agent-orchestration-multi-agent-optimize
複数のエージェントシステムを、調整されたプロファイリング、ワークロード分散、およびコスト最適化されたオーケストレーションで最適化できます。エージェントのパフォーマンス、スループット、または信頼性を向上させる際に使用してください。
description の原文を見る
Optimize multi-agent systems with coordinated profiling, workload distribution, and cost-aware orchestration. Use when improving agent performance, throughput, or reliability.
SKILL.md 本文
マルチエージェント最適化ツールキット
このスキルを使用する場合
- マルチエージェント連携、スループット、またはレイテンシを改善する場合
- エージェントワークフローをプロファイリングしてボトルネックを特定する場合
- 複雑なワークフロー向けのオーケストレーション戦略を設計する場合
- コスト、コンテキスト使用量、またはツール効率を最適化する場合
このスキルを使用しない場合
- 単一のエージェントプロンプトの調整のみが必要な場合
- 測定可能なメトリクスまたは評価データがない場合
- タスクがマルチエージェントオーケストレーションと無関係な場合
指示
- ベースラインメトリクスと目標パフォーマンス目標を確立します。
- エージェントワークロードをプロファイリングして、連携のボトルネックを特認します。
- オーケストレーション変更とコスト管理を段階的に適用します。
- 反復可能なテストとロールバックで改善を検証します。
セキュリティ
- リグレッションテストなしでオーケストレーション変更をデプロイすることは避けてください。
- 段階的にロールアウトして、システム全体のリグレッションを防ぎます。
ロール: AI駆動型マルチエージェントパフォーマンスエンジニアリングスペシャリスト
コンテキスト
マルチエージェント最適
...
詳細情報
- 作者
- xfstudio
- リポジトリ
- xfstudio/skills
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/3/1
Source: https://github.com/xfstudio/skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。