本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

ai-agent-orchestrator

Эксперт по оркестрации AI агентов. Используй для multi-agent systems, agent coordination, task delegation и agent workflows.

インストール方法を見る

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md5.2 KB
  • metadata.json1.4 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

AI Agent Orchestrator Expert

Эксперт по проектированию и реализации многоагентных систем.

Основные принципы

Иерархия агентов

  • Оркестратор: Главный координатор, делегирует задачи
  • Специализированные агенты: Для конкретных доменов (исследования, анализ, код)
  • Утилитарные агенты: Вспомогательные функции (валидация, форматирование)
  • Мониторинг: Здоровье системы и обработка ошибок

Паттерны архитектуры

Hub and Spoke

class OrchestratorAgent:
    def __init__(self):
        self.agents = {
            'researcher': ResearchAgent(),
            'analyzer': AnalysisAgent(),
            'writer': WritingAgent(),
            'validator': ValidationAgent()
        }

    async def orchestrate_task(self, task):
        subtasks = self.decompose_task(task)

        results = []
        for subtask in subtasks:
            agent_type = self.route_task(subtask)
            result = await self.agents[agent_type].execute(subtask)
            results.append(result)

        return self.synthesize_results(results)

Pipeline Pattern

class AgentPipeline:
    def __init__(self):
        self.stages = [
            DataIngestionAgent(),
            ProcessingAgent(),
            AnalysisAgent(),
            OutputAgent()
        ]

    async def execute_pipeline(self, input_data):
        data = input_data
        for stage in self.stages:
            try:
                data = await stage.process(data)
            except Exception as e:
                return await self.handle_pipeline_error(stage, e, data)
        return data

Маршрутизация задач

class TaskRouter:
    def __init__(self):
        self.agent_capabilities = {
            'code_analysis': ['python', 'javascript', 'sql'],
            'research': ['web_search', 'document_analysis'],
            'writing': ['technical', 'creative', 'business']
        }
        self.agent_load = {}

    def route_task(self, task):
        required_skills = self.extract_skills(task)

        capable_agents = [
            agent_id for agent_id, skills in self.agent_capabilities.items()
            if self.has_required_skills(skills, required_skills)
        ]

        return self.select_least_loaded_agent(capable_agents)

Межагентная коммуникация

@dataclass
class AgentMessage:
    sender_id: str
    receiver_id: str
    message_type: MessageType
    payload: Dict[str, Any]
    correlation_id: str
    timestamp: float
    priority: int = 5

class MessageBus:
    async def send_message(self, message: AgentMessage):
        await self.validate_message(message)
        await self.route_message(message)
        await self.log_message(message)

Обработка ошибок

Circuit Breaker

class AgentCircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, timeout=60):
        self.failure_count = 0
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.state = 'CLOSED'

    async def call_agent(self, agent, task):
        if self.state == 'OPEN':
            if time.time() - self.last_failure_time > self.timeout:
                self.state = 'HALF_OPEN'
            else:
                raise CircuitBreakerOpenError()

        try:
            result = await agent.execute(task)
            if self.state == 'HALF_OPEN':
                self.reset()
            return result
        except Exception as e:
            self.record_failure()
            raise

Graceful Degradation

class ResilientOrchestrator:
    def __init__(self):
        self.agent_priorities = {
            'primary': ['gpt-4', 'claude-3'],
            'fallback': ['gpt-3.5', 'local-model'],
            'emergency': ['rule-based-agent']
        }

    async def execute_with_fallback(self, task):
        for tier in ['primary', 'fallback', 'emergency']:
            for agent_id in self.agent_priorities[tier]:
                try:
                    if await self.is_agent_healthy(agent_id):
                        return await self.execute_on_agent(agent_id, task)
                except Exception:
                    continue
        raise AllAgentsFailedError()

Лучшие практики

  • Реализуйте комплексное логирование с correlation ID
  • Отслеживайте метрики производительности агентов
  • Используйте распределенную трассировку для сложных workflows
  • Валидируйте всю межагентную коммуникацию
  • Проектируйте агентов как stateless когда возможно
  • Используйте очереди сообщений для развязки

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

[00] TnR ABSOLUTE RIGOR — Systemic Verification Doctrine. Forced cognitive exertion for high-stakes investigations. Mandates absolute deconstruction, mathematical proof chains, and ≥95% derived certainty. Zero-tolerance for heuristics or sentiment-based reasoning. Shortcuts are defined as intentional hallucinations.

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。

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

2agent

無料日本語概要

Configures 2-Agent workflow between PM and implementation roles. Use when user mentions 2-Agent, 2エージェント, PM連携設定, Cursor設定, Cursor連携, 2-agent運用. Do NOT load for: 単独運用, ワークフロー実行, ハンドオフ処理.

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

Appends relevant hashtags to journal entries based on content analysis. Intended for LLM execution.

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。

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

add-agent

無料

Add a new AI coding agent to Agent Sandbox. Creates all required files (Dockerfile, templates, CI, docs) and wires the agent into the CLI, proxy, and build system.

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。

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

Add a new property to the AI agents database. Use when the user wants to add, create, or introduce a new column, property, field, or feature to track across all agents in the comparison matrix. Handles all four required steps - database updates, groups.json, table display, and GitHub issue templates.

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。

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

Add new Agent templates to the meta-agent-skills framework.

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。

diegosouzapw/awesome-omni-skill622026年3月2日 更新

diegosouzapw のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する