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Sistemas Multiagente de Wooldridge

Escolha arquiteturas multiagente usando análise baseada no ambiente, pressão de coordenação, ajuste de compromisso e níveis de conhecimento. Use para design de autonomia, escolha de protocolo e falhas de coordenação. NÃO para planejamento de agente único, escalonadores centralizados ou enxames baseados apenas em prompt.

O que é Sistemas Multiagente de Wooldridge?

Esta skill orienta o desenvolvedor na escolha e projeto de sistemas multiagente, partindo de uma análise rigorosa das propriedades do ambiente (observabilidade, determinismo, dinâmica) em vez de preferências pessoais por padrões de agente. Ela explica que a autonomia real exige que agentes possam recusar, atrasar ou reinterpretar requisições, e que a coordenação emerge de restrições como observabilidade parcial e contenção de recursos, não de suposições românticas sobre colaboração. A skill fornece modelos mentais (níveis de conhecimento, estratégias de compromisso), pontos de decisão (fluxograma), modos de falha comuns (projeto centrado em arquitetura, controlador oculto) e exemplos práticos (revisão de código com LLMs especializados, monitoramento veicular distribuído). É compatível com qualquer plataforma de agentes (Claude Code, Cursor, Codex) e se concentra nos fundamentos conceituais e protocolares, não em frameworks específicos.

Funciona com✓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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Documentação

O que Sistemas Multiagente de Wooldridge faz?

Use esta skill quando a pergunta não for "como faço vários modelos conversarem", mas "que tipo de sistema autônomo este ambiente me força a construir?".

Quando Usar

  • Você precisa escolher entre arquiteturas de agente reativas, deliberativas ou híbridas.
  • A coordenação continua falhando porque ninguém tem informações completas ou controle incontestável.
  • Agentes precisam de estratégias de negociação, alocação ou compromisso sob incerteza.
  • Um projeto depende do que os agentes sabem, do que todos sabem ou se o conhecimento comum é ao menos alcançável.
  • Você precisa diagnosticar se um projeto "multiagente" é, na verdade, apenas uma orquestração assíncrona de objetos.

NÃO para

  • Problemas de planejamento ou otimização de agente único sem requisito de coordenação.
  • Escalonadores centralizados onde um controlador já possui direitos globais de decisão.
  • Enxames de roleplay baseados apenas em prompt que não têm objetivos, crenças ou limites de controle separados.
  • Projeto geral de sistemas distribuídos quando a autonomia do agente e a assimetria de conhecimento são irrelevantes.

Modelos Mentais Centrais

Propriedades do Ambiente Determinam a Arquitetura

Comece com observabilidade, determinismo, dinâmica e pressão temporal. A escolha da arquitetura é consequência da forma do ambiente, não da preferência pessoal por um padrão de agente da moda.

Autonomia é Inversão de Controle

Agentes não são apenas objetos assíncronos. Eles decidem se e quando obedecer, o que significa que requisições precisam de semântica, recusas e lógica de coordenação, em vez de obediência implícita.

Coordenação Surge da Restrição

Observabilidade parcial, contenção de recursos e objetivos interdependentes criam pressão de coordenação. O bom design de protocolo começa nomeando essa pressão, em vez de assumir que a colaboração é sempre desejável.

Estratégia de Compromisso Deve Corresponder à Volatilidade

Agentes ousados comprometem-se demais em ambientes que mudam rapidamente; agentes cautelosos oscilam em ambientes estáveis. A frequência de reconsideração é um parâmetro de projeto ligado à dinâmica do ambiente, não uma prática recomendada universal.

Níveis de Conhecimento Importam

Conhecimento individual, conhecimento de todos, conhecimento comum e conhecimento distribuído não são intercambiáveis. Exigir o nível errado pode tornar um protocolo impossível ou desnecessariamente caro.

Pontos de Decisão

flowchart TD
  A[Precisa de arquitetura de agente] --> B{O ambiente é totalmente observável e estável?}
  B -->|Sim| C[Projeto reativo simples ou centrado em planejador pode ser suficiente]
  B -->|Não| D{Precisa de reação em tempo real sob incerteza?}
  D -->|Sim| E[Arquitetura híbrida]
  D -->|Não| F[Arquitetura deliberativa]
  E --> G{Por que os agentes precisam se coordenar?}
  F --> G
  G -->|Informação parcial| H[Protocolo de compartilhamento de informação]
  G -->|Contenção de recursos| I[Mecanismo de negociação ou alocação]
  G -->|Dependência de tarefas| J[Protocolo de compromisso ou delegação]
  G -->|Sem autonomia real| K[Use um projeto centralizado mais simples]
  • Caracterize o ambiente antes de escolher uma arquitetura de agente.
  • Se os agentes não podem recusar, atrasar ou reinterpretar requisições, não finja que você tem autonomia de agente.
  • Escolha os requisitos de conhecimento intencionalmente. Muitos sistemas precisam de conhecimento distribuído, não de conhecimento comum.
  • Ajuste a ousadia do compromisso à taxa de mudança do ambiente e ao custo da reconsideração.

Modos de Falha

Projeto Centrado em Arquitetura

Sinal: o time quer BDI, debate ou um framework de agente sofisticado antes que alguém consiga descrever o ambiente.

Correção: force a caracterização do ambiente primeiro.

Autonomia Antropomórfica

Sinal: o projeto fala sobre crenças e desejos, mas não consegue mapeá-los para estado local, observações ou obrigações de protocolo.

Correção: ancore a linguagem mental em estado computacional concreto.

Coordenação por si Só

Sinal: o tráfego de comunicação aumenta, mas ninguém consegue explicar qual pressão ambiental o exige.

Correção: identifique a função de força real e projete o protocolo mínimo que a aborde.

Controlador Central Oculto

Sinal: um "agente" toma silenciosamente todas as decisões importantes enquanto os outros apenas executam.

Correção: ou admita que a arquitetura é centralizada ou redistribua direitos de decisão genuínos.

Suposições de Conhecimento Impossíveis

Sinal: a correção do protocolo depende de cada agente saber que todo outro agente sabe de um fato, mas a rede não é confiável.

Correção: relaxe para conhecimento distribuído, confirmações ou consistência eventual, conforme o ambiente permitir.

Exemplos Práticos

Enxame de Revisão com LLMs Especialistas

Um sistema de codificação usa agentes de segurança, desempenho e estilo. As revisões de segurança dependem de evidências diferentes das de estilo, e nenhum revisor tem visibilidade global. Use um coordenador híbrido mais compartilhamento de informação direcionado, em vez de assumir que todo revisor deve ver o contexto completo.

Monitoramento Veicular Distribuído

Agentes sensores cobrem regiões sobrepostas, mas incompletas. A coordenação é necessária porque nenhum agente consegue manter continuidade de rastreamento ponta a ponta. Projete o protocolo em torno da observabilidade parcial, em vez de "colaboração" genérica.

Gateways de Qualidade

  • O ambiente é caracterizado explicitamente antes da escolha da arquitetura.
  • O projeto nomeia a fonte real da pressão de coordenação.
  • Os requisitos de conhecimento são declarados no nível correto.
  • A estratégia de compromisso está vinculada à volatilidade e ao custo de reconsideração.
  • Qualquer autonomia declarada inclui recusa, atraso ou interpretação local de requisições.

Termos de Verificação

  • Se alguém chama um sistema de multiagente, mas toda decisão importante ainda passa por um controlador, estão renomeando execução distribuída, não projetando autonomia.
  • Se "conhecimento comum" for usado casualmente sem modelo de comunicação, o protocolo está provavelmente subespecificado.
  • Se o time não consegue dizer por que os agentes precisam se coordenar, o projeto provavelmente não precisa de agentes.

Referências

  • references/environment-characterization-drives-architecture.md: carregar quando a escolha da arquitetura for a questão principal.
  • references/coordination-as-necessity-not-luxury.md: carregar quando precisar justificar ou minimizar a coordenação.
  • references/commitment-strategies-and-environment-dynamics.md: carregar quando ousadia ou cadência de replanejamento for o principal ponto de ajuste.
  • references/grounded-epistemic-logic-for-distributed-agents.md: carregar quando alegações de conhecimento guiarem segurança ou correção.
  • references/negotiation-and-resource-allocation-mechanisms.md: carregar quando autonomia colidir com recursos escassos.

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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