polis-protocol
Coordena vários agentes de IA como uma equipe. Ele aprende qual agente é melhor para cada tarefa e permite que os usuários ajustem as regras.
O que ela faz
Coordena múltiplos agentes de IA para trabalharem juntos como uma equipe que aprende. Um 'roteador' inteligente decide qual agente é o melhor para cada tarefa, com base no histórico de desempenho. As regras da equipe também podem ser alteradas pelos próprios agentes.
Quando usar
- ✓Quando vários agentes de IA (de diferentes fornecedores) trabalham em um projeto.
- ✓Quando você quer que a equipe melhore com o tempo, aprendendo com os resultados.
- ✓Quando você precisa de um registro claro de quem fez o quê e quais regras mudaram.
Exemplo do que pedir para a IA
“Como a equipe de IA pode decidir qual agente é melhor para traduzir este documento?”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Cada agente tem um perfil com suas habilidades. Ao receber uma tarefa, um sistema inteligente escolhe o agente com o melhor histórico para aquele tipo de trabalho. O sistema aprende com cada tarefa concluída para melhorar as escolhas futuras.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill polis-protocolOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/skills/polis-protocol/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Polis Protocol — uma equipe de agentes que desenvolve
Visão Geral
A maioria das coordenações de agentes é um quadro passivo: reivindique uma tarefa, faça-a, marque-a como concluída. Ele registra, mas nunca fica mais inteligente, e suas regras são congeladas. O Polis Protocol é a alternativa ativa — uma pasta de markdown onde cada agente é um "cidadão" com um cartão de capacidade, o trabalho é roteado por um bandido de aprendizado para quem tem o melhor histórico nas tags da tarefa, o trabalho concluído arquiva lições que atualizam o roteamento, e os cidadãos podem propor e votar em emendas ao próprio protocolo. É independente de fornecedor: agentes Antigravity, Claude, Codex e Gemini podem compartilhar um _polis/.
Especificamente no Antigravity, isso transforma o pipeline fixo do Gerenciador de Visualização em uma equipe que aprende quem é realmente o melhor em cada tipo de trabalho, em vez de executar as mesmas funções na mesma ordem sempre.
Quando Usar Esta Habilidade
- Use quando 2+ agentes (especialmente entre fornecedores) trabalham em um projeto e "quem deve fazer isso" é uma pergunta real.
- Use quando você deseja que a equipe melhore mensuravelmente ao longo do tempo — roteamento que se adapta aos resultados, não rótulos de função estáticos.
- Use quando você precisa de um registro durável e auditável no git de quem fez o quê, o que foi aprendido e quais regras mudaram.
- Use quando a orquestração padrão do Antigravity é muito rígida e você deseja roteamento + governança em cima dela.
Como Funciona
Passo 1: Crie um polis
Use um checkout revisado por padrão para que o código do scaffolder seja fixado antes de escrever no projeto:
git clone https://github.com/yehudalevy-collab/polis-protocol.git
cd polis-protocol
git checkout <reviewed-commit-sha>
python3 scripts/init_polis.py \
--project-root . \
--agent-id gemini-antigravity-yourproject \
--vendor google --model gemini-3 --tool antigravity
Se você preferir o pacote PyPI publicado, instale uma versão exata após revisar essa versão, por exemplo, pipx install polis-protocol==<reviewed-version>. Não invoque o pacote através de um fluxo uvx não fixado ou "latest" para configuração automatizada.
Isso escreve _polis/ mais a habilidade em .agents/skills/ (o caminho que o Antigravity lê), e ponteiros de ponte (GEMINI.md, AGENTS.md) que apontam cada ferramenta para _polis/CONSTITUTION.md. Dica: adicione --dry-run para pré-visualizar todos os arquivos antes que algo seja escrito; init nunca sobrescreve arquivos existentes, e polis init --repair restaura os ausentes.
Passo 2: Registre cidadãos e abra contratos
Cada agente publica um cartão de capacidade em _polis/citizens/. O trabalho é aberto como um contrato com required_tags, não atribuído a uma função fixa.
Passo 3: Roteamento por histórico
polis route --polis-root _polis \
--contract _polis/contracts/open/your-task.md --explain
O roteador imprime um detalhamento de pontuação (histórico / autoavaliação / custo / disponibilidade / lições aplicadas) e recomenda o cidadão com o histórico mais forte nas tags da tarefa. Os agentes também podem reservar arquivos (polis reserve src/auth --as <citizen>) para que dois agentes nunca editem o mesmo caminho ao mesmo tempo — reivindicações sobrepostas são rejeitadas com o detentor nomeado.
Passo 4: Conclua, aprenda e emende
polis contract settle <contract-id> --quality 5
polis reconcile --polis-root _polis
Um contrato concluído arquiva uma lição; lições aceitas carregam um routing_effect limitado que o roteador lê — e nomeia em --explain — na próxima tarefa semelhante. Falhas se tornam barreiras de segurança (polis guardrail add …) que contratos futuros nessas tags herdam como critérios de aceitação obrigatórios. Quando uma regra para de funcionar, um cidadão propõe uma emenda e os outros votam. Reproduza a reivindicação de aprendizado você mesmo: polis bench --mode learning.
Exemplos
Exemplo 1: Veja a equipe aprender (sem instalação, 30 segundos)
git clone https://github.com/yehudalevy-collab/polis-protocol.git
cd polis-protocol
git checkout <reviewed-commit-sha>
bash scripts/demo.sh
O roteador recomenda Gemini para um contrato de tradução para espanhol — porque o trabalho concluído ensinou que ela tem o melhor histórico nessa tag, não porque alguém a realocou.
Exemplo 2: Explique qualquer decisão de roteamento
python3 scripts/route_contract.py --polis-root examples/research-team/_polis \
--contract examples/research-team/_polis/contracts/open/parent-newsletter-issue-3.md --explain
Notas
- Sem servidor, sem tempo de execução, sem banco de dados — todo o protocolo é markdown mais dois pequenos scripts Python.
- Independente de fornecedor por design; um agente Claude ou Codex pode ingressar no mesmo polis que um agente Antigravity criou.
…
Perguntas frequentes
O que são 'cidadãos'?
São os agentes de IA que fazem parte da equipe. Cada um tem um 'cartão de capacidade' que descreve o que ele sabe fazer.
Como as regras da equipe mudam?
Os agentes podem propor mudanças nas regras e votar nelas, permitindo que a equipe se adapte e melhore.
Preciso instalar algo complicado?
Não, o sistema funciona com arquivos de texto simples (markdown) e alguns scripts pequenos, sem necessidade de servidores ou bancos de dados complexos.
Detalhes
Descrição original do autor
Coordinate multi-vendor AI agents as a self-improving team — a learning router assigns work by track record and citizens can amend the protocol's own rules.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4676
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
00-andruia-consultant
Ajuda seu agente a iniciar ou melhorar projetos de IA. Ele analisa código, sugere ferramentas e cria planos de ação em espanhol.
sickn33/agentic-awesome-skills
007
Faz seu agente realizar auditorias de segurança e modelagem de ameaças. É útil para proteger projetos contra ataques e vulnerabilidades.
sickn33/agentic-awesome-skills
10-andruia-skill-smith
Ajuda seu agente a criar ou melhorar ferramentas de IA. Ele define como as ferramentas funcionam, escreve a documentação e valida a estrutura.
sickn33/agentic-awesome-skills
20-andruia-niche-intelligence
Faz seu agente criar um resumo sobre um setor específico. É útil para entender o contexto, regras, padrões de uso e riscos de um projeto, usando fontes confiáveis.
sickn33/agentic-awesome-skills
Skills parecidas
agent-architecture-audit
Faz seu agente verificar se tudo está funcionando corretamente. Ele encontra e conserta problemas em sistemas de IA, garantindo que funcionem como esperado.
affaan-m/ECC
agent-eval
Ajuda seu agente a comparar diferentes ferramentas de programação de IA. Ele mede qual é mais rápido, barato e confiável para realizar tarefas específicas.
affaan-m/ECC
agent-harness-construction
Faz seu agente entender melhor como realizar tarefas. Ele otimiza as ferramentas e instruções que o agente usa para aumentar suas chances de sucesso.
affaan-m/ECC