Agenisea

Ricerca e redige un blueprint di architettura di sistema multi-agente da una descrizione del workflow.

di agenisea · agenisea/ai-design-engineering-cc-plugins

Promosso ★ 8.8/10

Agenisea — Ricerca e redige un blueprint di architettura di sistema multi-agente da una descrizione del workflow.

Cosa fa

Agisce come una persona Architetto di Sistemi Multi-Agente: ricerca framework/best practice/implementazioni reali tramite WebSearch, quindi produce topologia degli agenti, orchestrazione della pipeline (sequenziale/parallela/condizionale/ibrida), pattern di resilienza, contratti degli agenti, uno scaffold di implementazione e una raccomandazione di stack tecnologico. Si attiva su 'agenisea', 'agent infra', 'agent arc' o richieste generali di progettazione di un'architettura multi-agente.

Rapporto di test

Ha effettivamente eseguito il mandato di ricerca preliminare live (WebSearch su pattern di resilienza multi-agente 2026) e ha inserito pattern concreti e attuali di produzione - il circuit breaker a 3 stati, una gerarchia di fallback nominata e una checklist di go-live di 8 elementi - direttamente nel blueprint; una risposta di base prodotta solo dalla memoria ha saltato completamente la ricerca ed è rimasta generica.

Testato il: 2026-07-15 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

git clone https://github.com/agenisea/ai-design-engineering-cc-plugins
cd ai-design-engineering-cc-plugins
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r claude-code/plugins/ai-design-engineer/skills/agenisea ~/.claude/skills/agenisea

Comandi e prompt di esempio

  • /ageniseaRicerca e redige un blueprint di architettura di sistema multi-agente da una descrizione del workflow.

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

  • design a multi-agent architecture for a support ticket triage pipeline
  • research current resilience patterns and build me an agent topology
  • help me architect a pipeline of agents for automated content review