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curiositech/windags-skills

환경 우선 분석, 조정 압력, 커밋먼트 조정, 지식 수준을 사용하여 다중 에이전트 아키텍처를 선택합니다. 자율성 설계, 프로토콜 선택, 조정 실패 진단에 사용합니다. 단일 에이전트 계획, 중앙 집중식 스케줄러, 프롬프트 전용 스웜에는 사용하지 마십시오.

windags-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자와 AI 시스템 설계자가 환경 특성을 먼저 분석하여 다중 에이전트 아키텍처를 선택하도록 돕습니다. Wooldridge의 다중 에이전트 시스템 이론에 기반하여, 환경의 관찰 가능성, 결정론성, 역학, 시간 압력 등이 아키텍처 선택을 결정짓는다는 원리를 강조합니다. 단순히 여러 모델을 연결하는 문제가 아니라, 환경이 강제하는 자율 시스템의 종류를 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 의사결정 트리, 실패 모드, 작업 예시, 품질 게이트를 통해 구체적인 설계 지침을 제공합니다. 특히 조정 압력의 근원을 파악하고, 지식 수준(개인 지식, 상호 지식, 공통 지식, 분산 지식)을 의도적으로 선택하며, 커밋먼트 전략을 환경 변동성에 맞추는 방법을 제시합니다. 분산 차량 모니터링, 전문 LLM 리뷰 스웜 등의 실제 사례를 통해 이론을 실무에 적용하는 방법을 보여줍니다.

지원 대상✓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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문서

Wooldridge 다중 에이전트 시스템

이 스킬은 질문이 "여러 모델이 대화하도록 만드는 방법"이 아니라 "이 환경이 나에게 어떤 종류의 자율 시스템을 구축하도록 강제하는가?"일 때 사용하십시오.

사용 시기

  • 반응형, 숙의형, 또는 하이브리드 에이전트 아키텍처 중에서 선택해야 할 때.
  • 누구도 완전한 정보나 이의 없는 제어권을 가지고 있지 않아 조정이 계속 실패할 때.
  • 에이전트가 불확실성 하에서 협상, 할당, 또는 커밋먼트 전략이 필요할 때.
  • 설계가 에이전트가 무엇을 알고 있는지, 모두가 무엇을 알고 있는지, 또는 공통 지식이 달성 가능한지에 의존할 때.
  • "다중 에이전트" 설계가 실제로는 비동기 객체 오케스트레이션에 불과한지 진단해야 할 때.

사용하지 말아야 할 때

  • 조정 요구사항이 없는 단일 에이전트 계획 또는 최적화 문제.
  • 하나의 컨트롤러가 이미 전역 결정 권한을 소유한 중앙 집중식 스케줄러.
  • 별도의 목표, 신념, 또는 제어 범위가 없는 프롬프트 전용 롤플레이 스웜.
  • 에이전트 자율성과 지식 비대칭성이 무관한 일반 분산 시스템 설계.

핵심 멘탈 모델

환경 속성이 아키텍처를 결정한다

관찰 가능성, 결정론성, 역학, 시간 압력부터 시작하십시오. 아키텍처 선택은 환경 형태의 하류에 있으며, 유행하는 에이전트 패턴에 대한 개인적 선호가 아닙니다.

자율성은 제어의 역전이다

에이전트는 단순한 비동기 객체가 아닙니다. 그들은 준수 여부와 시기를 결정하므로, 요청에는 암묵적 복종이 아닌 의미론, 거부, 조정 로직이 필요합니다.

조정은 제약 조건에서 발생한다

부분적 관찰 가능성, 자원 경쟁, 상호 의존적 목표가 조정 압력을 만듭니다. 좋은 프로토콜 설계는 협력이 항상 바람직하다고 가정하는 대신 그 압력을 명명하는 것에서 시작합니다.

커밋먼트 전략은 변동성과 일치해야 한다

대담한 에이전트는 빠르게 변화하는 환경에서 과잉 약속하고, 신중한 에이전트는 안정적인 환경에서 지나치게 변경합니다. 재고 빈도는 환경 역학에 묶인 설계 매개변수이지, 보편적인 모범 사례가 아닙니다.

지식 수준이 중요하다

개인 지식, 모두가 아는 지식, 공통 지식, 분산 지식은 서로 대체할 수 없습니다. 잘못된 수준을 요구하면 프로토콜이 불가능해지거나 불필요하게 비용이 많이 들 수 있습니다.

의사결정 포인트

flowchart TD
  A[에이전트 아키텍처 필요] --> B{환경이 완전히 관찰 가능하고 안정적인가?}
  B -->|예| C[단순 반응형 또는 계획 중심 설계로 충분할 수 있음]
  B -->|아니오| D{불확실성 하에서 실시간 반응이 필요한가?}
  D -->|예| E[하이브리드 아키텍처]
  D -->|아니오| F[숙의형 아키텍처]
  E --> G{에이전트가 왜 조정해야 하는가?}
  F --> G
  G -->|부분 정보| H[정보 공유 프로토콜]
  G -->|자원 경쟁| I[협상 또는 할당 메커니즘]
  G -->|작업 의존성| J[커밋먼트 또는 위임 프로토콜]
  G -->|실제 자율성 없음| K[더 간단한 중앙 집중식 설계 사용]
  • 에이전트 아키텍처를 선택하기 전에 환경을 특성화하십시오.
  • 에이전트가 요청을 거부, 지연, 또는 재해석할 수 없다면 에이전트 자율성이 있다고 가장하지 마십시오.
  • 지식 요구사항을 의도적으로 선택하십시오. 많은 시스템이 공통 지식이 아닌 분산 지식을 필요로 합니다.
  • 커밋먼트 대담성을 환경 변화율과 재고 비용에 맞게 조정하십시오.

실패 모드

아키텍처 우선 설계

징후: 팀이 환경을 설명하기 전에 BDI, 토론, 또는 화려한 에이전트 프레임워크를 원합니다.

해결책: 먼저 환경 특성화를 강제하십시오.

의인화된 자율성

징후: 설계가 신념과 욕망에 대해 이야기하지만, 이를 로컬 상태, 관찰, 또는 프로토콜 의무에 매핑할 수 없습니다.

해결책: 정신적 언어를 구체적인 계산 상태에 근거하십시오.

조정을 위한 조정

징후: 통신 트래픽이 증가하지만, 어떤 환경적 압력이 이를 필요로 하는지 설명할 수 있는 사람이 없습니다.

해결책: 실제 강제 함수를 식별하고 이를 처리하는 최소한의 프로토콜을 설계하십시오.

숨겨진 중앙 컨트롤러

징후: 하나의 "에이전트"가 조용히 모든 중요한 결정을 내리고 다른 에이전트는 단지 실행만 합니다.

해결책: 아키텍처가 중앙 집중식임을 인정하거나 진정한 결정 권한을 재분배하십시오.

불가능한 지식 가정

징후: 프로토콜 정확성이 모든 에이전트가 다른 모든 에이전트가 사실을 알고 있다는 것에 의존하지만, 네트워크가 신뢰할 수 없습니다.

해결책: 환경이 허용하는 대로 분산 지식, 확인 응답, 또는 최종 일관성으로 완화하십시오.

작업 예시

전문 LLM 리뷰 스웜

코딩 시스템이 보안, 성능, 스타일 에이전트를 사용합니다. 보안 리뷰는 스타일 리뷰와 다른 증거에 의존하며, 단일 리뷰어가 전역 가시성을 가지고 있지 않습니다. 모든 리뷰어가 전체 컨텍스트를 보아야 한다고 가정하는 대신 하이브리드 코디네이터와 대상 정보 공유를 사용하십시오.

분산 차량 모니터링

센서 에이전트가 중복되지만 불완전한 영역을 커버합니다. 단일 에이전트가 종단 간 추적 연속성을 유지할 수 없기 때문에 조정이 필요합니다. 일반적인 "협력" 대신 부분적 관찰 가능성을 중심으로 프로토콜을 설계하십시오.

품질 게이트

  • 아키텍처 선택 전에 환경이 명시적으로 특성화되었습니다.
  • 설계가 조정 압력의 실제 근원을 명명합니다.
  • 지식 요구사항이 올바른 수준으로 명시되었습니다.
  • 커밋먼트 전략이 변동성과 재고 비용에 연결되었습니다.
  • 주장된 모든 자율성에는 요청의 거부, 지연, 또는 로컬 해석이 포함됩니다.

식별 질문

  • 누군가 시스템을 다중 에이전트라고 부르지만 모든 중요한 결정이 여전히 하나의 컨트롤러를 통해 라우팅된다면, 그들은 자율성을 설계하는 것이 아니라 분산 실행의 이름을 바꾸고 있는 것입니다.
  • "공통 지식"이 통신 모델 없이 무심코 사용된다면, 프로토콜이 아마도 과소 명세된 것입니다.
  • 팀이 에이전트가 왜 조정해야 하는지 말할 수 없다면, 설계가 아마도 에이전트 자체를 필요로 하지 않는 것입니다.

참고 자료 라우팅

  • references/environment-characterization-drives-architecture.md: 아키텍처 선택이 주요 질문일 때 로드하십시오.
  • references/coordination-as-necessity-not-luxury.md: 조정을 정당화하거나 최소화해야 할 때 로드하십시오.
  • references/commitment-strategies-and-environment-dynamics.md: 대담성 또는 재계획 주기가 주요 조정 문제일 때 로드하십시오.
  • references/grounded-epistemic-logic-for-distributed-agents.md: 지식 주장이 안전성 또는 정확성을 결정할 때 로드하십시오.
  • references/negotiation-and-resource-allocation-mechanisms.md: 자율성이 희소 자원과 충돌할 때 로드하십시오.

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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