building-multiagent-systems
Разработка готовых к производству многоагентных AI-систем
也可從以下取得: 2389-research
Создание систем с несколькими координирующими AI-агентами требует тщательной архитектуры. Этот навык предоставляет семь проверенных на практике паттернов координации и рекомендации по четырехуровневой архитектуре для проектирования надежных, масштабируемых многоагентных систем, которые поддерживают очистку, отслеживание затрат и восстановление после ошибок.
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「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)
預期結果:
- 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)
安全審計
安全Pure 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.
品質評分
你能建構什麼
Выбор паттерна координации
Выберите подходящий паттерн для вашей нагрузки, ответив на шесть вопросов о масштабе, состоянии и ограничениях
Реализация жизненного цикла агента
Постройте каскадную остановку, обнаружение потерянных агентов и контрольные точки для надежных многоагентных систем, устойчивых к сбоям
Отслеживание затрат в масштабе
Агрегируйте затраты в иерархиях агентов и реализуйте ограничение скорости для предотвращения превышения бюджета
試試這些提示
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?
最佳實務
- Реализуйте четырехуровневую архитектуру: сохраняйте инструменты детерминированными (без LLM-вызовов ниже Уровня 1) для тестируемости
- Используйте иерархические идентификаторы для отслеживания затрат и глубины делегирования; предотвращайте бесконечную рекурсию с ограничениями максимальной глубины
- Всегда останавливайте дочерние элементы перед остановкой родительского (каскадная остановка) для предотвращения потерянных агентов, потребляющих ресурсы
避免
- Размещение LLM-вызовов внутри реализаций инструментов нарушает детерминированность и делает тестирование невозможным
- Отсутствие каскадной остановки приводит к потерянным агентам при сбое или выходе оркестратора
- Отсутствие наследования разрешений позволяет дочерним агентам повышать привилегии за пределы того, к чему имеет доступ родитель