SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD crewai-multi-agent

Фреймворк оркестровки мультиагентов для автономного сотрудничества ИИ. Используйте при создании команд специализированных агентов, работающих вместе над сложными задачами, когда вам требуется сотрудничество агентов на основе ролей с памятью, или для производственных рабочих процессов, требующих последовательного/иерархического выполнения. Создан без зависимостей LangChain для легкого и быстрого выполнения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent orchestration framework for autonomous AI collaboration. U…»

Multi-agent orchestration framework for autonomous AI collaboration. Use when building teams of specialized agents working together on complex tasks, when you need role-based agent collaboration with memory, or for production workflows requiring sequential/hierarchical execution. Built without LangChain dependencies for lean, fast execution.

synthetic-sciences/OpenScience Hermes автор: synthetic-sciences Apache-2.0 4 файла тело ≈ 3 201 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Фреймворк оркестровки мультиагентов для автономного сотрудничества ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 343 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (crewai-multi-agent) не совпадает с папкой (crewai)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3201 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.