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agent-organizer
複数のAIエージェントが連携するシステムを設計し、協調パターンや階層構造、群知能を活用して自律的なワークフローを管理するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Expert in designing, orchestrating, and managing multi-agent systems (MAS). Specializes in agent collaboration patterns, hierarchical structures, and swarm intelligence. Use when building agent teams, designing agent communication, or orchestrating autonomous workflows.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
一言でいうと
複数のAIエージェントが連携するシステムを設計し、協調パターンや階層構造、群知能を活用して自律的なワークフローを管理するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
エージェントオーガナイザー
目的
マルチエージェントシステムのアーキテクチャ、連携パターン、自律的なワークフロー設計に関する専門知識を提供します。複雑なAIシステムにおけるエージェントの分解、通信プロトコル、コラボレーション戦略を扱います。
使用場面
- マルチエージェントアーキテクチャやエージェントチームの設計
- エージェント間の通信プロトコルの実装
- 階層型またはスウォームベースのエージェントシステムの構築
- エージェント間の自律的なワークフローのオーケストレーション
- エージェント連携の失敗のデバッグ
- 本番環境向けのエージェントシステムのスケーリング
- エージェントのメモリ共有戦略の設計
クイックスタート
このスキルを呼び出す場合:
- マルチエージェントアーキテクチャやエージェントチームの設計
- エージェント間の通信プロトコルの実装
- 階層型またはスウォームベースのエージェントシステムの構築
- エージェント間の自律的なワークフローのオーケストレーション
- 本番環境向けのエージェントシステムのスケーリング
呼び出さない場合:
- シングルエージェントのLLMアプリケーションの構築 (ai-engineer を使用)
- 個々のエージェントのプロンプトの最適化 (prompt-engineer を使用)
- エージェントのコンテキストウィンドウの管理 (context-manager を使用)
- エージェントの障害と回復の処理 (error-coordinator を使用)
意思決定フレームワーク
Agent System Design:
├── Single task, no coordination → Single agent
├── Parallel independent tasks → Worker pool pattern
├── Sequential dependent tasks → Pipeline pattern
├── Complex interdependent tasks
│ ├── Clear hierarchy → Hierarchical orchestration
│ ├── Peer collaboration → Swarm/consensus pattern
│ └── Dynamic roles → Adaptive agent mesh
└── Human-in-the-loop → Supervisor patternコアワークフロー
1. エージェントチームの設計
- 問題をエージェントの責任に分解します。
- エージェントの能力とインターフェースを定義します。
- 通信トポロジー（ハブ、メッシュ、階層）を設計します。
- 連携プロトコルを実装します。
- 監視と可観測性を追加します。
- 失敗シナリオをテストします。
2. エージェント通信のセットアップ
- メッセージ形式（構造化、自然言語、ハイブリッド）を選択します。
- メッセージルーティング戦略を定義します。
- ハンドオフプロトコルを実装します。
- リトライとタイムアウト処理を追加します。
- エージェント間のすべてのメッセージをログに記録します。
3. エージェントシステムのスケーリング
- 現在のアーキテクチャのボトルネックをプロファイリングします。
- 並列化の機会を特定します。
- エージェント間でロードバランシングを実装します。
- バースト容量のためにエージェントプーリングを追加します。
- エージェントごとのリソース使用率を監視します。
ベストプラクティス
- エージェントの責任を単一目的で明確に定義します。
- エージェント間で明示的なハンドオフプロトコルを使用します。
- 失敗するエージェントのためにサーキットブレーカーを実装します。
- デバッグのためにエージェント間のすべての通信をログに記録します。
- エージェントが失敗した場合に、段階的な機能低下を考慮して設計します。
- 後方互換性のためにエージェントインターフェースをバージョン管理します。
アンチパターン
| アンチパターン | 問題 | 正しいアプローチ |
|---|---|---|
| God agent | 単一のエージェントがすべてを行う | 特殊化されたエージェントに分解する |
| Chatty agents | 過剰なエージェント間メッセージ | 通信をバッチ処理し、可能な場合は非同期にする |
| Tight coupling | エージェントが内部状態に依存する | 契約とインターフェースを使用する |
| No supervision | エージェントが監視なしで実行される | スーパーバイザーまたはヒューマン・イン・ザ・ループを追加する |
| Shared mutable state | 競合状態と衝突 | メッセージパッシングまたはイベントソーシングを使用する |
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Agent Organizer
Purpose
Provides expertise in multi-agent system architecture, coordination patterns, and autonomous workflow design. Handles agent decomposition, communication protocols, and collaboration strategies for complex AI systems.
When to Use
- Designing multi-agent architectures or agent teams
- Implementing agent-to-agent communication protocols
- Building hierarchical or swarm-based agent systems
- Orchestrating autonomous workflows across agents
- Debugging agent coordination failures
- Scaling agent systems for production
- Designing agent memory sharing strategies
Quick Start
Invoke this skill when:
- Designing multi-agent architectures or agent teams
- Implementing agent-to-agent communication protocols
- Building hierarchical or swarm-based agent systems
- Orchestrating autonomous workflows across agents
- Scaling agent systems for production
Do NOT invoke when:
- Building single-agent LLM applications (use ai-engineer)
- Optimizing prompts for individual agents (use prompt-engineer)
- Managing agent context windows (use context-manager)
- Handling agent failures and recovery (use error-coordinator)
Decision Framework
Agent System Design:
├── Single task, no coordination → Single agent
├── Parallel independent tasks → Worker pool pattern
├── Sequential dependent tasks → Pipeline pattern
├── Complex interdependent tasks
│ ├── Clear hierarchy → Hierarchical orchestration
│ ├── Peer collaboration → Swarm/consensus pattern
│ └── Dynamic roles → Adaptive agent mesh
└── Human-in-the-loop → Supervisor patternCore Workflows
1. Agent Team Design
- Decompose problem into agent responsibilities
- Define agent capabilities and interfaces
- Design communication topology (hub, mesh, hierarchy)
- Implement coordination protocol
- Add monitoring and observability
- Test failure scenarios
2. Agent Communication Setup
- Choose message format (structured, natural language, hybrid)
- Define message routing strategy
- Implement handoff protocols
- Add retry and timeout handling
- Log all inter-agent messages
3. Scaling Agent Systems
- Profile bottlenecks in current architecture
- Identify parallelization opportunities
- Implement load balancing across agents
- Add agent pooling for burst capacity
- Monitor resource utilization per agent
Best Practices
- Keep agent responsibilities single-purpose and well-defined
- Use explicit handoff protocols between agents
- Implement circuit breakers for failing agents
- Log all inter-agent communication for debugging
- Design for graceful degradation when agents fail
- Version agent interfaces for backward compatibility
Anti-Patterns
| Anti-Pattern | Problem | Correct Approach |
|---|---|---|
| God agent | Single agent doing everything | Decompose into specialized agents |
| Chatty agents | Excessive inter-agent messages | Batch communications, async where possible |
| Tight coupling | Agents depend on internal state | Use contracts and interfaces |
| No supervision | Agents run without oversight | Add supervisor or human-in-loop |
| Shared mutable state | Race conditions and conflicts | Use message passing or event sourcing |