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agent-designer

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github.com/alirezarezvaniAgent 工作流28.9k688 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 agent-designer

面向多 Agent 系统构建者的设计与评估技能,覆盖从需求到试运行的流程。确定性脚本可规划架构、生成适配不同提供方的工具模式,并分析执行日志。

主要功能

  1. 01基于需求规划架构
  2. 02确定性模式评分
  3. 03生成 Anthropic 和 OpenAI 工具模式
  4. 04验证工具模式
  5. 05评估执行日志

适用场景

  1. 01选择多 Agent 架构
  2. 02生成适配提供方的工具模式
  3. 03验证工具定义
  4. 04定位延迟、成本和执行瓶颈

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill agent-designer

安装后在 Claude Code 中输入/agent-designer确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agent_evaluator.py
agent_planner.py
README.md
tool_schema_generator.py
assets/
sample_execution_logs.json
sample_system_requirements.json
sample_tool_descriptions.json
expected_outputs/
sample_agent_architecture.json
sample_evaluation_report.json
sample_tool_schemas.json
references/
agent_architecture_patterns.md
evaluation_methodology.md
tool_design_best_practices.md

详细介绍

Agent Designer — 多 Agent 系统架构

使用三个确定性工具设计、生成 schema 并评估多 Agent 系统。脚本本身就是工作流,不要在能用规划器根据需求打分的情况下凭感觉自由设计架构。

适用场景

  • 根据需求设计新的多 Agent 系统(模式选择、角色、通信方式)
  • 从普通工具描述生成可直接用于模型服务商的工具 schema(Anthropic 与 OpenAI 格式)
  • 评估执行日志:成功率、延迟分布、成本、瓶颈

不适用场景: Claude Code Workflow 工具自动化 → workflow-builder;单 Agent 工作流脚手架 → agent-workflow-designer;运行时的多 Agent 扇出 → agenthub。

模式决策表

选择适用时机注意事项
单 Agent一个有边界的任务,工具少于约 5 个不要添加不需要的 Agent
Supervisor中心化拆解,专家向其汇报Supervisor 容易成为瓶颈
Pipeline严格顺序的阶段,阶段间交接顺序僵化;最慢的阶段限制整体吞吐
Hierarchical多层组织结构,Agent 超过约 8 个每一层都有通信开销
Swarm并行对等节点,容错优先于可预测性难以调试;需要共识规则

规划器会以确定性方式进行评分——请运行它,而不是凭感觉选择。

工作流

所有路径均相对于本 skill 文件夹。每一步输出的 JSON 都是下一步的设计输入。

1. 设计架构

编写需求 JSON(复制 assets/sample_system_requirements.json,字段包括:goal、tasks[]、constraints{max_response_time, budget_per_task, concurrent_tasks}、team_size):

python3 agent_planner.py requirements.json --format json -o arch

输出 arch.json,包含 architecture_design(模式、Agent、通信链路)、mermaid_diagram 和 implementation_roadmap。读取 architecture_design.pattern 和各 Agent 的角色列表,并向用户展示 mermaid 图。

2. 生成工具 schema

用普通 JSON 描述每个 Agent 的工具(复制 assets/sample_tool_descriptions.json),然后执行:

python3 tool_schema_generator.py tool_descriptions.json --validate -o tools

输出 tools.json(包含 tool_schemas 和 validation_summary),以及针对特定服务商的 tools_anthropic.json / tools_openai.json。关卡:每个工具都必须输出 ✓ Valid。 在继续之前修复所有无效 schema——切勿把未经验证的 schema 交给 Agent。

3. 评估执行日志

系统运行后(或针对 assets/sample_execution_logs.json 进行试运行):

python3 agent_evaluator.py execution_logs.json --detailed -o eval

输出 eval.json,包含 summary、agent_metrics、bottleneck_analysis、error_analysis、cost_breakdown、sla_compliance 和 optimization_recommendations,并拆分输出为 eval_errors.json 与 eval_recommendations.json。

4. 验证闭环

只有满足以下全部条件,设计才算完成:

  1. tool_schema_generator.py --validate 报告 0 个无效 schema。
  2. 对试点运行执行 agent_evaluator.py,报告 0 个严重问题(发现问题时工具会输出 CRITICAL: N critical issues)。如果 N > 0,应用 eval_recommendations.json 中的首要建议,重新运行试点,并再次评估。
  3. 将你的输出与 expected_outputs/ 进行比对,确认你所使用的 schema 结构没有发生偏移。

参考资料

  • references/agent_architecture_patterns.md — 深入讲解各模式的权衡
  • references/tool_design_best_practices.md — schema、幂等性与错误处理规则
  • references/evaluation_methodology.md — 评估器实现的指标定义

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