agent-protocol
作者 alirezarezvaniagent-protocol 是一個以文件為基礎的 skill，用於 C-suite agent orchestration。它定義了 invocation syntax、role tokens、response blocks、chain tracking、isolation rules 與 loop prevention，支援可稽核的 multi-agent business workflows。
此 skill 評分為 78/100，對於想要結構化協調 C-suite multi-agent 的目錄使用者來說，是相當穩健的收錄候選。它提供了足夠具體的 protocol syntax、role definitions、response conventions 與 example chains，能讓 agent 執行時比一般 prompt 少一些猜測；不過，搭配相關 advisor skills 使用時採用效果最佳，而 repository 在安裝說明上仍可更清楚。
- 觸發條件與適用範圍清楚：說明指出，當 C-suite agents 需要彼此查詢、協調跨職能分析，或執行董事會會議時可使用。
- 操作語法具體，包含 `[INVOKE:role|question]`、有效的 role tokens、role-to-advisor mappings，以及 invocation 範例。
- 內含的 reference file 提供可重複使用的 invocation patterns，例如 CRO → CFO → CMO 的 revenue planning chain，並附有 response formatting 與 depth-limit guidance。
- 適用範圍較窄：它明確是為 C-suite advisor 團隊設計，並非通用型 multi-agent orchestration。
- skill 路徑中沒有 install command 或 README，且此 protocol 似乎假設已搭配對應的 advisor skills，才能使用列出的 role tokens。
agent-protocol skill 概覽
agent-protocol 的用途
agent-protocol skill 定義了一套輕量的溝通協定，用於多代理人的高階決策工作流程。它讓 C-suite 顧問型 agents 能用共同語法彼此提出聚焦問題、回傳結構化答案，並避免失控的遞迴呼叫。當 AI 團隊需要 CFO、CTO、CRO、CMO、legal、data、security 或 operations 等觀點協同，但又不想讓討論變成難以追蹤的聊天串時，就適合使用 agent-protocol。
最適合的使用者與工作流程
agent-protocol skill 最適合正在建置或使用 agent orchestration 來支援商業決策的人，例如董事會簡報準備、招募計畫、營收規劃、產品優先順序、風險審查、AI governance，或跨職能策略討論。當某個顧問角色應該負責最終整合，但又需要其他角色在受控範圍內提供意見時，這個 skill 特別有用。相較之下，它不太適合單一 agent 的寫作任務、簡單問答，或每個角色都可以自由辯論、但沒有明確負責人的流程。
它的不同之處
實務價值不只在於 [INVOKE:role|question] 這個標籤。這個 skill 也定義了有效的角色 token、回應格式預期、隔離規則、鏈式標記法，以及防止迴圈的限制。這些細節讓 agent 之間的呼叫可以被稽核：你能看出是誰提出了什麼問題、哪個角色回答、宣稱的信心水準為何，以及鏈條應該在哪裡停止。對於 Agent Orchestration 的 agent-protocol 來說，這種結構比巧妙的 prompt 更重要，因為它能降低循環推論與失控委派的風險。
導入前的考量
如果你的 agent 環境能保留 [INVOKE:cfo|...]、[RESPONSE:cfo]...[/RESPONSE]、[CHAIN: cro → cfo → cmo] 這類協定標記，就適合安裝這個 skill。上游 skill 以文件為主，並有一個輔助參考檔 references/invocation-patterns.md；沒有 scripts 或 automation hooks。這代表它很容易檢視與調整，但你必須透過 prompts、agent instructions，或 orchestration layer 來強制執行這套協定。
如何使用 agent-protocol skill
agent-protocol 安裝與優先閱讀的檔案
使用以下指令從 repository 安裝：
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill agent-protocol
安裝後，請先閱讀 SKILL.md，因為它定義了角色 token、呼叫語法、回應格式、隔離規則，以及防止迴圈的規則。接著閱讀 references/invocation-patterns.md，了解營收規劃、董事會會議協調、跨職能升級處理等實際鏈式流程。這個參考檔很重要，因為它展示了何時應該呼叫另一個角色，而不是只從目前 agent 的角度猜測。
skill 需要哪些輸入
良好的 agent-protocol 使用方式，從清楚的負責人、決策、可用事實與允許角色開始。較弱的 prompt 會寫：「讓 C-suite 討論我們的 Q3 計畫。」較強的 prompt 則會寫：「Act as CRO. Build a Q3 revenue plan. You may invoke CFO for runway constraints and CMO for pipeline assumptions. Stop after two hops. Use the response format and include a final synthesis with open risks.」
較強的版本會改善輸出品質，因為它設定了發起角色、商業目標、呼叫邊界與預期整合方式。缺少這些限制時，agents 往往會過度諮詢、彼此重複，或產出籠統的高階主管評論。
實務呼叫流程
使用三步驟流程：
- 指定主導角色。 決定哪個 agent 負責產出結果，例如由 CRO 負責營收規劃，或由 CTO 負責工程可行性。
- 只為缺少的專業呼叫其他角色。 當答案實質上取決於另一個職能的資料或判斷時，才使用
[INVOKE:role|question]。 - 整合並停止。 主導 agent 應將回應整合為決策或建議，而不是無限延伸鏈條。
範例：
[INVOKE:cfo|Given current burn, runway, and planned hiring, what Q3 revenue target keeps us above 12 months runway?]
完整回應應包含關鍵發現、支撐資料、信心程度與注意事項。這種格式能讓答案在後續整合時派上用場，而不只是停留在對話層次。
取得更好結果的 prompt 模式
若要取得最佳結果，請加入公司階段、目前指標、決策期限、風險承受度、已知假設，以及最大呼叫深度等限制。範例：
“Use agent-protocol. Lead role: CEO. Decision: whether to approve a new enterprise AI feature. Context: 80-person B2B SaaS, SOC 2 customers, limited ML team, two enterprise prospects requesting it. Invoke CTO for feasibility, CISO for security risk, GC for contractual exposure, and CFO for budget impact. Each response must include confidence and caveats. CEO must end with approve, defer, or reject.”
這會把 skill 從角色扮演格式，轉成可執行的協調協定。
agent-protocol skill 常見問題
agent-protocol 只適用於 C-suite agents 嗎？
它是以 C-suite 顧問角色為核心設計，包含 ceo、cfo、cro、cmo、cto、chro、coo、ciso、gc、cdo、caio、cco 與 vpe 等 token。你可以把這個模式調整到其他角色，但目前 skill 的範例與假設都偏向高階主管與商業策略情境。
這比一般 multi-agent prompting 好在哪裡？
一般 prompts 常會說「請問 CFO 和 CTO」，但不會定義呼叫語法、回應邊界、鏈條追蹤或防止迴圈。agent-protocol 指南提供可重複使用的格式，讓 agent 間溝通更容易稽核、除錯與加上限制。當輸出可能影響規劃、預算、風險或董事會層級建議時，這一點很有價值。
初學者可以使用 agent-protocol skill 嗎？
可以，只要一開始把工作流程縮小。先從一個主導角色，加上一到兩個被呼叫角色開始。例如，讓 CTO 呼叫 CFO 評估預算影響，並呼叫 CISO 評估安全風險。等你理解 response blocks、鏈條限制與整合責任如何運作後，再嘗試完整的董事會會議模擬。
什麼時候不該使用它？
如果任務只需要單一專家的答案，例如重寫一段文字、產生簡單 checklist，或回答範圍很窄的技術問題，就不要使用 agent-protocol。若你的 agent runtime 會移除括號式協定語法，或無法在多輪對話中維持特定角色的 instructions，也應避免使用。
如何改善 agent-protocol skill
增加 agents 前，先改善 agent-protocol 輸入
最常見的失敗情況，是用模糊問題呼叫太多角色。更好的輸入會帶來更好的 orchestration。請把「你怎麼看？」換成與決策相關、且針對角色的問題，例如問 CFO：「What runway impact does this hiring plan create?」，或問 CTO：「What delivery risk blocks this launch date?」。每個被呼叫的角色都應回答一個不同的不確定性。
留意迴圈、重複與權責混淆
如果輸出開始打轉，請降低深度並指定一個整合負責人。這個 skill 的防止迴圈規則是核心：agents 不應無止境地互相呼叫，也不應用不同說法重問同一個問題。若兩個角色的範圍重疊，請釐清權責。例如，CISO 應負責安全曝險，而 GC 則負責合約與法規影響。
第一次輸出後持續迭代
第一次執行後，檢查哪些答案缺乏支撐、過度自信或不相關。接著用更精準的脈絡重新執行：補上缺少的指標、限制假設、指定信心要求，或移除不必要的角色。一個有用的第二輪 prompt 是：「Using the previous agent-protocol chain, identify which invoked responses lacked data, then ask only the minimum follow-up questions needed to finalize the recommendation.」
依你的 orchestration 環境自訂
如果你要把 agent-protocol 嵌入更大型的 agent system，請記錄你的 runtime 如何將 role tokens 對應到實際 agents、哪些角色可以呼叫其他角色，以及最終整合在哪裡發生。請把上游檔案放在手邊：SKILL.md 用來查規則，references/invocation-patterns.md 用來看範例。當這個 skill 的協定標記被視為控制指令，而不是裝飾文字時，效果最好。