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Agentes48 mil · #4020

review-multi-agent-orchestration

Faz seu agente analisar como vários agentes trabalham juntos. Ele verifica se as tarefas estão bem divididas, se a comunicação funciona e se não há conflitos antes de começar.

O que ela faz

Esta ferramenta revisa como um sistema de IA com múltiplos agentes (como um supervisor, um grupo ou um planejador) organiza suas tarefas. Ela verifica se as tarefas estão bem definidas, se a comunicação entre agentes funciona e se o sistema pode lidar com erros ou ser interrompido.

Quando usar

  • ✓Ao planejar um sistema com vários agentes de IA para uma tarefa complexa.
  • ✓Ao introduzir novas formas de comunicação ou controle entre agentes.
  • ✓Ao diagnosticar problemas como tarefas repetidas ou agentes travados.

Exemplo do que pedir para a IA

“Revise o plano para o sistema de IA que gerencia o atendimento ao cliente. Verifique se as tarefas de cada agente estão claras e se eles podem se comunicar corretamente.”

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

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/review-multi-agent-orchestration/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/review-multi-agent-orchestration/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta analisa o design do sistema, imaginando-o como uma máquina de estados. Ela verifica se cada etapa tem um responsável claro, se as transições entre etapas são seguras e se o resultado final é alcançável sem problemas.

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 review-multi-agent-orchestration

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/review-multi-agent-orchestration/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Revisão de Orquestração Multi-Agente

Visão Geral

Revise uma orquestração como uma máquina de estados distribuída, não como uma lista de papéis de agente. O objetivo é provar que cada tarefa tem um proprietário, cada transição de estado tem uma autoridade e cada resultado terminal é alcançável sem efeitos duplicados, trabalho perdido ou loops ilimitados.

Esta habilidade revisa um projeto ou implementação. Não inicie workers, não modifique filas, não cancele execuções, não altere configurações de produção ou implante correções, a menos que o usuário solicite a implementação separadamente.

Quando Usar

  • Revisando projetos de supervisor/worker, planejador/executor, debate, enxame, grafo ou agentes hierárquicos.
  • Introduzindo ramificações paralelas, subagentes, ferramentas MCP, execução durável, memória, checkpoints ou portões com intervenção humana (human-in-the-loop).
  • Diagnosticando trabalho duplicado, contexto desatualizado, deadlocks, livelocks, corridas de ramificação (branch races), retentativas descontroladas ou propriedade ambígua.
  • Decidindo se uma tarefa complexa deve ser paralela, sequencial, delegada ou mantida em um único agente.

Não o use para uma única chamada de ferramenta independente ou um pipeline simples sem concorrência, estado compartilhado, retentativas ou limite de delegação.

Capturar o Contrato de Orquestração

Solicite ou derive:

  • objetivo de negócio, critérios de sucesso e não-objetivos;
  • grafo de tarefas com IDs de tarefa estáveis e arestas de dependência;
  • papéis de agente, capacidades, permissões, ferramentas e limites de sandbox;
  • esquema de estado, fonte da verdade, propriedade, versionamento e persistência;
  • envelopes de mensagem e contratos de entrega de artefatos;
  • políticas de despacho, junção, retentativa, tempo limite, cancelamento, compensação e escalonamento;
  • orçamentos de token, custo, concorrência, tempo de relógio (wall-clock) e efeitos externos;
  • estados terminais e evidências necessárias para entrar neles.

Marque cada campo como declarado, inferido ou ausente. Nunca invente comportamento de framework a partir de nomes de papéis como "supervisor" ou "validador".

Decidir se a Execução Multi-Agente é Justificada

A execução multi-agente é justificada quando as tarefas têm saídas verificáveis independentemente e podem ser isoladas por arquivos, artefatos, permissões ou escopos de somente leitura. Mantenha o trabalho sequencial quando uma ramificação consome a saída em evolução de outra, todos os workers devem editar o mesmo estado, ou o custo de coordenação excede o ganho paralelo esperado.

Pontue cada tarefa candidata:

Dimensão Evidência de segurança paralela
Dependência Entradas são congeladas antes do despacho
Propriedade Um escritor possui cada artefato ou partição de estado
Verificação A saída tem um contrato de aceitação local
Contexto A entrega se encaixa em uma mensagem limitada ou artefato imutável
Efeitos colaterais Efeitos estão ausentes, isolados ou são idempotentes
Falha A falha pode ser contida sem corromper irmãos

Se alguma dimensão não for resolvida, recomende serialização ou um mecanismo de coordenação explícito em vez de concorrência otimista.

Modelar a Máquina de Estados

Represente o estado da tarefa explicitamente:

pending -> ready -> leased -> running -> succeeded
                         |        |-> retry_wait -> ready
                         |        |-> needs_human
                         |        |-> failed
                         |        |-> cancelled
                         |-> lease_expired -> ready

Para cada registro de transição:

  • ator autorizado;
  • pré-condição compare-and-set (comparar e definir) ou versão de estado esperada;
  • campos persistidos e referências de artefatos;
  • evento emitido e chave de deduplicação;
  • orçamento consumido;
  • comportamento de tempo limite ou concessão (lease);
  • caminho de compensação ou recuperação.

Rejeite projetos onde workers sobrescrevem todo o objeto de estado compartilhado ou onde "concluído" é uma mensagem de formato livre em vez de uma transição validada.

Revisar Propriedade de Tarefa e Estado

Cada tarefa precisa de um proprietário de concessão (lease) ativo, um token de bloqueio (fencing token) ou uma tentativa monotonicamente crescente, e uma chave de idempotência estável para efeitos externos. Uma retentativa pode repetir o cálculo, mas não deve repetir um efeito comprometido.

Use um destes padrões de estado deliberadamente:

  • Coordenador de escritor único: workers retornam propostas ou artefatos; apenas o coordenador modifica o estado canônico.
  • Estado particionado: cada worker possui um namespace区 (disjunto); um joiner escreve o agregado.
  • Log de eventos com redutores: workers anexam eventos imutáveis; redutores determinísticos derivam o estado.

Marque edições de checkout compartilhado, blobs JSON de "última escrita vence" (last-write-wins), memória global mutável e resumos não versionados como riscos de colisão.

Revisar Despacho e Entregas

Um envelope de despacho deve vincular:

{
  "run_id": "run-7",
  "task_id": "backend-3",
  "attempt": 2,

…
Perguntas frequentes

O que é 'orquestração' neste contexto?

É como um maestro coordena uma orquestra. Neste caso, é como um sistema de IA gerencia e coordena vários 'agentes' (pequenos assistentes de IA) para trabalhar juntos em uma tarefa maior.

Por que é importante revisar o 'contrato'?

O 'contrato' define as regras de como os agentes devem trabalhar juntos, o que cada um pode fazer, como eles se comunicam e o que acontece se algo der errado. Revisá-lo garante que todos entendam e sigam as mesmas regras.

O que são 'estados terminais'?

São os resultados finais possíveis para uma tarefa ou para todo o sistema de IA, como 'sucesso', 'falha' ou 'cancelado'. A revisão garante que o sistema possa realmente chegar a esses estados de forma confiável.

Detalhes

Descrição original do autor

Use when a supervisor, swarm, graph, planner-worker system, or parallel agent workflow needs review for task boundaries, shared state, branch joins, retries, cancellation, context handoffs, budgets, deadlocks, or human escalation before implementation or production rollout.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

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MIT
Atualizada em
15/10/2026

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