Agenthub

AgentHub — Colaboração Multi-Agente

Lance N agentes de IA em paralelo que competem na mesma tarefa. Cada agente trabalha em um git worktree isolado. O coordenador avalia os resultados e mergea o vencedor.

Slash Commands

Templates de Agentes

Ao usar --template no spawn, os agentes seguem um padrão de iteração predefinido:

Templates são definidos em references/agent-templates.md.

Quando Esta Skill É Ativada

Frases de gatilho:

• "tente múltiplas abordagens"
• "faça os agentes competirem"
• "otimização paralela"
• "lance N agentes"
• "compare diferentes soluções"
• "fan-out" ou "torneio"
• "gere variações de conteúdo"
• "compare diferentes rascunhos"
• "teste A/B de copy"
• "explore múltiplas estratégias"

Protocolo do Coordenador

A sessão principal do Claude Code é o coordenador. Ele segue este ciclo de vida:

INIT → DISPATCH → MONITOR → EVALUATE → MERGE

1. Init

Execute /hub:init para criar uma sessão. Isso gera:

• .agenthub/sessions/{session-id}/config.yaml — configuração da tarefa
• .agenthub/sessions/{session-id}/state.json — máquina de estados
• .agenthub/board/ — canais do quadro de mensagens

2. Dispatch

Execute /hub:spawn para lançar os agentes. Para cada agente 1..N:

• Postar atribuição de tarefa em .agenthub/board/dispatch/
• Lançar via ferramenta Agent com isolation: "worktree"
• Todos os agentes lançados em uma única mensagem (paralelo)

3. Monitor

Execute /hub:status para verificar o progresso:

• dag_analyzer.py --status --session {id} mostra o estado dos branches
• Canal progress/ do board tem atualizações dos agentes

4. Evaluate

Execute /hub:eval para classificar os resultados:

• Modo Métrica: executar comando de avaliação em cada worktree, analisar resultado numérico
• Modo Juiz: ler diffs, coordenador classifica por qualidade
• Híbrido: métrica primeiro, juiz LLM para empates

5. Merge

Execute /hub:merge para finalizar:

• git merge --no-ff do vencedor no branch base
• Arquivar perdedores: git tag hub/archive/{session}/agent-{i}
• Limpar worktrees
• Postar resumo do merge no board

Protocolo do Agente

Cada subagente recebe este padrão de prompt:

You are agent-{i} in hub session {session-id}.
Your task: {task description}

Instructions:
1. Read your assignment at .agenthub/board/dispatch/{seq}-agent-{i}.md
2. Work in your worktree — make changes, run tests, iterate
3. Commit all changes with descriptive messages
4. Write your result summary to .agenthub/board/results/agent-{i}-result.md
5. Exit when done

Os agentes NÃO veem o trabalho uns dos outros. Eles NÃO se comunicam entre si. Eles apenas escrevem no board para o coordenador ler.

Modelo DAG

Nomenclatura de Branches

hub/{session-id}/agent-{N}/attempt-{M}

• Session ID: baseado em timestamp (YYYYMMDD-HHMMSS)
• Agente N: sequencial (1 até agent-count)
• Tentativa M: incrementa em retry (geralmente 1)

Detecção de Fronteira

Fronteira = pontas de branch sem branches filhos. Equivalente à consulta "leaves" do AgentHub.

python scripts/dag_analyzer.py --frontier --session {id}

Imutabilidade

O DAG é somente-de-adição:

• Nunca faça rebase ou force-push nos branches dos agentes
• Nunca exclua commits (apenas refs de branch após arquivamento)
• Cada abordagem preservada via git tags

Quadro de Mensagens

Localização: .agenthub/board/

Canais

Formato das Postagens

---
timestamp: 2026-03-17T14:30:22Z
channel: results
parent: null
---

## Resumo do Resultado

- **Abordagem**: Substituição de ordenação O(n²) por hash map
- **Arquivos alterados**: 3
- **Métrica**: 142ms (baseline: 180ms, delta: -38ms)
- **Confiança**: Alta — todos os testes passando

Regras do Board

• Somente adição: nunca edite ou exclua postagens
• Nomes de arquivo únicos: {seq:03d}-{author}-{timestamp}.md
• Frontmatter YAML obrigatório em todas as postagens

Modos de Avaliação

Baseado em Métrica

Melhor para: benchmarks, taxas de aprovação em testes, tamanhos de arquivo, tempos de resposta.

python scripts/result_ranker.py --session {id} \
  --eval-cmd "pytest bench.py --json" \
  --metric p50_ms --direction lower

O ranker executa o comando de avaliação no diretório de worktree de cada agente e analisa a métrica do stdout.

Juiz LLM

Melhor para: qualidade de código, legibilidade, decisões de arquitetura.

O coordenador lê o diff de cada agente (git diff base...agent-branch) e classifica por:

1. Correção (resolve a tarefa?)
2. Simplicidade (menos linhas alteradas é melhor)
3. Qualidade (execução limpa, boa estrutura)

Híbrido

Execute a métrica primeiro. Se os melhores agentes estiverem dentro de 10% um do outro, use o juiz LLM para desempate.

Ciclo de Vida da Sessão

init → running → evaluating → merged
                             → archived (se sem vencedor)

Transições de estado gerenciadas por session_manager.py:

Gatilhos Proativos

O coordenador deve agir quando:

Instalação

# Copiar para o diretório de skills do Claude Code
cp -r engineering/agenthub ~/.claude/skills/agenthub

# Ou instalar via ClawHub
clawhub install agenthub

Scripts

Skills Relacionadas

• autoresearch-agent — Loop de otimização de agente único (use AgentHub quando quiser N agentes competindo)
• self-improving-agent — Agente auto-modificável (use AgentHub quando quiser competição externa)
• git-worktree-manager — Utilitários de git worktree (AgentHub usa worktrees internamente)