open-multi-agent-orchestration
TypeScriptで構築されたopen-multi-agentフレームワークの専門知識です。このフレームワークは、タスクスケジューリング、依存関係グラフ、エージェント間通信を備えた本番環境対応のマルチエージェントAIチームの構築に対応しています。
description の原文を見る
Expertise in using open-multi-agent, a TypeScript framework for building production-grade multi-agent AI teams with task scheduling, dependency graphs, and inter-agent communication.
SKILL.md 本文
Open Multi-Agent オーケストレーション
Skill by ara.so — Daily 2026 Skills collection.
open-multi-agent は、異なるロール、モデル、ツールを持つエージェント同士が複雑な目標について協力する AI エージェントチームを構築するための TypeScript フレームワークです。このフレームワークは、タスク依存関係の解決（DAG スケジューリング）、並列実行、共有メモリ、エージェント間通信をすべてインプロセスで処理します。サブプロセスのオーバーヘッドはありません。
インストール
npm install @jackchen_me/open-multi-agent
# または
pnpm add @jackchen_me/open-multi-agent
環境変数を設定します：
export ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
export OPENAI_API_KEY=your_key_here # オプション、OpenAI モデルを使う場合のみ
コア概念
| 概念 | 説明 |
|---|---|
OpenMultiAgent | トップ |
...
詳細情報
- 作者
- aradotso
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/aradotso/trending-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。