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Wooldridge マルチエージェントシステム

環境分析、調整圧力、コミットメント調整、知識レベルに基づいてマルチエージェントアーキテクチャを選択します。自律性設計、プロトコル選択、調整の失敗に使用します。単一エージェント計画、集中スケジューラ、プロンプトのみのスウォームには使用しません。

Wooldridge マルチエージェントシステム とは?

このスキルは、複数のエージェントが対話するシステムの設計において、環境分析を出発点とすることで、適切なマルチエージェントアーキテクチャを選択するためのフレームワークを提供します。単に「複数のモデルを会話させる」という技術的な課題ではなく、「この環境がどのような自律システムの構築を強制するのか」という本質的な問いに答えることを支援します。具体的には、環境の観測可能性、決定論性、動的変化、時間的制約といった特性に基づいて、リアクティブ、熟考的、ハイブリッドといったアーキテクチャの選択肢を導きます。さらに、エージェント間の調整が本当に必要かどうか、その調整圧力がどこから来るのかを分析し、知識レベル(個別知識、全員知識、共通知識、分散知識)を適切に設定するための判断基準を提供します。このスキルは、自律性設計、プロトコル選択、調整の失敗の診断に有用ですが、単一エージェント計画、集中スケジューラ、プロンプトのみのロールプレイスウォームには適用できません。参考資料として、環境特性分析、調整の必要性、コミットメント戦略、認識論理、交渉メカニズムに関するドキュメントがルーティングされています。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/ai-wiley-wooldridge-an-introduction-to-multi-agent-systems

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ドキュメント

Wooldridge マルチエージェントシステム は何をしますか?

このスキルは、「複数のモデルをどう会話させるか」ではなく、「この環境がどんな種類の自律システムを構築することを強制するのか」という問いがある場合に使用します。

使用すべき場合

  • リアクティブ、熟考的、またはハイブリッドエージェントアーキテクチャのいずれかを選択する必要がある。
  • 誰も完全な情報や議論の余地のない制御を持っていないために、調整が失敗し続けている。
  • エージェントが不確実性の下で交渉、割り当て、またはコミットメント戦略を必要とする。
  • 設計が、エージェントが何を知っているか、全員が何を知っているか、あるいは共通知識がそもそも達成可能かどうかに依存している。
  • 「マルチエージェント」設計が実際には単なる非同期オブジェクトオーケストレーションであるかどうかを診断する必要がある。

使用すべきでない場合

  • 調整要件のない単一エージェント計画や最適化問題。
  • 単一のコントローラがすでにグローバルな意思決定権を所有している集中スケジューラ。
  • 個別の目標、信念、または制御境界を持たない、プロンプトのみのロールプレイスウォーム。
  • エージェントの自律性と知識の非対称性が無関係である、一般的な分散システム設計。

主要なメンタルモデル

環境特性がアーキテクチャを決定する

観測可能性、決定論性、動的変化、時間的制約から始める。アーキテクチャの選択は、環境の形状によって決まるのであって、流行りのエージェントパターンに対する個人的な好みではない。

自律性は制御の逆転である

エージェントは単なる非同期オブジェクトではない。エージェントは従うかどうか、いつ従うかを決定する。つまり、リクエストには、暗黙の従順ではなく、意味論、拒否、および調整ロジックが必要である。

調整は制約から生まれる

部分観測可能性、リソース競合、相互依存する目標が調整圧力を生み出す。優れたプロトコル設計は、協調が常に望ましいと仮定するのではなく、その圧力を特定することから始まる。

コミットメント戦略は変動性に合わせる必要がある

大胆なエージェントは急速に変化する環境で過剰コミットし、慎重なエージェントは安定した環境で消耗する。再検討頻度は、普遍的なベストプラクティスではなく、環境ダイナミクスに結びついた設計パラメータである。

知識レベルが重要である

個別知識、全員知識、共通知識、分散知識は互換性がない。間違ったレベルを要求すると、プロトコルが不可能になるか、無駄に高コストになる可能性がある。

決定ポイント

flowchart TD
  A[エージェントアーキテクチャが必要] --> B{環境は完全に観測可能で安定しているか?}
  B -->|はい| C[単純なリアクティブまたはプランナー重視の設計で十分かもしれない]
  B -->|いいえ| D{不確実性の下でリアルタイムな反応が必要か?}
  D -->|はい| E[ハイブリッドアーキテクチャ]
  D -->|いいえ| F[熟考的アーキテクチャ]
  E --> G{エージェントが協調する必要がある理由は?}
  F --> G
  G -->|部分情報| H[情報共有プロトコル]
  G -->|リソース競合| I[交渉または割り当てメカニズム]
  G -->|タスク依存性| J[コミットメントまたは委任プロトコル]
  G -->|真の自律性なし| K[より単純な集中設計を使用する]
  • エージェントアーキテクチャを選択する前に、環境を特徴づける。
  • エージェントがリクエストを拒否、延期、または再解釈できないのであれば、エージェントの自律性があるふりをしてはいけない。
  • 知識要件を意図的に選択する。多くのシステムは共通知識ではなく、分散知識を必要とする。
  • コミットメントの大胆さを、環境の変化率と再検討のコストに合わせる。

失敗モード

アーキテクチャ優先設計

兆候:誰も環境を説明できる前に、チームがBDI、ディベート、または派手なエージェントフレームワークを望む。

修正:まず環境の特徴づけを強制する。

擬人化的自律性

兆候:設計が信念や欲望について語るが、それらをローカル状態、観測、またはプロトコル義務にマッピングできない。

修正:精神的な言語を具体的な計算状態に基づかせる。

調整自体のための調整

兆候:通信トラフィックが増加するが、どの環境圧力がそれを必要としているかを説明できる者はいない。

修正:実際の強制関数を特定し、それに対処する最小限のプロトコルを設計する。

隠された中央コントローラ

兆候:1つの「エージェント」が黙って全ての重要な選択を行い、他のエージェントは単に実行するだけである。

修正:アーキテクチャが集中型であることを認めるか、真の意思決定権を再分配する。

不可能な知識の仮定

兆候:プロトコルの正確性が、すべてのエージェントが他のすべてのエージェントが事実を知っていることを知っていることに依存しているが、ネットワークが信頼できない。

修正:環境が許す限り、分散知識、確認応答、または結果整合性に緩和する。

実践例

専門家LLMレビュースウォーム

コーディングシステムがセキュリティ、パフォーマンス、スタイルのエージェントを使用する。セキュリティレビューはスタイルレビューとは異なる証拠に依存し、単一のレビューアは全体像を把握できない。ハイブリッドコーディネータと対象を絞った情報共有を、すべてのレビューアがコンテキスト全体を見るべきだと仮定する代わりに使用する。

分散車両監視

センサーエージェントが重複しているが不完全な領域をカバーする。単一のエージェントがエンドツーエンドのトラック連続性を維持できないため、調整が必要である。一般的な「協調」ではなく、部分観測可能性を中心にプロトコルを設計する。

品質ゲート

  • 環境はアーキテクチャ選択の前に明示的に特徴づけられている。
  • 設計は調整圧力の真の原因を特定している。
  • 知識要件は適切なレベルで述べられている。
  • コミットメント戦略は変動性と再検討コストに結びついている。
  • 主張されている自律性には、リクエストの拒否、遅延、またはローカルな解釈が含まれている。

指標

  • 誰かがシステムをマルチエージェントと呼ぶが、すべての重要な決定が依然として1つのコントローラを経由する場合、彼らは分散実行の名前を変えているのであって、自律性を設計しているわけではない。
  • 「共通知識」が通信モデルなしで軽率に使用されている場合、プロトコルはおそらく仕様不足である。
  • チームがなぜエージェントが協調しなければならないのかを言えない場合、その設計はおそらくエージェントをまったく必要としていない。

参考文献ルーティング

  • references/environment-characterization-drives-architecture.md: アーキテクチャの選択が主な問題である場合にロードする。
  • references/coordination-as-necessity-not-luxury.md: 調整を正当化または最小化する必要がある場合にロードする。
  • references/commitment-strategies-and-environment-dynamics.md: 大胆さや再計画の頻度が主な調整問題である場合にロードする。
  • references/grounded-epistemic-logic-for-distributed-agents.md: 知識の主張が安全性や正確性を左右する場合にロードする。
  • references/negotiation-and-resource-allocation-mechanisms.md: 自律性が希少リソースと衝突する場合にロードする。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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