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
- 01基于需求规划架构
- 02确定性模式评分
- 03生成 Anthropic 和 OpenAI 工具模式
- 04验证工具模式
- 05评估执行日志
适用场景
- 01选择多 Agent 架构
- 02生成适配提供方的工具模式
- 03验证工具定义
- 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.pyagent_planner.pyREADME.mdtool_schema_generator.pyassets/sample_execution_logs.jsonsample_system_requirements.jsonsample_tool_descriptions.jsonexpected_outputs/sample_agent_architecture.jsonsample_evaluation_report.jsonsample_tool_schemas.jsonreferences/agent_architecture_patterns.mdevaluation_methodology.mdtool_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:
tool_schema_generator.py --validate报告 0 个无效 schema。- 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。 - 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