Анализ координации многоагентных систем
Многоагентные системы могут скрывать хрупкие передачи управления, связанность через общее состояние и неясные пути коммуникации. Этот навык помогает Claude, Codex или Claude Code описать модели координации и подготовить структурированный обзор.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "multi-agent-analysis" from https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dowwie-multi-agent-analysis/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «multi-agent-analysis». Проверь агентный фреймворк с одним маршрутизатором и тремя специализированными агентами.
Ожидаемый результат:
Система использует модель supervisor. Маршрутизатор управляет потоком выполнения, специализированные агенты получают делегированные задачи, а обработка сбоев зависит от маршрутизатора.
Использование «multi-agent-analysis». Сравни pipeline на основе очереди с событийной агентной сетью.
Ожидаемый результат:
Pipeline обеспечивает более понятный порядок выполнения и более простую отладку. Событийная модель снижает связанность, но требует более сильной наблюдаемости и механизмов повторных попыток.
Использование «multi-agent-analysis». Оцени совместное использование состояния в системе с общей памятью и отдельными очередями для каждого агента.
Ожидаемый результат:
Дизайн является гибридным. Общая память улучшает доступ к контексту, а очереди сохраняют изоляцию для сообщений задач и асинхронных ответов.
All static findings were false positives caused by Markdown fences, inline code formatting, or example terminology in SKILL.md. No evidence of executable commands, credential handling, reconnaissance behavior, or prompt injection attempts was found in the reviewed skill file.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dowwie-multi-agent-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dowwie-multi-agent-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Dowwie. (2026). multi-agent-analysis security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis/audits/9@techreport{dowwie-dowwie-multi-agent-analysis-2026,
author = {Dowwie},
title = {multi-agent-analysis security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "multi-agent-analysis security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Dowwie"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/dowwie-multi-agent-analysis/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dowwie-multi-agent-analysis:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Описать модель координации, перечень агентов, передачи управления и границы состояния в существующей кодовой базе.
Оценить, как разные фреймворки маршрутизируют задачи, разделяют состояние и обрабатывают асинхронную коммуникацию.
Определить, где оркестрация, очереди, события и предотвращение циклов требуют внимания до реализации.
Проанализируй эту многоагентную систему и классифицируй ее модель координации. Сосредоточься на потоке управления, ролях агентов и точках передачи управления.
Проверь предоставленные файлы агентов. Задокументируй каждую передачу управления, какой контекст передается между агентами и где состояние является общим или изолированным.
Сравни протоколы коммуникации в этих двух многоагентных фреймворках. Объясни задержку, связанность, асинхронное поведение и режимы отказа для каждого.
Выполни полный многоагентный анализ этой кодовой базы. Включи модель координации, перечень агентов, механику передачи управления, совместное использование состояния, протокол коммуникации, предотвращение циклов и рекомендации.
Автор
DowwieЛицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/Dowwie/agent_framework_study/tree/main/.claude/skills/multi-agent-analysisСсылка
72d5025b022c77f7a51bdf5c1637c689c80e89d1
Актуальность поддержки
25.07.2026
Использование
7 загрузок · 198 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Картирование циклов управления агентов
Агентные фреймворки скрывают циклы рассуждений в разрозненных файлах. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code находить циклы, пошаговые функции и условия завершения.
Оценка устойчивости агента
Агентные фреймворки часто скрывают пути отказов, слабую изоляцию и неполное поведение восстановления. Этот навык помогает проводить структурированные проверки распространения ошибок, песочниц, повторных попыток, резервных сценариев и готовности к продакшену.
Анализ архитектуры памяти агента
Фреймворки агентов часто скрывают, как взаимодействуют контекст, память и бюджеты токенов. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code структурированный способ проверять поток памяти и сравнивать проектные решения.
Оценка компонентных моделей во фреймворках
Точки расширения фреймворков бывает сложно сравнивать между разными кодовыми базами. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code анализировать абстракции, внедрение зависимостей и конфигурацию.
Создание матриц принятия решений по фреймворкам
Техническим командам часто нужно сравнивать фреймворки по четким критериям и с опорой на доказательства. Этот навык превращает аналитические заметки в структурированные матрицы, сводки компромиссов и рекомендации.
Анализ движков выполнения агентов
Фреймворки агентов скрывают параллелизм, топологию, события и хуки во множестве файлов. Этот навык проводит Claude, Codex или Claude Code через структурированный обзор движка выполнения.
Создание проверяемых спецификаций агентных циклов
от zhangzeyu99-web
Расплывчатые задачи для coding-agent часто отклоняются от цели, повторяют работу или останавливаются без доказательств. Этот skill превращает запросы в ограниченные спецификации циклов с верификаторами, правилами остановки и пакетами передачи.
Проектирование многоагентных архитектур
от ChakshuGautam
Сложная агентная работа может завершаться неудачей, когда одно окно контекста несет все задачи. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code проектировать агентные системы с четкими передачами управления.
Оптимизация многоагентной оркестрации
от sickn33
Многоагентные системы могут тратить лишние токены, время и вычислительные ресурсы, когда работа плохо скоординирована. Этот навык помогает с профилированием, распределением нагрузки и контролем затрат для надежных агентных рабочих процессов.
Проектирование надежных многоагентных систем
от 2389-research
Многоагентные проекты часто терпят неудачу из-за неясной оркестрации, слабых границ и неуправляемого доступа к инструментам. Этот навык предоставляет архитектурные паттерны, меры безопасности и чек-листы для продакшена для координированных агентов.
Convert Plans into Executable Tasks
от getpaperclipai
Plans often fail when tasks lack owners, dependencies, or clear starting conditions. This skill turns accepted Paperclip plans into a verified task graph that supports focused and parallel execution.
Управление многоагентным контекстом
от 89jobrien
Долгосрочная работа с ИИ часто теряет решения, блокеры и состояние сессии. Этот навык предоставляет практические рабочие процессы для контрольных точек, передач, записей памяти и компактного обмена контекстом.