agent-workflow-designer

agent-workflow-designer skill の概要

agent-workflow-designer は何に使うものか

agent-workflow-designer は、実装に入る前にマルチエージェントワークフローを設計するためのエンジニアリング向け skill です。sequential、parallel、router、orchestrator、evaluator といったパターンのどれを使うべきかを整理し、handoff contract、retry の挙動、timeout、context の上限、quality gate を定義します。単に「面白そうな構想」で終わらせず、運用できるワークフローに落とし込むための skill です。

向いているユーザーとプロジェクト

この skill は、agent pipeline、AI プロダクトのプロトタイプ、社内自動化、コンテンツ制作システム、インシデントトリアージフロー、リサーチワークフロー、コードレビューエージェントなどを作っているチームに特に役立ちます。ひとつのプロンプトでは役割が広がりすぎている場合に有効です。自動化したいタスク自体は分かっているものの、それを明確な agent role、依存関係、出力、失敗時の扱いに分解したいユーザーに向いています。

汎用プロンプトとの違い

通常のプロンプトでも「複数のエージェントを使う」といった提案はできます。一方で agent-workflow-designer skill は、具体的なアーキテクチャ設計へ進めることを重視します。たとえば、パターン選択、agent の境界、fan-out/fan-in の挙動、evaluator loop、fallback route、そして workflow_id、step_id、task、constraints、upstream_artifacts、budget_tokens、timeout_seconds などの最低限必要な handoff field まで明確にします。

インストール前に確認すべき主要ファイル

インストール判断のためには、まず SKILL.md を読み、スコープと使い方を確認してください。次に references/workflow-patterns.md で、パターンのテンプレートと選定のヒューリスティックを確認します。生成されるスターター設定が必要なら、scripts/workflow_scaffolder.py も見てください。sequential、parallel、router、orchestrator など一般的なパターン向けの skeleton JSON を提供しています。

agent-workflow-designer skill の使い方

agent-workflow-designer のインストール前提

Claude skills のセットアップで使っている repository path から skill をインストールします。

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-workflow-designer

上流の SKILL.md はインストールコマンドを中心に説明していないため、ローカルの skill manager が GitHub ベースの skill installation に対応しているか、またインストール後に scripts を利用できるかを確認してください。この skill は engineering/skills/agent-workflow-designer 配下にあり、補助コンテンツは references/ と scripts/ にあります。

より良いワークフロー設計につながる入力

skill を呼び出す前に、5つの情報を用意しておくと設計品質が上がります。business goal、required outputs、agent/tool constraints、failure tolerance、budget または latency limits です。弱い入力は「research 用の agent workflow を設計して」です。強い入力は次のようになります。「週次の競合調査用 workflow を設計してください。ソースは web search と internal notes。出力は引用付き brief。実行時間は最大5分。evaluator は source quality を確認し、source collection に失敗した場合は1回 retry してから warning 付きで続行してください。」

実務での agent-workflow-designer の利用フロー

まず、そのタスクが single-agent で十分か、それとも multi-agent にするべきかを確認します。multi-agent が妥当な場合は、skill にパターンを選ばせ、その tradeoff を説明させます。次に、workflow contract を依頼します。含めるべき内容は agents、responsibilities、inputs、outputs、dependencies、retry rules、timeout values、context budget、evaluation criteria です。最後に、設計を skeleton config に変換し、自分の runtime に合わせて調整します。

プロンプト例:

Use agent-workflow-designer for Agent Orchestration. Design a production workflow for incident triage from incoming alerts. Choose the pattern, define specialist agents, handoff fields, retries, timeout rules, evaluator checks, and a JSON-like workflow skeleton. Keep context passed between agents minimal and specify fallback behavior.

scaffolder script の使い方

スターターファイルが必要な場合は、skill directory から同梱の Python script を実行します。

python3 scripts/workflow_scaffolder.py sequential --name content-pipeline
python3 scripts/workflow_scaffolder.py orchestrator --name incident-triage --output workflows/incident-triage.json

生成された config は production-ready な orchestration ではなく、あくまで scaffold として扱ってください。agents の名前を変更し、placeholder tasks を実際のタスクに置き換え、real tool calls を追加し、観測可能な outputs を定義し、retries と timeouts を自社の infrastructure に合わせます。

agent-workflow-designer skill FAQ

agent-workflow-designer はいつ使うべきか

agent-workflow-designer は、workflow に複数の段階、専門的な責務、分岐判断、並列タスク、必須の review loop がある場合に使います。特に、context bloat、曖昧な handoff、予測しづらい agent behavior がすでに失敗原因になっている場合に効果的です。

この skill が大げさになるケース

単純な one-shot generation、小さな変換処理、明確な指示付きの単一 model call で十分なタスクには使わない方がよいです。multi-agent design は coordination overhead を増やし、failure point も増え、cost も高くなります。その overhead によって信頼性、関心の分離、throughput が得られる場合に、この skill は最も有効です。

初心者にも使いやすいか

基本的な agent concept を理解していれば利用できますが、no-code の product builder ではありません。初心者はまず references/workflow-patterns.md から始め、ひとつの pattern を選び、最初の workflow が observable かつ testable になるまでは router、evaluator、orchestrator design を組み合わせないようにしてください。

agent orchestration stack の中でどう位置づけるか

この skill は LangGraph、CrewAI、AutoGen、custom queues、社内の orchestration code を置き換えるものではありません。それらのツールが実装する architecture、つまり agent roles、dependency structure、fallback paths、validation loops、handoff payloads を設計するためのものです。coding の前に使う planning and specification layer と考えると分かりやすいです。

agent-workflow-designer skill を改善する方法

agent-workflow-designer への入力を改善する

最も大きく品質を上げるのは、goal だけでなく constraints を書くことです。allowed tools、unavailable data、compliance limits、maximum iterations、token budget、latency target、何を success とみなすかを含めてください。たとえば「正しくなるまで review」では曖昧です。「evaluator iterations は最大3回、pass threshold は 0.8 以上」と書けば、skill は設計可能な control loop として扱えます。

よくあるワークフロー設計の失敗を避ける

responsibilities が重複している agents、欠けている fallback routes、上限のない evaluator loops、step 間で渡す context の過多、intermediate artifacts の定義漏れに注意してください。提案された design の中で、これらのリスクを明示的に列挙するよう skill に依頼するとよいです。明確な handoff contract がない workflow は、まだ実装に進める状態ではありません。

pattern から production contract へ反復する

良い改善ループは、pattern selection、workflow skeleton、handoff schema、failure model、evaluation plan、implementation notes の順に進めることです。最初の出力を得たら、次のように確認します。「どの agents は統合できるか」「どこで context を要約できるか」「何を retry し、何を escalation すべきか」「debugging のためにどの outputs を log すべきか」。

references と scaffolder をカスタマイズする

繰り返し使う場合は、references/workflow-patterns.md を自社で推奨する patterns、naming conventions、risk categories、standard timeout values に合わせて調整します。scripts/workflow_scaffolder.py には、自社の実際の orchestration platform 向け templates を追加してください。そうすることで、agent-workflow-designer install は汎用的な architecture exercise ではなく、実務で使える出発点になります。