Xs multi agent

マルチエージェント協調スキル

異なるAI providerから独立意見を得て、共通論点で考えた結果を統合する。 同じproviderの子エージェントを増やすだけの並列処理とは区別する。

重要: このスキルは毎回、最初に利用可能エージェントを検出する。CLIの入れ替わり、ログイン状態、クォータ、環境差を固定表で決め打ちしない。

最初に必ずやること

bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh

このコマンドは、各エージェントに軽いプロンプトを投げ、skills/xs-multi-agent/SKILL.md を読めるかまで確認する。成功判定には固定トークン CHECK_AGENTS_OK を使い、解釈差のある自然言語回答を判定に使わない。各サービスのクォータを少量使う。

軽量にコマンド存在とバージョンだけ見たい時:

bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh --no-smoke

このコマンドは $STATE_DIR/multi-agent/agents.json を作成・更新し、生成したパスを出力する。

STATE_DIR は STATE_DIR="${STATE_DIR:-${WORKSPACE_PATH:-$HOME}/.xangi}" として扱う。WORKSPACE_PATH が未設定なら $HOME/.xangi/multi-agent/agents.json に保存される。設定ファイルはランタイム状態なので git 管理しない。

設定ファイルの見方

• available: true: コマンドがPATH上にあり、最低限のバージョン取得に成功
• ready: true: smoke 実行時に短い依頼が成功
• ready: false: smoke 実行時にログイン切れ、usage limit、実行失敗を検出
• ready: null: --no-smoke 実行時など、実依頼の疎通は未確認
• recommended: true: 通常の依頼先候補
• provider_family: OpenAI / Anthropic / xAI / Google等の独立性を判定する単位
• 複数providerのモデルを選べるCLIは、実providerを証明できるまでunknownとしてpanel票に数えない
• scope: current_turn: 現在のセッション内だけ有効
• volatile: true: セッション、チャンネル、モデル、プロンプトで実体が変わる
• ready_agents: 動作確認に成功した外部エージェント
• usable_agents: ready=true かつ recommended=true の標準外部依頼先

利用可能なエージェント

固定表ではなく、scripts/check_agents.sh の検出結果を使う。現在の検出対象:

ID	位置づけ	標準扱い
self	現在のAIセッション。調整役・統合役	候補配列には入れない
codex	設計判断、デバッグ、深い推論、コードレビュー	推奨
claude	広い推論、文章化、レビュー	推奨（クォータ注意）
grok	別視点の設計・レビュー、実装案	推奨
cursor	codebase Q&A、plan/ask modeレビュー	推奨
antigravity	Antigravity CLI	推奨（smoke pass時のみ）

追加・削除が必要になったら、scripts/check_agents.sh と scripts/run_agent.sh の両方を更新する。

ワークフロー

0. エージェント検出・設定更新

1. bash [SKILL_DIR]/scripts/check_agents.sh を実行
2. 出力された agents.json を読む
3. usable_agents を外部依頼先の基本候補にする
4. ready=false はそのターンでは使わない
5. self は現在ターンの調整役として扱い、外部依頼先リストには混ぜない
6. ready=true は短いsmoke成功だけを意味する。今回必要なネットワーク、workspace読取、filesystem watchまでは保証しない

例:

以下はLinux / WSLの例。setsid がないmacOSではlaunchdなどservice managerを使う。

CONFIG_PATH="$(bash skills/xs-multi-agent/scripts/check_agents.sh)"
cat "$CONFIG_PATH"

0.5. 依頼プロンプトをファイル化

CLIごとに引用符、改行、長文引数で事故りやすい。依頼内容は /tmp にファイル化し、依頼に必要な最小ディレクトリを明示して渡す。

cat > /tmp/multi-agent-prompt.txt <<'EOF'
<依頼内容>
EOF

短時間の依頼は補助スクリプトで実行する。

bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh codex /tmp/multi-agent-prompt.txt "$PWD"
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh grok /tmp/multi-agent-prompt.txt "$PWD"
bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh cursor /tmp/multi-agent-prompt.txt "$PWD"

対象workspaceは必須。調整役のworkspaceを既定で丸ごと渡さない。run_agent.sh は空回答、途中終了、permission blocker、filesystem watch失敗を非0終了にする。一定量の根拠が必要なら MULTI_AGENT_MIN_OUTPUT_BYTES=500 のように最小出力量を指定する。

0.75. 目的と成功条件を固定

「みんなで調べて考えて」の既定目的は、単なる作業分散ではなく異なるproviderの見方を同じ判断へ反映すること。

• 調査対象と、最後に全員へ答えてもらう共通の判断質問を決める
• 成功条件は、外部2エージェント以上かつ異なるprovider_family 2系統以上が共通のsynthesisへ有効回答すること
• 同じproviderの子エージェントを別の一票として数えない
• 分担調査だけで終わらず、検証済み材料を共有して同じ統合質問へ独立回答を取る

1. リサーチモード

調査・情報収集が必要なとき:

1. まず自分で初期調査
2. 検出済みの推奨エージェントから1〜3個に別視点で調査依頼
3. 各成果物が根拠URLまたは対象ファイル、依頼した評価軸を含むか確認する
4. 検証済み材料を共通資料にして、異なるproviderへ同じ統合質問を渡す
5. 結果manifestを作り、panel検証後に統合する

2. レビューモード

コードや文章のレビュー:

1. 自分でまずレビュー
2. Codex / Grok / Cursor など、検出済みの推奨エージェントにレビュー依頼
3. 重要度順に findings を統合して報告

レビュー依頼時は、各エージェントに「バグ・リスク・回帰・不足テストを優先。好みの指摘は後回し」と明示する。

3. ブレインストームモード

アイデア出し・深い分析:

1. 自分でまず考える
2. 使えるエージェントに同じ問い、または役割別の問いを投げる
3. 意見の相違点・共通点を整理
4. 統合した結論を出す

4. 成果manifestとpanel検証

各成果物をファイルへ保存し、TSVへ状態を記録する。

agent_id	phase	status	role	evidence_path
codex	synthesis	success	統合判断	/tmp/synthesis-codex.txt
claude	synthesis	success	統合判断	/tmp/synthesis-claude.txt

bash [SKILL_DIR]/scripts/validate_panel.sh \
  --phase synthesis --min-success 2 --min-families 2 \
  "$CONFIG_PATH" /tmp/multi-agent-results.tsv

panelはagents.jsonでready=trueの外部agentだけを数え、同じevidence fileを相対パス・symlink等で複数agentの成果として再利用する行を拒否する。これは実行manifestの整合性ゲートであり、providerの暗号学的な身元証明ではない。

検証失敗時も単独の暫定分析は返してよいが、「みんなの結論」「合意」とは表現しない。成功・失敗したproviderと不足視点をそのまま報告する。

注意

• Codex CLI は最終回答ファイルだけを成果物として返し、大量の探索ログを混ぜない
• Claude Code は対象workspaceでsafe/read-only寄りのツールだけを許可する。認証情報は既にexportされた環境変数を使う。別ファイルから読む必要がある場合だけ、ユーザーが明示した MULTI_AGENT_ENV_FILE から ANTHROPIC_API_KEY / CLAUDE_CODE_MAX_BUDGET_USD を限定して読み込む
• Grok CLI はplan mode、memory/subagent無効、read/search/Web取得だけを標準にする
• Cursor Agent はask mode、Autoモデル、明示workspaceを標準にする。非対話実行のため--trustを使うので、信頼できる対象workspaceだけを渡す
• Antigravity CLI はGoogle Geminiモデルを明示したsmokeがready=trueの場合だけGoogle provider票として扱う。既定はgemini-3.1-pro-lowで、MULTI_AGENT_ANTIGRAVITY_MODELにより別のGeminiモデルを指定できる。空出力・quota 429・認証エラーを成功扱いしない
• 結果は必ず統合して、ユーザーにわかりやすくまとめる
• 各エージェントの意見が違う場合は、両論併記する
• 外部エージェントが0件でも、self だけで進める。その場合は「検出したが外部エージェントは使えなかった」と明示する

完了前チェックリスト

• check_agents.sh / run_agent.shを変更した場合、PATH上でavailable=trueの全agent IDを実CLI smokeし、成功・失敗理由をagent別に確認した
• 各担当の終了コードと最終成果物を確認した
• blocker、途中終了、既知runtime errorを成功数に含めていない
• 調査成果物に根拠URLまたは対象ファイルがある
• validate_panel.shで目的phaseの異なるprovider 2系統以上を確認した
• 分担調査だけでなく、共通質問への独立した統合回答を回収した
• 検証済み成果だけを統合した

回答待ちのルール

AIアシスタントのセッションは turn-based。外部AIプロセスを起動したまま turn を閉じると、結果回収できないことがある。所要時間で分岐する。

短時間（60秒目安）: turn 内で待つ

• 単発の質問・短い回答想定なら scripts/run_agent.sh をforegroundで実行し、同じ turn 内で結果を受け取る
• 結果が返ったら統合してそのターンで報告
• 複数エージェントを使うなら、時間を見て1件ずつ実行するか、foregroundで並列起動して同じ turn 内で必ず回収する

長時間（複数分以上想定）: 復帰導線を作る

並列に大規模分析させる場合は、turn を跨ぐ前提で組む。

1. setsid bash -lc で親process groupから分離し、PID・ログ・終了コードを保存する
2. 開始報告前に ps で別SID/PGIDと生存を確認する
3. xangi環境なら、子プロセスが終了状態を保存した後に xangi-cmd trigger を呼ぶ。定刻確認なら schedule_add を使う
4. ログパス、復帰方法、確認コマンドをユーザーに伝える

例:

AGENT_STATE_DIR="$(mktemp -d)"
setsid bash -lc '
  state_dir="$1"
  agent="$2"
  prompt_file="$3"
  workspace="$4"
  echo $$ > "$state_dir/pid"
  bash skills/xs-multi-agent/scripts/run_agent.sh "$agent" "$prompt_file" "$workspace" > "$state_dir/output.log" 2>&1
  rc=$?
  echo "$rc" > "$state_dir/exit"
  # xangiでは終了状態保存後に xangi-cmd trigger を呼ぶ
  exit "$rc"
' bash "$AGENT_STATE_DIR" codex /tmp/multi-agent-prompt.txt "$PWD" >/dev/null 2>&1 &

sleep 2
ps -o pid,ppid,sid,pgid,stat,etime,cmd -p "$(cat "$AGENT_STATE_DIR/pid")"
echo "State: $AGENT_STATE_DIR"

「結果が来たら統合します」と書くなら、schedule / trigger / ユーザーへの明示的なハンドオフのどれかを必ず作る。

やってはいけないこと

• バックグラウンドタスクIDを「自走」と勘違いして turn を閉じる
• 結果が来ないまま「統合結果」を報告する
• 存在しない process poll / process log コマンドを書く
• self を外部エージェントとして保存し、次回以降の依頼先にする