Multi-Agent-Workflows und agentische KI-Orchestrierung mit Google ADK · Python
Diese Kompetenz realisiert Multi-Agent-Workflows und agentische KI-Orchestrierung auf Basis des Google Agent Development Kit (ADK). Sie ermöglicht es Entwicklern, mehrere spezialisierte KI-Agenten zu definieren, zu koordinieren und in komplexen, realitätsnahen Szenarien zusammenarbeiten zu lassen – etwa für Automatisierung, Entscheidungsfindung oder datengetriebene Workflows. Die Kompetenz ist in Python geschrieben und nutzt die deklarative Agentenkonfiguration des ADK, um Rollen, Werkzeuge und Kommunikationswege zwischen Agenten festzulegen. Sie unterstützt gängige KI-Agent-Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und eignet sich besonders für Entwickler, die modulare, wiederverwendbare Agentensysteme in Produktionsumgebungen einsetzen möchten.
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Multi-Agent-Workflows und agentische KI-Orchestrierung mit Google ADK · Python
Quelle: https://github.com/ahirtonlopes/Real-World-ADK
Entdeckt aus GitHub-Repositorys, die in den letzten 24 Stunden für Agent Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung hochgeladen wurden.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.