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通过共享账本、任务交接与租约机制,协调多个 AI 代理高效协作。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "com.llm-bus/llm-bus" MCP 服务: 执行:claude mcp add --transport http 'com-llm-bus-llm-bus' 'https://mcp.llm-bus.com/mcp'
请用 llm-bus 设计一个多代理开发流程:需求分析代理拆解任务,编码代理领取实现任务,测试代理领取验证任务,所有状态写入共享账本,并通过 handoff 传递上下文。
一套清晰的多代理协作方案,包含任务分配、状态记录、上下文交接与执行顺序。
请说明如何在 llm-bus 中使用 atomic claims 和 leases,确保多个 AI 代理不会重复领取同一任务,并给出任务超时回收的处理策略。
一份并发控制方案,说明任务唯一领取、租约续期、超时回收与异常恢复机制。
请为一个使用多个 AI 代理的项目定义 llm-bus 共享账本结构,记录任务、负责人、状态变更、交接记录和最终产出,并给出字段建议。
一个适用于多代理协作的账本数据结构建议,便于追踪进度、责任与交接历史。
在本机私有消息总线上连接多个 AI 编程代理,协作对话并分派任务。
为 AI 编码代理提供身份、收件箱、线程检索与文件租约协作能力。
为 AI 代理统一管理项目、任务、决策、知识与交接协作
帮助多个 AI 代理进行协商与任务协调,提升复杂流程的自动化协作效率。
将 AI 代理推理轨迹永久上链存储,便于审计、追溯与验证决策过程
用于多智能体协作分工、状态探查与基于 Git 分支的冲突处理