[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M6MWFDQ529WMYTVGZYHV5VCN":3,"skill-same:01M6MWFDQ529WMYTVGZYHV5VCN":122},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":6,"repositoryNo":12,"starsCount":13,"licenseSpdxId":14,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":15,"categories":16,"keywords":22,"publishedAt":26,"linkOnly":27,"markdownContent":28,"markdownBody":29,"frontMatter":30,"refName":34,"commitSha":35,"skillDirectory":36,"forksCount":37,"repositoryHtmlUrl":38,"repositoryHomepageUrl":6,"ownerHtmlUrl":39,"ownerBlogUrl":6,"ownerDescription":40,"updatedAt":41,"install":42,"resources":55},"01M6MWFDQ529WMYTVGZYHV5VCN","agent-avengers",null,"올인원 멀티에이전트 오케스트레이션. 복잡한 태스크를 자동으로 분해하고, 전문 에이전트들을 즉석에서 생성\u002F스폰하여 병렬 처리 후 결과를 통합합니다.\n\nTRIGGERS: avengers assemble, 어벤저스, agent-avengers, 멀티에이전트 자동화, 에이전트 팀 구성, 자동 에이전트","Kernel8901\u002Fai-agent-skills-classification","Kernel8901","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F72647553?v=4","01M6KV388J2H5PNC8D8P940BJD","01M6KV38CS5B3AY63RKZB410YM",7,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKernel8901\u002Fai-agent-skills-classification\u002Fblob\u002Fmain\u002F人工智能与大型语言模型\u002Fagent-avengers\u002FSKILL.md",[17],{"categoryNo":18,"categoryName":19,"taxonomyType":20,"taxonomyTypeDesc":21},"01JBSEEDCAT000000000000023","Skill与智能体开发","SCENARIO","使用场景",[23,24,25],"agent avengers","assemble","triggers","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: agent-avengers\ndescription: |\n  올인원 멀티에이전트 오케스트레이션. 복잡한 태스크를 자동으로 분해하고, 전문 에이전트들을 즉석에서 생성\u002F스폰하여 병렬 처리 후 결과를 통합합니다.\n  \n  TRIGGERS: avengers assemble, 어벤저스, agent-avengers, 멀티에이전트 자동화, 에이전트 팀 구성, 자동 에이전트\nversion: 1.0.0\nauthor: 카라얀\n---\n\n# ? Agent Avengers\n\n> \"어벤저스, 어셈블!\" — 복잡한 태스크를 자동으로 에이전트 팀이 처리\n\n## 핵심 기능\n\n1. **자동 태스크 분해** — 큰 작업을 독립적 서브태스크로 분할\n2. **동적 에이전트 생성** — 각 태스크에 맞는 전문 에이전트 즉석 생성\n3. **병렬 실행** — 독립 태스크는 동시 처리\n4. **자동 통합** — 결과 수집, 검증, 병합\n5. **완료 후 정리** — 임시 에이전트 자동 해제\n\n## 사용법\n\n### 기본 사용\n```\n사용자: \"어벤저스 어셈블! [복잡한 태스크 설명]\"\n```\n\n### 예시\n```\n\"어벤저스 어셈블! 경쟁사 A, B, C 분석해서 비교 리포트 만들어줘\"\n\n→ 자동으로:\n  1. 태스크 분해 (3개 리서치 + 1개 통합)\n  2. 에이전트 3개 스폰 (각 회사 담당)\n  3. 병렬 리서치 실행\n  4. 결과 통합 에이전트가 최종 리포트 생성\n  5. 완료 보고\n```\n\n---\n\n## 워크플로우\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐\n│                    ? AVENGERS ASSEMBLE                         │\n├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤\n│                                                                 │\n│  1️⃣  ANALYZE — 태스크 분석 및 분해                              │\n│      └─ 목표 파악 → 서브태스크 도출 → 의존성 매핑                 │\n│                                                                 │\n│  2️⃣  RECRUIT — 에이전트 팀 구성                                 │\n│      └─ 각 서브태스크에 최적 에이전트 프로필 생성                 │\n│      └─ 에이전트 역할: ?연구 ?️작성 ?분석 ✅검토 ?통합        │\n│                                                                 │\n│  3️⃣  DEPLOY — 에이전트 스폰 및 태스크 할당                      │\n│      └─ sessions_spawn으로 병렬 실행                            │\n│      └─ 각 에이전트에 명확한 입력\u002F출력 지정                      │\n│                                                                 │\n│  4️⃣  MONITOR — 진행 상황 추적                                   │\n│      └─ 완료 대기, 실패 시 재시도 또는 대체                      │\n│                                                                 │\n│  5️⃣  ASSEMBLE — 결과 통합                                       │\n│      └─ 모든 산출물 수집 → 검증 → 병합                          │\n│                                                                 │\n│  6️⃣  REPORT — 최종 보고 및 정리                                 │\n│      └─ 사용자에게 결과 전달, 임시 리소스 정리                   │\n│                                                                 │\n└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 에이전트 모드\n\n### ? Mode 1: 기존 에이전트 활용\nGateway에 등록된 에이전트들을 조합하여 사용\n\n```javascript\n\u002F\u002F 기존 에이전트에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  label: \"watson\",      \u002F\u002F 기존 에이전트 ID\n  message: \"X 리서치해줘\",\n  timeoutSeconds: 300\n})\n```\n\n**장점:** \n- 에이전트별 전문성\u002F기억 유지\n- Discord 채널 바인딩 활용 가능\n- 지속적인 컨텍스트\n\n### ? Mode 2: 임시 에이전트 스폰\n태스크별로 일회성 에이전트 생성\n\n```javascript\n\u002F\u002F 임시 서브에이전트 스폰\nsessions_spawn({\n  task: \"X 분석해줘\",\n  model: \"sonnet\",\n  runTimeoutSeconds: 1800,\n  cleanup: \"delete\"\n})\n```\n\n**장점:**\n- 격리된 실행\n- 완료 후 자동 정리\n- 유연한 모델 선택\n\n### ? Mode 3: 멀티 프로필 (봇 인스턴스)\n다른 OpenClaw 프로필\u002F봇을 팀에 참여시킴\n\n```yaml\n# 프로필 목록 예시\nprofiles:\n  - name: \"main\"           # 메인 봇 (카라얀)\n    specialty: [\"조율\", \"통합\"]\n    \n  - name: \"research-bot\"   # 리서치 전용 봇\n    specialty: [\"심층조사\", \"데이터수집\"]\n    model: opus\n    \n  - name: \"code-bot\"       # 코딩 전용 봇\n    specialty: [\"개발\", \"테스트\"]\n    model: opus\n    \n  - name: \"creative-bot\"   # 크리에이티브 봇\n    specialty: [\"디자인\", \"콘텐츠\"]\n    model: gemini\n```\n\n**봇 간 통신:**\n```javascript\n\u002F\u002F 다른 프로필의 봇에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  sessionKey: \"research-bot:main\",  \u002F\u002F 프로필:세션\n  message: \"심층 리서치 요청: X\",\n  timeoutSeconds: 600\n})\n```\n\n**장점:**\n- 봇별 전용 모델\u002F설정\n- 병렬 처리 능력 극대화\n- 각 봇의 전문 스킬 활용\n- 부하 분산\n\n### ??? Mode 4: 풀 하이브리드 (권장)\n기존 에이전트 + 임시 스폰 + 멀티 프로필 통합\n\n```\n예시: \"대규모 경쟁 분석 프로젝트\"\n\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│  ? research-bot (별도 봇)              │\n│     └── ? watson (에이전트) → A사 조사  │\n│     └── ? temp-1 (스폰) → B사 조사      │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? code-bot (별도 봇)                  │\n│     └── ? 분석 스크립트 작성            │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? main (카라얀)                       │\n│     └── ? 결과 통합 + 리포트 생성       │\n└─────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 프로필 설정\n\n### `avengers.yaml` 프로필 섹션\n\n```yaml\nprofiles:\n  # 메인 봇 (오케스트레이터 역할)\n  main:\n    role: orchestrator\n    canSpawn: true\n    canDelegate: true\n    \n  # 리서치 전용 봇\n  research-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"research\", \"analysis\", \"data\"]\n    model: \"anthropic\u002Fclaude-opus-4-5\"\n    gateway: \"localhost:3001\"  # 별도 포트\n    \n  # 코딩 전용 봇  \n  code-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"coding\", \"testing\", \"debugging\"]\n    model: \"anthropic\u002Fclaude-opus-4-5\"\n    gateway: \"localhost:3002\"\n    \n  # 크리에이티브 봇\n  creative-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"design\", \"image\", \"content\"]\n    model: \"google\u002Fgemini-2.5-pro\"\n    gateway: \"localhost:3003\"\n```\n\n### 프로필 간 통신 프로토콜\n\n```javascript\n\u002F\u002F 1. 프로필 상태 확인\nconst profiles = await checkProfileStatus([\n  \"research-bot\",\n  \"code-bot\", \n  \"creative-bot\"\n])\n\n\u002F\u002F 2. 사용 가능한 프로필에 태스크 분배\nfor (const task of tasks) {\n  const bestProfile = matchProfileToTask(task, profiles)\n  \n  if (bestProfile.type === \"external\") {\n    \u002F\u002F 다른 봇에게 전달\n    await sendToProfile(bestProfile.name, task)\n  } else if (bestProfile.type === \"agent\") {\n    \u002F\u002F 현재 봇의 에이전트에게\n    await sessions_send({ label: bestProfile.agentId, message: task })\n  } else {\n    \u002F\u002F 임시 스폰\n    await sessions_spawn({ task: task.description })\n  }\n}\n\n\u002F\u002F 3. 모든 프로필 완료 대기\nawait waitForAllProfiles(assignedTasks)\n\n\u002F\u002F 4. 결과 수집 및 통합\nconst results = await collectFromProfiles(assignedTasks)\n```\n\n---\n\n## 에이전트 타입\n\n| 타입 | 이모지 | 역할 | 모델 추천 |\n|------|--------|------|-----------|\n| **Researcher** | ? | 웹 검색, 데이터 수집 | sonnet |\n| **Analyst** | ? | 데이터 분석, 패턴 발견 | opus |\n| **Writer** | ?️ | 콘텐츠 작성, 문서화 | sonnet |\n| **Coder** | ? | 코드 구현, 테스트 | opus |\n| **Reviewer** | ✅ | 품질 검토, 피드백 | opus |\n| **Integrator** | ? | 결과 병합, 최종 산출물 | sonnet |\n\n---\n\n## 기존 에이전트 연동\n\n### 에이전트 목록 확인\n```javascript\n\u002F\u002F 활성 에이전트 조회\nsessions_list({ kinds: [\"agent\"], limit: 10 })\n\n\u002F\u002F 또는 agents_list()로 등록된 에이전트 ID 확인\nagents_list()\n```\n\n### 에이전트별 전문 분야 매핑\n`avengers.yaml`에 정의:\n\n```yaml\nagents:\n  watson:\n    type: researcher\n    specialty: \"심층 리서치, 경쟁 분석\"\n    priority: high\n  \n  picasso:\n    type: creator\n    specialty: \"이미지 생성, 디자인\"\n    priority: medium\n  \n  coder-bot:\n    type: coder\n    specialty: \"코드 구현, 디버깅\"\n    priority: high\n```\n\n### 자동 에이전트 선택\n\n태스크 분석 시 적합한 기존 에이전트 자동 매칭:\n\n```\n태스크: \"A사 경쟁 분석\"\n  → watson (researcher, 심층 리서치) ✅ 매칭\n\n태스크: \"인포그래픽 만들기\"  \n  → picasso (creator, 디자인) ✅ 매칭\n\n태스크: \"API 연동 코드 작성\"\n  → coder-bot (coder) ✅ 매칭\n  \n태스크: \"B사 조사\" (전문 에이전트 없음)\n  → temp-researcher 스폰 ?\n```\n\n---\n\n## 실행 방법\n\n### Phase 1: 태스크 분석\n\n사용자의 요청을 받으면:\n\n```markdown\n## 태스크 분석\n\n**원본 요청:** [사용자 요청 전문]\n\n**목표:** [최종 산출물]\n\n**서브태스크:**\n1. [태스크1] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 없음\n2. [태스크2] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 없음\n3. [태스크3] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 1,2\n\n**병렬 실행 가능:** 1, 2\n**순차 실행 필요:** 3 (1,2 완료 후)\n```\n\n### Phase 2: 에이전트 구성\n\n#### Step 2a: 기존 에이전트 확인\n```javascript\n\u002F\u002F 사용 가능한 에이전트 목록\nconst availableAgents = agents_list()\nconst activeAgents = sessions_list({ kinds: [\"agent\"] })\n```\n\n#### Step 2b: 태스크-에이전트 매칭\n```markdown\n## 에이전트 배정\n\n| 서브태스크 | 배정 | 모드 | 이유 |\n|------------|------|------|------|\n| A사 리서치 | watson | 기존 | 리서치 전문가 |\n| B사 리서치 | temp-1 | 스폰 | 추가 리소스 필요 |\n| C사 리서치 | temp-2 | 스폰 | 추가 리소스 필요 |\n| 통합 리포트 | temp-integ | 스폰 | 일회성 작업 |\n```\n\n#### Step 2c: 실행 계획\n```markdown\n## 실행 순서\n\n**Phase A (병렬):**\n- watson → A사 리서치\n- temp-1 → B사 리서치  \n- temp-2 → C사 리서치\n\n**Phase B (순차, Phase A 완료 후):**\n- temp-integrator → 결과 통합\n```\n\n### Phase 3: 에이전트 디스패치\n\n#### 기존 에이전트 활용\n```javascript\n\u002F\u002F 기존 에이전트에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  label: \"watson\",\n  message: `\n## 태스크: A사 경쟁 분석\n\n### 요청\n- 회사 개요\n- 주요 제품\u002F서비스\n- 시장 포지션\n- 강점\u002F약점\n\n### 출력 형식\n마크다운 리포트\n\n### 완료 후\n\"A사 분석 완료\" 라고 알려줘\n  `,\n  timeoutSeconds: 600\n})\n```\n\n#### 임시 에이전트 스폰\n\n```javascript\nsessions_spawn({\n  task: `\n    [에이전트 역할 설명]\n    \n    ## 태스크\n    ${subtask.description}\n    \n    ## 입력\n    ${subtask.inputs}\n    \n    ## 기대 출력\n    ${subtask.expectedOutput}\n    \n    ## 완료 조건\n    ${subtask.successCriteria}\n  `,\n  model: subtask.recommendedModel,\n  runTimeoutSeconds: 1800,\n  cleanup: \"delete\"\n})\n```\n\n### Phase 3: 결과 통합\n\n모든 에이전트 완료 후:\n\n1. 각 에이전트의 산출물 수집\n2. 품질 검증 (성공 기준 충족 여부)\n3. 충돌 해결 (겹치는 내용)\n4. 최종 산출물 생성\n5. 사용자에게 전달\n\n---\n\n## 예시 시나리오\n\n### 시나리오 1: 경쟁사 분석 (하이브리드 모드)\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! A사, B사, C사 경쟁 분석 리포트\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? watson (기존) → A사 조사 (전문성 활용)\n├── ? temp-researcher-1 (스폰) → B사 조사\n├── ? temp-researcher-2 (스폰) → C사 조사\n└── ? temp-integrator (스폰) → 비교 리포트 작성\n\n실행:\n1. watson에게 sessions_send로 A사 태스크 전달\n2. temp-1, temp-2 병렬 스폰\n3. 3개 모두 완료 대기\n4. temp-integrator 스폰, 결과 통합\n5. 최종 리포트 전달\n```\n\n### 시나리오 2: 앱 개발 (전체 스폰)\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! 날씨 앱 만들어줘\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? temp-analyst → 요구사항 정의\n├── ? temp-frontend → UI 구현\n├── ? temp-backend → API 연동\n├── ✅ temp-reviewer → 코드 리뷰\n└── ? temp-integrator → 통합 및 테스트\n\n실행:\n1. Analyst 먼저 (요구사항 도출)\n2. Frontend\u002FBackend 2명 병렬\n3. Reviewer가 검토\n4. Integrator가 통합 테스트\n5. 완성된 앱 전달\n```\n\n### 시나리오 3: 기존 에이전트 팀 활용\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! watson이랑 picasso 써서 리서치 + 인포그래픽\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? watson (기존) → 심층 리서치\n└── ? picasso (기존) → 인포그래픽 제작 (watson 완료 후)\n\n실행:\n1. sessions_send(watson, \"리서치 태스크\")\n2. watson 완료 대기\n3. sessions_send(picasso, \"인포그래픽 태스크 + watson 결과\")\n4. 최종 전달\n```\n\n### 시나리오 4: 멀티 프로필 대규모 프로젝트\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! 전체 봇 동원해서 신규 서비스 기획부터 개발까지\"\n\n프로필 구성:\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│  ? research-bot                        │\n│     └── 시장 조사 + 경쟁사 분석          │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? creative-bot                        │\n│     └── UI\u002FUX 디자인 + 브랜딩            │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? code-bot                            │\n│     └── 프론트엔드 + 백엔드 개발         │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? main (카라얀)                       │\n│     └── 오케스트레이션 + 최종 통합        │\n└─────────────────────────────────────────┘\n\n실행:\n1. research-bot에 시장 조사 요청\n2. 조사 완료 → creative-bot에 디자인 요청\n3. 디자인 완료 → code-bot에 개발 요청\n4. main이 전체 통합 및 QA\n5. 최종 산출물 전달\n```\n\n---\n\n## 가드레일\n\n### 자동 중단 조건\n- 에이전트 실패 3회 연속\n- 전체 타임아웃 초과 (기본 2시간)\n- 사용자 취소 요청\n\n### 안전 장치\n- 각 에이전트는 격리된 세션에서 실행\n- 파일 수정은 지정된 출력 경로만 허용\n- 외부 API 호출은 승인된 것만\n\n---\n\n## 설정\n\n### 기본값\n```yaml\navengers:\n  maxAgents: 5              # 동시 에이전트 수 (기존+스폰 합산)\n  maxProfiles: 4            # 동시 사용 프로필 수\n  timeoutMinutes: 120       # 전체 타임아웃\n  retryCount: 2             # 실패 시 재시도\n  defaultModel: \"sonnet\"    # 스폰 에이전트 기본 모델\n  cleanupOnComplete: true   # 완료 후 임시 에이전트 정리\n  preferExisting: true      # 기존 에이전트 우선 사용\n  useMultiProfile: true     # 멀티 프로필 모드 활성화\n```\n\n### 프로필 설정\n```yaml\nprofiles:\n  main:\n    role: orchestrator\n    gateway: \"localhost:3000\"\n    \n  research-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"research\", \"analysis\"]\n    model: opus\n    gateway: \"localhost:3001\"\n    \n  code-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"coding\", \"testing\"]\n    model: opus\n    gateway: \"localhost:3002\"\n    \n  creative-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"design\", \"content\"]\n    model: gemini\n    gateway: \"localhost:3003\"\n```\n\n### 에이전트 매핑\n```yaml\nagents:\n  # 기존 에이전트 정의\n  watson:\n    type: researcher\n    specialty: [\"리서치\", \"경쟁분석\", \"시장조사\"]\n    model: opus\n    \n  picasso:\n    type: creator  \n    specialty: [\"이미지\", \"디자인\", \"인포그래픽\"]\n    model: gemini-flash\n    \n  coder-bot:\n    type: coder\n    specialty: [\"코딩\", \"API\", \"백엔드\", \"프론트엔드\"]\n    model: opus\n\n  # 스폰 에이전트 템플릿\n  templates:\n    researcher:\n      model: sonnet\n      timeout: 1800\n    analyst:\n      model: opus\n      timeout: 1200\n    writer:\n      model: sonnet\n      timeout: 900\n    coder:\n      model: opus\n      timeout: 2400\n```\n\n---\n\n## ? 창발적 협업 패턴\n\n### 1. ?️ 경쟁 드래프트 (Competitive Draft)\n동일 태스크를 여러 에이전트가 독립적으로 수행 → 결과 비교 → 최고안 선택\n\n```\n태스크: \"마케팅 전략 수립\"\n\n├── ? watson → 전략 A (데이터 기반)\n├── ? temp-strategist-1 → 전략 B (창의적)\n├── ? creative-bot → 전략 C (감성적)\n└── ?️ 투표\u002F평가 → 최고안 선택 또는 하이브리드\n\n장점: 다양한 관점, 최적해 도출\n```\n\n### 2. ? 역할 순환 (Role Rotation)\n진행 중 역할을 바꿔서 신선한 시각 확보\n\n```\nRound 1:\n├── Agent A: 아이디어 제안\n├── Agent B: 비평\n└── Agent C: 개선\n\nRound 2 (순환):\n├── Agent B: 아이디어 제안\n├── Agent C: 비평\n└── Agent A: 개선\n\n→ 고착화 방지, 다각적 검토\n```\n\n### 3. ⚔️ 적대적 협력 (Adversarial Collaboration)\n한 에이전트가 만들면 다른 에이전트가 공격적으로 비판 → 반복\n\n```\nCreator ──→ 초안 작성\n    ↓\nCritic ──→ \"이건 왜 틀렸는가\" 공격\n    ↓\nCreator ──→ 방어 및 개선\n    ↓\nCritic ──→ 재공격\n    ↓\n(3라운드 반복)\n    ↓\nArbiter ──→ 최종 판정\n\n결과: 훨씬 견고한 산출물\n```\n\n### 4. ? 진화적 선택 (Evolutionary Selection)\n여러 솔루션 생성 → 평가 → 상위권 교배 → 반복\n\n```\nGeneration 1:\n├── Solution A (점수: 7)\n├── Solution B (점수: 8) ✓\n├── Solution C (점수: 5)\n└── Solution D (점수: 9) ✓\n\nGeneration 2:\n├── B + D 하이브리드 → E\n├── D 변형 → F\n└── B 변형 → G\n\n... 3세대 반복 → 최적해\n```\n\n### 5. ? 스웜 인텔리전스 (Swarm Intelligence)\n많은 마이크로 에이전트가 작은 조각 처리 → 창발적 결과\n\n```\n태스크: \"100개 기업 분석\"\n\nSwarm:\n├── micro-1 → 기업 1-10\n├── micro-2 → 기업 11-20\n├── micro-3 → 기업 21-30\n...\n└── micro-10 → 기업 91-100\n\nAggregator → 패턴 발견, 통합 인사이트\n```\n\n### 6. ? 체인 릴레이 (Chain Relay)\n한 에이전트의 출력이 다음 에이전트의 입력 (변형 전달)\n\n```\nAgent A: 원시 데이터 수집\n    ↓ (데이터)\nAgent B: 패턴 추출\n    ↓ (패턴)\nAgent C: 인사이트 도출\n    ↓ (인사이트)\nAgent D: 액션 아이템 생성\n    ↓ (계획)\nAgent E: 실행\n\n각 단계에서 가치 증폭\n```\n\n### 7. ? 합의 프로토콜 (Consensus Protocol)\n모든 에이전트가 동의해야 진행\n\n```\nProposal: \"이 방향으로 가자\"\n\n├── Agent A: 동의 ✓\n├── Agent B: 반대 ✗ (이유: X)\n├── Agent C: 동의 ✓\n└── Agent D: 조건부 동의\n\n→ 반대 의견 해소 후 재투표\n→ 만장일치 → 진행\n\n위험한 결정에 안전장치\n```\n\n### 8. ? 크로스 도메인 잼 (Cross-Domain Jam)\n완전히 다른 분야의 에이전트가 협업\n\n```\n태스크: \"혁신적인 앱 아이디어\"\n\n├── ? Art-Agent: 예술적 관점\n├── ? Science-Agent: 기술적 관점\n├── ? History-Agent: 역사적 패턴\n├── ? Game-Agent: 게이미피케이션\n└── ? Philosophy-Agent: 윤리적 고려\n\n→ 예상치 못한 조합에서 혁신 탄생\n```\n\n### 9. ? 메타 관찰자 (Meta Observer)\n다른 에이전트들을 관찰하고 코칭하는 에이전트\n\n```\nWorking Agents:\n├── Agent A (작업 중)\n├── Agent B (작업 중)\n└── Agent C (작업 중)\n\nMeta-Observer:\n├── 패턴 감지: \"A와 B가 중복 작업 중\"\n├── 개입: \"B는 다른 방향 시도해봐\"\n├── 조언: \"C의 접근법을 A도 참고해\"\n└── 학습: 성공 패턴 기록\n\n팀 전체 효율성 향상\n```\n\n### 10. ⏰ 시간 분리 협업 (Time-Horizon Split)\n같은 문제를 다른 시간 관점으로 접근\n\n```\n태스크: \"비즈니스 전략\"\n\n├── ? Sprint-Agent: 다음 주 할 일\n├── ? Quarter-Agent: 분기 계획\n├── ? Year-Agent: 연간 비전\n└── ? Decade-Agent: 장기 트렌드\n\n→ 단기-장기 균형 잡힌 전략\n```\n\n### 11. ? 태스크 경매 (Task Auction)\n에이전트가 자신감 기반으로 태스크에 입찰\n\n```\nTask: \"복잡한 API 설계\"\n\nBids:\n├── code-bot: 신뢰도 92%, 예상 시간 2h\n├── watson: 신뢰도 65%, 예상 시간 4h\n└── temp-agent: 신뢰도 78%, 예상 시간 3h\n\n→ code-bot 낙찰 (최고 신뢰도)\n→ 실패 시 차순위 시도\n```\n\n### 12. ? 공유 메모리 실시간 동기화\n\n```\nShared Memory Pool:\n┌────────────────────────────────────────┐\n│  discoveries\u002F                          │\n│  ├── agent-a-finding-1.md             │\n│  ├── agent-b-insight-2.md             │\n│  └── agent-c-connection-3.md          │\n│                                        │\n│  모든 에이전트가 실시간 읽기\u002F쓰기        │\n│  → 발견 즉시 공유 → 시너지              │\n└────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 통합\n\n이 스킬은 다음 스킬들의 기능을 통합:\n- **agent-council** — 에이전트 생성 패턴\n- **agent-orchestrator** — 태스크 분해 및 조율 패턴\n\n기존 스킬들과 함께 사용 가능.\n\n---\n\n## 트리거 키워드\n\n- `어벤저스 어셈블`\n- `avengers assemble`\n- `agent-avengers`\n- `멀티에이전트 자동화`\n- `에이전트 팀 구성`\n\n---\n\n## 예시 프롬프트\n\n```\n\"어벤저스 어셈블! 다음 작업을 팀으로 처리해줘: [작업 설명]\"\n\n\"avengers assemble - 이 프로젝트를 병렬로 진행해줘\"\n\n\"멀티에이전트로 자동 처리해줘: [복잡한 요청]\"\n```\n","# ? Agent Avengers\n\n> \"어벤저스, 어셈블!\" — 복잡한 태스크를 자동으로 에이전트 팀이 처리\n\n## 핵심 기능\n\n1. **자동 태스크 분해** — 큰 작업을 독립적 서브태스크로 분할\n2. **동적 에이전트 생성** — 각 태스크에 맞는 전문 에이전트 즉석 생성\n3. **병렬 실행** — 독립 태스크는 동시 처리\n4. **자동 통합** — 결과 수집, 검증, 병합\n5. **완료 후 정리** — 임시 에이전트 자동 해제\n\n## 사용법\n\n### 기본 사용\n```\n사용자: \"어벤저스 어셈블! [복잡한 태스크 설명]\"\n```\n\n### 예시\n```\n\"어벤저스 어셈블! 경쟁사 A, B, C 분석해서 비교 리포트 만들어줘\"\n\n→ 자동으로:\n  1. 태스크 분해 (3개 리서치 + 1개 통합)\n  2. 에이전트 3개 스폰 (각 회사 담당)\n  3. 병렬 리서치 실행\n  4. 결과 통합 에이전트가 최종 리포트 생성\n  5. 완료 보고\n```\n\n---\n\n## 워크플로우\n\n```\n┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐\n│                    ? AVENGERS ASSEMBLE                         │\n├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤\n│                                                                 │\n│  1️⃣  ANALYZE — 태스크 분석 및 분해                              │\n│      └─ 목표 파악 → 서브태스크 도출 → 의존성 매핑                 │\n│                                                                 │\n│  2️⃣  RECRUIT — 에이전트 팀 구성                                 │\n│      └─ 각 서브태스크에 최적 에이전트 프로필 생성                 │\n│      └─ 에이전트 역할: ?연구 ?️작성 ?분석 ✅검토 ?통합        │\n│                                                                 │\n│  3️⃣  DEPLOY — 에이전트 스폰 및 태스크 할당                      │\n│      └─ sessions_spawn으로 병렬 실행                            │\n│      └─ 각 에이전트에 명확한 입력\u002F출력 지정                      │\n│                                                                 │\n│  4️⃣  MONITOR — 진행 상황 추적                                   │\n│      └─ 완료 대기, 실패 시 재시도 또는 대체                      │\n│                                                                 │\n│  5️⃣  ASSEMBLE — 결과 통합                                       │\n│      └─ 모든 산출물 수집 → 검증 → 병합                          │\n│                                                                 │\n│  6️⃣  REPORT — 최종 보고 및 정리                                 │\n│      └─ 사용자에게 결과 전달, 임시 리소스 정리                   │\n│                                                                 │\n└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 에이전트 모드\n\n### ? Mode 1: 기존 에이전트 활용\nGateway에 등록된 에이전트들을 조합하여 사용\n\n```javascript\n\u002F\u002F 기존 에이전트에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  label: \"watson\",      \u002F\u002F 기존 에이전트 ID\n  message: \"X 리서치해줘\",\n  timeoutSeconds: 300\n})\n```\n\n**장점:** \n- 에이전트별 전문성\u002F기억 유지\n- Discord 채널 바인딩 활용 가능\n- 지속적인 컨텍스트\n\n### ? Mode 2: 임시 에이전트 스폰\n태스크별로 일회성 에이전트 생성\n\n```javascript\n\u002F\u002F 임시 서브에이전트 스폰\nsessions_spawn({\n  task: \"X 분석해줘\",\n  model: \"sonnet\",\n  runTimeoutSeconds: 1800,\n  cleanup: \"delete\"\n})\n```\n\n**장점:**\n- 격리된 실행\n- 완료 후 자동 정리\n- 유연한 모델 선택\n\n### ? Mode 3: 멀티 프로필 (봇 인스턴스)\n다른 OpenClaw 프로필\u002F봇을 팀에 참여시킴\n\n```yaml\n# 프로필 목록 예시\nprofiles:\n  - name: \"main\"           # 메인 봇 (카라얀)\n    specialty: [\"조율\", \"통합\"]\n    \n  - name: \"research-bot\"   # 리서치 전용 봇\n    specialty: [\"심층조사\", \"데이터수집\"]\n    model: opus\n    \n  - name: \"code-bot\"       # 코딩 전용 봇\n    specialty: [\"개발\", \"테스트\"]\n    model: opus\n    \n  - name: \"creative-bot\"   # 크리에이티브 봇\n    specialty: [\"디자인\", \"콘텐츠\"]\n    model: gemini\n```\n\n**봇 간 통신:**\n```javascript\n\u002F\u002F 다른 프로필의 봇에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  sessionKey: \"research-bot:main\",  \u002F\u002F 프로필:세션\n  message: \"심층 리서치 요청: X\",\n  timeoutSeconds: 600\n})\n```\n\n**장점:**\n- 봇별 전용 모델\u002F설정\n- 병렬 처리 능력 극대화\n- 각 봇의 전문 스킬 활용\n- 부하 분산\n\n### ??? Mode 4: 풀 하이브리드 (권장)\n기존 에이전트 + 임시 스폰 + 멀티 프로필 통합\n\n```\n예시: \"대규모 경쟁 분석 프로젝트\"\n\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│  ? research-bot (별도 봇)              │\n│     └── ? watson (에이전트) → A사 조사  │\n│     └── ? temp-1 (스폰) → B사 조사      │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? code-bot (별도 봇)                  │\n│     └── ? 분석 스크립트 작성            │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? main (카라얀)                       │\n│     └── ? 결과 통합 + 리포트 생성       │\n└─────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 프로필 설정\n\n### `avengers.yaml` 프로필 섹션\n\n```yaml\nprofiles:\n  # 메인 봇 (오케스트레이터 역할)\n  main:\n    role: orchestrator\n    canSpawn: true\n    canDelegate: true\n    \n  # 리서치 전용 봇\n  research-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"research\", \"analysis\", \"data\"]\n    model: \"anthropic\u002Fclaude-opus-4-5\"\n    gateway: \"localhost:3001\"  # 별도 포트\n    \n  # 코딩 전용 봇  \n  code-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"coding\", \"testing\", \"debugging\"]\n    model: \"anthropic\u002Fclaude-opus-4-5\"\n    gateway: \"localhost:3002\"\n    \n  # 크리에이티브 봇\n  creative-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"design\", \"image\", \"content\"]\n    model: \"google\u002Fgemini-2.5-pro\"\n    gateway: \"localhost:3003\"\n```\n\n### 프로필 간 통신 프로토콜\n\n```javascript\n\u002F\u002F 1. 프로필 상태 확인\nconst profiles = await checkProfileStatus([\n  \"research-bot\",\n  \"code-bot\", \n  \"creative-bot\"\n])\n\n\u002F\u002F 2. 사용 가능한 프로필에 태스크 분배\nfor (const task of tasks) {\n  const bestProfile = matchProfileToTask(task, profiles)\n  \n  if (bestProfile.type === \"external\") {\n    \u002F\u002F 다른 봇에게 전달\n    await sendToProfile(bestProfile.name, task)\n  } else if (bestProfile.type === \"agent\") {\n    \u002F\u002F 현재 봇의 에이전트에게\n    await sessions_send({ label: bestProfile.agentId, message: task })\n  } else {\n    \u002F\u002F 임시 스폰\n    await sessions_spawn({ task: task.description })\n  }\n}\n\n\u002F\u002F 3. 모든 프로필 완료 대기\nawait waitForAllProfiles(assignedTasks)\n\n\u002F\u002F 4. 결과 수집 및 통합\nconst results = await collectFromProfiles(assignedTasks)\n```\n\n---\n\n## 에이전트 타입\n\n| 타입 | 이모지 | 역할 | 모델 추천 |\n|------|--------|------|-----------|\n| **Researcher** | ? | 웹 검색, 데이터 수집 | sonnet |\n| **Analyst** | ? | 데이터 분석, 패턴 발견 | opus |\n| **Writer** | ?️ | 콘텐츠 작성, 문서화 | sonnet |\n| **Coder** | ? | 코드 구현, 테스트 | opus |\n| **Reviewer** | ✅ | 품질 검토, 피드백 | opus |\n| **Integrator** | ? | 결과 병합, 최종 산출물 | sonnet |\n\n---\n\n## 기존 에이전트 연동\n\n### 에이전트 목록 확인\n```javascript\n\u002F\u002F 활성 에이전트 조회\nsessions_list({ kinds: [\"agent\"], limit: 10 })\n\n\u002F\u002F 또는 agents_list()로 등록된 에이전트 ID 확인\nagents_list()\n```\n\n### 에이전트별 전문 분야 매핑\n`avengers.yaml`에 정의:\n\n```yaml\nagents:\n  watson:\n    type: researcher\n    specialty: \"심층 리서치, 경쟁 분석\"\n    priority: high\n  \n  picasso:\n    type: creator\n    specialty: \"이미지 생성, 디자인\"\n    priority: medium\n  \n  coder-bot:\n    type: coder\n    specialty: \"코드 구현, 디버깅\"\n    priority: high\n```\n\n### 자동 에이전트 선택\n\n태스크 분석 시 적합한 기존 에이전트 자동 매칭:\n\n```\n태스크: \"A사 경쟁 분석\"\n  → watson (researcher, 심층 리서치) ✅ 매칭\n\n태스크: \"인포그래픽 만들기\"  \n  → picasso (creator, 디자인) ✅ 매칭\n\n태스크: \"API 연동 코드 작성\"\n  → coder-bot (coder) ✅ 매칭\n  \n태스크: \"B사 조사\" (전문 에이전트 없음)\n  → temp-researcher 스폰 ?\n```\n\n---\n\n## 실행 방법\n\n### Phase 1: 태스크 분석\n\n사용자의 요청을 받으면:\n\n```markdown\n## 태스크 분석\n\n**원본 요청:** [사용자 요청 전문]\n\n**목표:** [최종 산출물]\n\n**서브태스크:**\n1. [태스크1] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 없음\n2. [태스크2] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 없음\n3. [태스크3] - 담당: [에이전트타입] - 의존성: 1,2\n\n**병렬 실행 가능:** 1, 2\n**순차 실행 필요:** 3 (1,2 완료 후)\n```\n\n### Phase 2: 에이전트 구성\n\n#### Step 2a: 기존 에이전트 확인\n```javascript\n\u002F\u002F 사용 가능한 에이전트 목록\nconst availableAgents = agents_list()\nconst activeAgents = sessions_list({ kinds: [\"agent\"] })\n```\n\n#### Step 2b: 태스크-에이전트 매칭\n```markdown\n## 에이전트 배정\n\n| 서브태스크 | 배정 | 모드 | 이유 |\n|------------|------|------|------|\n| A사 리서치 | watson | 기존 | 리서치 전문가 |\n| B사 리서치 | temp-1 | 스폰 | 추가 리소스 필요 |\n| C사 리서치 | temp-2 | 스폰 | 추가 리소스 필요 |\n| 통합 리포트 | temp-integ | 스폰 | 일회성 작업 |\n```\n\n#### Step 2c: 실행 계획\n```markdown\n## 실행 순서\n\n**Phase A (병렬):**\n- watson → A사 리서치\n- temp-1 → B사 리서치  \n- temp-2 → C사 리서치\n\n**Phase B (순차, Phase A 완료 후):**\n- temp-integrator → 결과 통합\n```\n\n### Phase 3: 에이전트 디스패치\n\n#### 기존 에이전트 활용\n```javascript\n\u002F\u002F 기존 에이전트에게 태스크 전달\nsessions_send({\n  label: \"watson\",\n  message: `\n## 태스크: A사 경쟁 분석\n\n### 요청\n- 회사 개요\n- 주요 제품\u002F서비스\n- 시장 포지션\n- 강점\u002F약점\n\n### 출력 형식\n마크다운 리포트\n\n### 완료 후\n\"A사 분석 완료\" 라고 알려줘\n  `,\n  timeoutSeconds: 600\n})\n```\n\n#### 임시 에이전트 스폰\n\n```javascript\nsessions_spawn({\n  task: `\n    [에이전트 역할 설명]\n    \n    ## 태스크\n    ${subtask.description}\n    \n    ## 입력\n    ${subtask.inputs}\n    \n    ## 기대 출력\n    ${subtask.expectedOutput}\n    \n    ## 완료 조건\n    ${subtask.successCriteria}\n  `,\n  model: subtask.recommendedModel,\n  runTimeoutSeconds: 1800,\n  cleanup: \"delete\"\n})\n```\n\n### Phase 3: 결과 통합\n\n모든 에이전트 완료 후:\n\n1. 각 에이전트의 산출물 수집\n2. 품질 검증 (성공 기준 충족 여부)\n3. 충돌 해결 (겹치는 내용)\n4. 최종 산출물 생성\n5. 사용자에게 전달\n\n---\n\n## 예시 시나리오\n\n### 시나리오 1: 경쟁사 분석 (하이브리드 모드)\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! A사, B사, C사 경쟁 분석 리포트\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? watson (기존) → A사 조사 (전문성 활용)\n├── ? temp-researcher-1 (스폰) → B사 조사\n├── ? temp-researcher-2 (스폰) → C사 조사\n└── ? temp-integrator (스폰) → 비교 리포트 작성\n\n실행:\n1. watson에게 sessions_send로 A사 태스크 전달\n2. temp-1, temp-2 병렬 스폰\n3. 3개 모두 완료 대기\n4. temp-integrator 스폰, 결과 통합\n5. 최종 리포트 전달\n```\n\n### 시나리오 2: 앱 개발 (전체 스폰)\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! 날씨 앱 만들어줘\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? temp-analyst → 요구사항 정의\n├── ? temp-frontend → UI 구현\n├── ? temp-backend → API 연동\n├── ✅ temp-reviewer → 코드 리뷰\n└── ? temp-integrator → 통합 및 테스트\n\n실행:\n1. Analyst 먼저 (요구사항 도출)\n2. Frontend\u002FBackend 2명 병렬\n3. Reviewer가 검토\n4. Integrator가 통합 테스트\n5. 완성된 앱 전달\n```\n\n### 시나리오 3: 기존 에이전트 팀 활용\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! watson이랑 picasso 써서 리서치 + 인포그래픽\"\n\n에이전트 구성:\n├── ? watson (기존) → 심층 리서치\n└── ? picasso (기존) → 인포그래픽 제작 (watson 완료 후)\n\n실행:\n1. sessions_send(watson, \"리서치 태스크\")\n2. watson 완료 대기\n3. sessions_send(picasso, \"인포그래픽 태스크 + watson 결과\")\n4. 최종 전달\n```\n\n### 시나리오 4: 멀티 프로필 대규모 프로젝트\n\n```\n입력: \"어벤저스 어셈블! 전체 봇 동원해서 신규 서비스 기획부터 개발까지\"\n\n프로필 구성:\n┌─────────────────────────────────────────┐\n│  ? research-bot                        │\n│     └── 시장 조사 + 경쟁사 분석          │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? creative-bot                        │\n│     └── UI\u002FUX 디자인 + 브랜딩            │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? code-bot                            │\n│     └── 프론트엔드 + 백엔드 개발         │\n├─────────────────────────────────────────┤\n│  ? main (카라얀)                       │\n│     └── 오케스트레이션 + 최종 통합        │\n└─────────────────────────────────────────┘\n\n실행:\n1. research-bot에 시장 조사 요청\n2. 조사 완료 → creative-bot에 디자인 요청\n3. 디자인 완료 → code-bot에 개발 요청\n4. main이 전체 통합 및 QA\n5. 최종 산출물 전달\n```\n\n---\n\n## 가드레일\n\n### 자동 중단 조건\n- 에이전트 실패 3회 연속\n- 전체 타임아웃 초과 (기본 2시간)\n- 사용자 취소 요청\n\n### 안전 장치\n- 각 에이전트는 격리된 세션에서 실행\n- 파일 수정은 지정된 출력 경로만 허용\n- 외부 API 호출은 승인된 것만\n\n---\n\n## 설정\n\n### 기본값\n```yaml\navengers:\n  maxAgents: 5              # 동시 에이전트 수 (기존+스폰 합산)\n  maxProfiles: 4            # 동시 사용 프로필 수\n  timeoutMinutes: 120       # 전체 타임아웃\n  retryCount: 2             # 실패 시 재시도\n  defaultModel: \"sonnet\"    # 스폰 에이전트 기본 모델\n  cleanupOnComplete: true   # 완료 후 임시 에이전트 정리\n  preferExisting: true      # 기존 에이전트 우선 사용\n  useMultiProfile: true     # 멀티 프로필 모드 활성화\n```\n\n### 프로필 설정\n```yaml\nprofiles:\n  main:\n    role: orchestrator\n    gateway: \"localhost:3000\"\n    \n  research-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"research\", \"analysis\"]\n    model: opus\n    gateway: \"localhost:3001\"\n    \n  code-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"coding\", \"testing\"]\n    model: opus\n    gateway: \"localhost:3002\"\n    \n  creative-bot:\n    role: specialist\n    specialty: [\"design\", \"content\"]\n    model: gemini\n    gateway: \"localhost:3003\"\n```\n\n### 에이전트 매핑\n```yaml\nagents:\n  # 기존 에이전트 정의\n  watson:\n    type: researcher\n    specialty: [\"리서치\", \"경쟁분석\", \"시장조사\"]\n    model: opus\n    \n  picasso:\n    type: creator  \n    specialty: [\"이미지\", \"디자인\", \"인포그래픽\"]\n    model: gemini-flash\n    \n  coder-bot:\n    type: coder\n    specialty: [\"코딩\", \"API\", \"백엔드\", \"프론트엔드\"]\n    model: opus\n\n  # 스폰 에이전트 템플릿\n  templates:\n    researcher:\n      model: sonnet\n      timeout: 1800\n    analyst:\n      model: opus\n      timeout: 1200\n    writer:\n      model: sonnet\n      timeout: 900\n    coder:\n      model: opus\n      timeout: 2400\n```\n\n---\n\n## ? 창발적 협업 패턴\n\n### 1. ?️ 경쟁 드래프트 (Competitive Draft)\n동일 태스크를 여러 에이전트가 독립적으로 수행 → 결과 비교 → 최고안 선택\n\n```\n태스크: \"마케팅 전략 수립\"\n\n├── ? watson → 전략 A (데이터 기반)\n├── ? temp-strategist-1 → 전략 B (창의적)\n├── ? creative-bot → 전략 C (감성적)\n└── ?️ 투표\u002F평가 → 최고안 선택 또는 하이브리드\n\n장점: 다양한 관점, 최적해 도출\n```\n\n### 2. ? 역할 순환 (Role Rotation)\n진행 중 역할을 바꿔서 신선한 시각 확보\n\n```\nRound 1:\n├── Agent A: 아이디어 제안\n├── Agent B: 비평\n└── Agent C: 개선\n\nRound 2 (순환):\n├── Agent B: 아이디어 제안\n├── Agent C: 비평\n└── Agent A: 개선\n\n→ 고착화 방지, 다각적 검토\n```\n\n### 3. ⚔️ 적대적 협력 (Adversarial Collaboration)\n한 에이전트가 만들면 다른 에이전트가 공격적으로 비판 → 반복\n\n```\nCreator ──→ 초안 작성\n    ↓\nCritic ──→ \"이건 왜 틀렸는가\" 공격\n    ↓\nCreator ──→ 방어 및 개선\n    ↓\nCritic ──→ 재공격\n    ↓\n(3라운드 반복)\n    ↓\nArbiter ──→ 최종 판정\n\n결과: 훨씬 견고한 산출물\n```\n\n### 4. ? 진화적 선택 (Evolutionary Selection)\n여러 솔루션 생성 → 평가 → 상위권 교배 → 반복\n\n```\nGeneration 1:\n├── Solution A (점수: 7)\n├── Solution B (점수: 8) ✓\n├── Solution C (점수: 5)\n└── Solution D (점수: 9) ✓\n\nGeneration 2:\n├── B + D 하이브리드 → E\n├── D 변형 → F\n└── B 변형 → G\n\n... 3세대 반복 → 최적해\n```\n\n### 5. ? 스웜 인텔리전스 (Swarm Intelligence)\n많은 마이크로 에이전트가 작은 조각 처리 → 창발적 결과\n\n```\n태스크: \"100개 기업 분석\"\n\nSwarm:\n├── micro-1 → 기업 1-10\n├── micro-2 → 기업 11-20\n├── micro-3 → 기업 21-30\n...\n└── micro-10 → 기업 91-100\n\nAggregator → 패턴 발견, 통합 인사이트\n```\n\n### 6. ? 체인 릴레이 (Chain Relay)\n한 에이전트의 출력이 다음 에이전트의 입력 (변형 전달)\n\n```\nAgent A: 원시 데이터 수집\n    ↓ (데이터)\nAgent B: 패턴 추출\n    ↓ (패턴)\nAgent C: 인사이트 도출\n    ↓ (인사이트)\nAgent D: 액션 아이템 생성\n    ↓ (계획)\nAgent E: 실행\n\n각 단계에서 가치 증폭\n```\n\n### 7. ? 합의 프로토콜 (Consensus Protocol)\n모든 에이전트가 동의해야 진행\n\n```\nProposal: \"이 방향으로 가자\"\n\n├── Agent A: 동의 ✓\n├── Agent B: 반대 ✗ (이유: X)\n├── Agent C: 동의 ✓\n└── Agent D: 조건부 동의\n\n→ 반대 의견 해소 후 재투표\n→ 만장일치 → 진행\n\n위험한 결정에 안전장치\n```\n\n### 8. ? 크로스 도메인 잼 (Cross-Domain Jam)\n완전히 다른 분야의 에이전트가 협업\n\n```\n태스크: \"혁신적인 앱 아이디어\"\n\n├── ? Art-Agent: 예술적 관점\n├── ? Science-Agent: 기술적 관점\n├── ? History-Agent: 역사적 패턴\n├── ? Game-Agent: 게이미피케이션\n└── ? Philosophy-Agent: 윤리적 고려\n\n→ 예상치 못한 조합에서 혁신 탄생\n```\n\n### 9. ? 메타 관찰자 (Meta Observer)\n다른 에이전트들을 관찰하고 코칭하는 에이전트\n\n```\nWorking Agents:\n├── Agent A (작업 중)\n├── Agent B (작업 중)\n└── Agent C (작업 중)\n\nMeta-Observer:\n├── 패턴 감지: \"A와 B가 중복 작업 중\"\n├── 개입: \"B는 다른 방향 시도해봐\"\n├── 조언: \"C의 접근법을 A도 참고해\"\n└── 학습: 성공 패턴 기록\n\n팀 전체 효율성 향상\n```\n\n### 10. ⏰ 시간 분리 협업 (Time-Horizon Split)\n같은 문제를 다른 시간 관점으로 접근\n\n```\n태스크: \"비즈니스 전략\"\n\n├── ? Sprint-Agent: 다음 주 할 일\n├── ? Quarter-Agent: 분기 계획\n├── ? Year-Agent: 연간 비전\n└── ? Decade-Agent: 장기 트렌드\n\n→ 단기-장기 균형 잡힌 전략\n```\n\n### 11. ? 태스크 경매 (Task Auction)\n에이전트가 자신감 기반으로 태스크에 입찰\n\n```\nTask: \"복잡한 API 설계\"\n\nBids:\n├── code-bot: 신뢰도 92%, 예상 시간 2h\n├── watson: 신뢰도 65%, 예상 시간 4h\n└── temp-agent: 신뢰도 78%, 예상 시간 3h\n\n→ code-bot 낙찰 (최고 신뢰도)\n→ 실패 시 차순위 시도\n```\n\n### 12. ? 공유 메모리 실시간 동기화\n\n```\nShared Memory Pool:\n┌────────────────────────────────────────┐\n│  discoveries\u002F                          │\n│  ├── agent-a-finding-1.md             │\n│  ├── agent-b-insight-2.md             │\n│  └── agent-c-connection-3.md          │\n│                                        │\n│  모든 에이전트가 실시간 읽기\u002F쓰기        │\n│  → 발견 즉시 공유 → 시너지              │\n└────────────────────────────────────────┘\n```\n\n---\n\n## 통합\n\n이 스킬은 다음 스킬들의 기능을 통합:\n- **agent-council** — 에이전트 생성 패턴\n- **agent-orchestrator** — 태스크 분해 및 조율 패턴\n\n기존 스킬들과 함께 사용 가능.\n\n---\n\n## 트리거 키워드\n\n- `어벤저스 어셈블`\n- `avengers assemble`\n- `agent-avengers`\n- `멀티에이전트 자동화`\n- `에이전트 팀 구성`\n\n---\n\n## 예시 프롬프트\n\n```\n\"어벤저스 어셈블! 다음 작업을 팀으로 처리해줘: [작업 설명]\"\n\n\"avengers assemble - 이 프로젝트를 병렬로 진행해줘\"\n\n\"멀티에이전트로 자동 처리해줘: [복잡한 요청]\"\n```\n",{"name":5,"author":31,"version":32,"description":33},"카라얀","1.0.0","올인원 멀티에이전트 오케스트레이션. 복잡한 태스크를 자동으로 분해하고, 전문 에이전트들을 즉석에서 생성\u002F스폰하여 병렬 처리 후 결과를 통합합니다.\n\nTRIGGERS: avengers assemble, 어벤저스, agent-avengers, 멀티에이전트 자동화, 에이전트 팀 구성, 자동 에이전트\n","main","f4cb2d49f7667e79ef7804f50396d5aaffdf1f56","人工智能与大型语言模型\u002Fagent-avengers",1,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKernel8901\u002Fai-agent-skills-classification","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKernel8901","a little little little dobe in life but science geek","2026-04-05 16:43:56",{"source":8,"skillName":5,"commands":43,"prompt":53,"zipAvailable":54},[44,47,50],{"tool":45,"command":46},"npx","npx skills add Kernel8901\u002Fai-agent-skills-classification --skill agent-avengers",{"tool":48,"command":49},"bunx","bunx skills add Kernel8901\u002Fai-agent-skills-classification --skill 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