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npx versuz@latest install hiyenwong-ai-collection-collection-skills-agent-collaboration-protocolgit clone https://github.com/hiyenwong/ai_collection.gitcp ai_collection/SKILL.MD ~/.claude/skills/hiyenwong-ai-collection-collection-skills-agent-collaboration-protocol/SKILL.md---
name: agent-collaboration-protocol
description: 多智能体协作规则框架,用于在没有原生 Agent Teams 功能的模型上实现协作。适用于 Kimi、DeepSeek、MiniMax、百川、零一万物等模型。触发词:多智能体协作、agent teams、协作规则、多agent编排。
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# Agent Collaboration Protocol
为无原生 Agent Teams 功能的模型提供多智能体协作框架。
## 适用模型
- Kimi (月之暗面)
- DeepSeek
- MiniMax (海螺 AI)
- 百川大模型
- 零一万物 Yi
- 其他无多智能体平台的 API 模型
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## 协作模式
### 1. 角色分配模式 (Role-Based)
**适用场景:** 任务有明确的分工
```
┌─────────────┐
│Coordinator │ ← 任务分配、进度监控
└──────┬──────┘
│
┌──────┼──────┬──────────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
Agent1 Agent2 Agent3 Agent4
(研究) (分析) (执行) (验证)
```
**协作规则:**
- Coordinator 负责任务分解和结果汇总
- 每个 Agent 专注单一职责
- 结果需交叉验证
### 2. 竞争验证模式 (Competitive Verification)
**适用场景:** 需要高可靠性答案
```
┌─────────────┐
│ Question │
└──────┬──────┘
│
┌────────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Agent1 Agent2 Agent3
(独立分析)
│ │ │
└────────┼────────┘
▼
┌─────────────┐
│Consensus │ ← 比较、投票、融合
└─────────────┘
```
**协作规则:**
- 多个 Agent 独立分析同一问题
- 比较结果差异
- 通过投票或融合得出最终答案
### 3. 流水线模式 (Pipeline)
**适用场景:** 任务有顺序依赖
```
Input → [Agent1] → [Agent2] → [Agent3] → Output
预处理 处理 后处理
```
**协作规则:**
- 每个 Agent 处理特定阶段
- 输出作为下一 Agent 输入
- 错误可回溯到具体阶段
### 4. 层级模式 (Hierarchical)
**适用场景:** 复杂任务需要多级决策
```
┌─────────────┐
│ Manager │ ← 战略决策
└──────┬──────┘
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
Supervisor Supervisor Supervisor
(战术决策) (战术决策) (战术决策)
│ │ │
┌───┴───┐ ┌───┴───┐ ┌───┴───┐
Worker Worker Worker Worker Worker Worker
(执行) (执行) (执行) (执行) (执行) (执行)
```
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## 核心协作规则
### 1. 任务分解规则
```python
def decompose_task(task):
"""任务分解"""
# 1. 识别任务类型
task_type = classify_task(task)
# 2. 选择协作模式
mode = select_mode(task_type)
# 3. 分配角色
roles = assign_roles(mode)
# 4. 定义接口
interfaces = define_interfaces(roles)
return {
"mode": mode,
"roles": roles,
"interfaces": interfaces
}
```
### 2. 通信协议
**消息格式:**
```json
{
"from": "agent_id",
"to": "agent_id|broadcast",
"type": "request|response|notify|error",
"task_id": "unique_id",
"content": "...",
"timestamp": "ISO8601",
"metadata": {}
}
```
**通信规则:**
- 所有消息使用标准格式
- 重要消息需要确认 (ACK)
- 超时自动重试 (最多 3 次)
- 错误必须上报
### 3. 错误级联防御
**错误检测:**
```python
def detect_error(result):
errors = []
# 1. 格式验证
if not validate_format(result):
errors.append("FORMAT_ERROR")
# 2. 逻辑验证
if not validate_logic(result):
errors.append("LOGIC_ERROR")
# 3. 边界验证
if not validate_bounds(result):
errors.append("BOUNDARY_ERROR")
return errors
```
**错误隔离:**
- 检测到错误的 Agent 立即停止
- 通知所有相关 Agent
- 记录错误上下文
- 启动恢复流程
### 4. 共识机制
**投票规则:**
```python
def consensus(results):
"""达成共识"""
# 1. 收集所有结果
all_results = collect_results()
# 2. 计算相似度
similarity_matrix = compute_similarity(all_results)
# 3. 聚类
clusters = cluster_results(similarity_matrix)
# 4. 选择最大簇
largest_cluster = max(clusters, key=len)
# 5. 融合结果
final_result = merge_results(largest_cluster)
return final_result
```
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## Agent 角色定义
### Coordinator (协调者)
**职责:**
- 任务分解和分配
- 进度监控
- 冲突解决
- 结果汇总
**能力要求:**
- 全局视角
- 决策能力
- 沟通能力
### Researcher (研究者)
**职责:**
- 信息收集
- 知识检索
- 文献调研
**能力要求:**
- 搜索能力
- 信息筛选
- 总结归纳
### Analyst (分析师)
**职责:**
- 数据分析
- 模式识别
- 洞察提取
**能力要求:**
- 分析能力
- 批判思维
- 可视化
### Executor (执行者)
**职责:**
- 具体执行
- 代码生成
- 文档撰写
**能力要求:**
- 执行力
- 细节关注
- 质量意识
### Validator (验证者)
**职责:**
- 结果验证
- 质量检查
- 错误检测
**能力要求:**
- 审查能力
- 测试思维
- 严谨性
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## 实现示例
### 使用 LangChain 实现协作
```python
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
class AgentCollaboration:
def __init__(self, model_api, model_name):
self.llm = ChatOpenAI(
model=model_name,
openai_api_base=model_api,
openai_api_key="your_key"
)
self.agents = {}
def create_agent(self, role, system_prompt):
"""创建 Agent"""
self.agents[role] = {
"llm": self.llm,
"system_prompt": system_prompt,
"history": []
}
def collaborate(self, task, mode="role_based"):
"""执行协作"""
if mode == "role_based":
return self._role_based_collaboration(task)
elif mode == "competitive":
return self._competitive_collaboration(task)
elif mode == "pipeline":
return self._pipeline_collaboration(task)
```
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## 最佳实践
### 1. Agent 数量控制
- 简单任务:1-2 个 Agent
- 中等任务:3-5 个 Agent
- 复杂任务:5-10 个 Agent
- 避免 Agent 过多导致协调开销
### 2. 任务粒度
- 每个 Agent 任务应明确且独立
- 任务间接口清晰定义
- 避免任务重叠
### 3. 错误处理
- 每个 Agent 应有错误检测
- 错误应快速传播
- 有恢复机制
### 4. 结果验证
- 关键结果需要多 Agent 验证
- 使用竞争模式提高可靠性
- 记录验证过程
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## 参考资料
- [协作模式详解](references/collaboration-patterns.md)
- [错误防御机制](references/error-defense.md)
- [共识算法](references/consensus.md)
## Activation Keywords
- `agent-collaboration-protocol`
- `agent-collaboration-protocol`
- `agent collaboration protocol`
## Tools Used
- `exec`
- `read`
- `write`
- `edit`
## Instructions for Agents
1. Read the task description carefully
2. Follow the step-by-step process
3. Use the appropriate tools
4. Verify the results
## Examples
### Example 1: Basic Usage
**User:** <example user request>
**Agent:** <example agent response>
### Example 2: Advanced Usage
**User:** <example user request>
**Agent:** <example agent response>