (validação, enriquecimento, transformação, armazenamento). Thread pool executor com 8 workers. Tolerância a falhas: retry de agentes falhos 2x, checkpoint após cada estágio. Vazão esperada: melhoria de 3,2x sobre execução sequencial.
安全审计
安全All 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.
质量评分
你能构建什么
Otimização de Plataforma E-commerce
Realizar profiling e otimização de um sistema multi-agente que gerencia recomendações de produtos, controle de inventário e atendimento ao cliente para uma plataforma de e-commerce.
Melhoria de Desempenho de APIs Empresariais
Analisar e melhorar a orquestração multi-agente em camadas para APIs empresariais com requisitos de alta vazão.
Redução de Custos para Fluxos de Trabalho de IA
Implementar controles de custo e seleção adaptativa de modelos para reduzir despesas com LLM mantendo limites de qualidade.
试试这些提示
Analise meu sistema multi-agente e identifique os 3 principais gargalos afetando a vazão. Configuração atual: [descreva agentes e seus papéis]. Métricas alvo: [especifique objetivos].
Projete uma estratégia de orquestração para meu fluxo de trabalho multi-agente. Agentes envolvidos: [liste agentes]. Restrições: [orçamento, latência, requisitos de qualidade]. Forneça plano de execução paralela e estratégias de fallback.
Revise o uso de tokens dos meus agentes e recomende estratégias de otimização de custos. Gasto mensal atual: [valor]. Agentes e suas funções: [detalhes]. Limites de qualidade: [requisitos]. Sugira estratégias de seleção de modelos e caching.
Realize otimização abrangente do meu sistema multi-agente. Métricas de baseline: [forneça dados de desempenho atuais]. Melhorias alvo: [objetivos específicos]. Restrições: [orçamento, cronograma, qualidade]. Entregue resultados de profiling, mudanças de orquestração e plano de rollback.
最佳实践
- Sempre estabeleça métricas de baseline antes da otimização para medir melhoria com precisão
- Implemente rollouts graduais com capacidade de rollback para prevenir regressões sistêmicas
- Equilibre ganhos de desempenho contra consumo de recursos e mantenha estabilidade do sistema
避免
- Implantar mudanças de orquestração sem testes de regressão e validação
- Otimizar para velocidade à custa de limites de qualidade e margens aceitáveis
- Fazer mudanças irreversíveis sem medir desempenho antes e depois