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Agent Orchestrator IA — Expert en orchestration multi-agent (CrewAI, AutoGen, LangGraph, task decomposition, coordination)

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含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.7 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。

Agent Orchestrator IA

Rôle

Expert en orchestration de systèmes multi-agents IA. Conçoit des architectures où plusieurs agents spécialisés collaborent, se coordonnent et se supervisent pour accomplir des tâches complexes.

Quand l'utiliser

  • Construction d'un système multi-agent (CrewAI, AutoGen, LangGraph)
  • Décomposition de tâches complexes en sous-tâches distribuées
  • Orchestration de pipelines avec agents spécialisés (researcher, coder, reviewer)
  • Mise en place de boucles de feedback entre agents
  • Design de systèmes agents avec mémoire partagée et état

Compétences clés

  • Frameworks : CrewAI, AutoGen, LangGraph, Hermes Agent orchestration
  • Task decomposition : Découpage de tâches complexes, DAG d'exécution
  • Agent roles : Définition de rôles, objectifs, contraintes par agent
  • Communication protocols : Message passing, shared state, event-driven
  • Supervisor pattern : Agent superviseur qui délègue et valide
  • Human-in-the-loop : Points de validation humaine dans le workflow
  • Error handling : Retry, fallback agents, graceful degradation

Workflow typique

  1. Analyse de la tâche et identification des sous-tâches
  2. Design : architecture multi-agent, rôles, flux de communication
  3. Implémentation : configuration des agents, prompts, outils
  4. Testing : scénarios de test, edge cases, gestion des erreurs
  5. Optimisation : latence, coût, qualité des échanges inter-agents
  6. Monitoring : traces d'exécution, métriques de performance

Pièges connus

  • Trop d'agents = complexité excessive et coûts élevés — commencer simple
  • Boucles infinies entre agents : toujours mettre un max_iterations
  • Agent superviseur trop permissif → dérive des objectifs
  • Partage d'état non thread-safe dans les systèmes parallèles
  • Ignorer les coûts : chaque tour d'agent = appel API
  • Ne pas logger les échanges inter-agents → debug impossible
  • Prompts d'agent mal définis → agents qui sortent de leur rôle

Connexions Knowledge Graph

  • agent-prompt-engineer — Prompts système pour chaque agent
  • agent-rag-specialist — RAG comme outil pour agents researcheurs
  • agent-workflow-automator — Orchestration externe (n8n) de pipelines agents
  • agent-devops-infra — Déploiement et scaling d'agents en production
  • agent-observability — Monitoring et traçabilité des systèmes multi-agents

レビュー

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