multi-agent-orchestrator은(는) 무엇을 하나요?
LangGraph를 사용하여 Python 3.11+용 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하는 가볍고 테스트된 프레임워크로, 작업과 에이전트를 라우팅합니다.
LangGraph를 사용하여 Python 3.11+용 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하는 가볍고 테스트된 프레임워크로, 작업과 에이전트를 라우팅합니다.
이 스킬은 LangGraph를 기반으로 구축된 Federa3911/multi-agent-orchestrator를 활용하여 다중 에이전트 워크플로우를 정의, 실행 및 관리할 수 있도록 지원합니다. Python 3.11 이상을 대상으로 하는 이 프레임워크는 작업을 적절한 에이전트에 지능적으로 라우팅하는 데 중점을 두어 대규모 AI 시스템에서 효율적인 협업을 가능하게 합니다. 복잡한 의존성이나 고급 인프라 없이도 개발자가 확장 가능하고 테스트 가능한 에이전트 오케스트레이션 시스템을 구축할 수 있도록 경량성과 엄격한 테스트를 강조합니다. 이 스킬은 Cursor, Claude Code, Codex 등과 같은 플랫폼과 호환되어 코드 기반 환경에서 통합 개발 및 디버깅을 간소화합니다.
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LangGraph를 사용하여 Python 3.11+용 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하는 가볍고 테스트된 프레임워크로, 작업과 에이전트를 라우팅합니다.
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.