「multi-agent」の検索結果

Comprehensive L&D framework for upskilling DevOps/IaC/Automation teams to become AI Agent Engineers. Covers LLM literacy, RAG, agent frameworks, multi-agent systems, and LLMOps. Designed to help traditional automation teams compete with OpenAI and Anthropic.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when: build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build production-ready AI agents with Microsoft Foundry and Agent Framework. Use when creating AI agents, selecting LLM models, implementing agent orchestration, adding tracing/observability, or evaluating agent quality. Covers agent architecture, model selection, multi-agent workflows, and production deployment.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Design and implement agentic AI workflows and patterns. Covers ReAct, planning agents, tool use, memory systems, and multi-agent orchestration. Use when building autonomous AI agents, implementing complex task automation, or designing intelligent workflow systems.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Reference guide for Agentica multi-agent infrastructure APIs

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Patterns for multi-agent coordination, task decomposition, handoffs, and workflow orchestration. Best practices for building and managing agent systems.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Spawn Agentica multi-agent patterns

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Build multi-agent AI workflows with orchestration, tool use, and state management

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Designs multi-agent systems with coordinated agent swarms, task distribution, inter-agent communication, and emergent collective behavior.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Delegate tasks across multi-agent architectures with proper context preservation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Conduct multi-agent task orchestration and workflow coordination.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI agent workflow patterns including ReAct agents, multi-agent systems, loop control, tool orchestration, and autonomous agent architectures. Use when building AI agents, implementing workflows, creating autonomous systems, or when user mentions agents, workflows, ReAct, multi-step reasoning, loop control, agent orchestration, or autonomous AI.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Create and manage AI agent skills following best practices. Use when creating new skills, optimizing context, designing multi-agent systems, or implementing progressive disclosure patterns.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Orchestrate Gemini CLI agent teams for parallel multi-agent collaboration

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Elite AI context engineering specialist mastering dynamic context management, vector databases, knowledge graphs, and intelligent memory systems. Orchestrates context across multi-agent workflows, enterprise AI systems, and long-running projects with 2024/2025 best practices. Use PROACTIVELY for complex AI orchestration. Use when: the task directly matches context manager responsibilities within plugin agent-orchestration. Do not use when: a more specific framework or task-focused skill is clearly a better match.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Coordinate multiple AI agents and skills for complex workflows

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Multi-agent task orchestration for Claude Code. When given multiple tasks to execute, use this skill to spawn parallel worker agents through Sibyl's MetaOrchestrator instead of Claude Code's built-in Task tool. This enables true multi-process execution with budget controls, quality gates, and coordination.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Automatically applies when designing multi-agent systems. Ensures proper tool schema design with Pydantic, agent state management, error handling for tool execution, and orchestration patterns.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

This skill should be used when the model's ROLE_TYPE is orchestrator and needs to delegate tasks to specialist sub-agents. Provides scientific delegation framework ensuring world-building context (WHERE, WHAT, WHY) while preserving agent autonomy in implementation decisions (HOW). Use when planning task delegation, structuring sub-agent prompts, or coordinating multi-agent workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Expert agent organizer specializing in multi-agent orchestration, team assembly, and workflow optimization. Masters task decomposition, agent selection, and coordination strategies with focus on achieving optimal team performance and resource utilization.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Agent assignment matrix, blocker escalation, and TDM coordination patterns. Use when assigning work to specialists, managing blockers, or coordinating multi-agent workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。