AgentHub — Multi-Agent Collaboration

N paralel AI ajanı oluşturun ve aynı görevde rekabet ettirin. Her ajan izole bir git worktree'de çalışır. Koordinatör sonuçları değerlendirir ve kazananı birleştirir.

Slash Komutları

Komut	Açıklama
`/hub:init`	Yeni bir işbirliği oturumu oluştur — görev, ajan sayısı, değerlendirme kriterleri
`/hub:spawn`	N parallel alt ajanı izole worktree'lerde başlat
`/hub:status`	DAG durumunu, ajan ilerlemesini, branch durumunu göster
`/hub:eval`	Ajan sonuçlarını metrik veya LLM yargıcı ile sırala
`/hub:merge`	Kazanan branch'i birleştir, kaybedenleri arşivle
`/hub:board`	Ajan mesaj panosunu oku/yaz
`/hub:run`	Tek seferde yaşam döngüsü: init → baseline → spawn → eval → merge

Ajan Şablonları

--template ile spawn ederken, ajanlar önceden tanımlanmış bir iterasyon deseni takip eder:

Şablon	Desen	Kullanım Alanı
`optimizer`	Düzenle → değerlendir → tuttur/at → 10x tekrarla	Performans, gecikme, boyut
`refactorer`	Yeniden yapılandır → test et → yeşil olana kadar tekrarla	Kod kalitesi, teknik borç
`test-writer`	Test yaz → kapsama ölçü → tekrarla	Test kapsama boşlukları
`bug-fixer`	Yeniden üret → tanıla → düzelt → doğrula	Hata düzeltme yaklaşımları

Şablonlar references/agent-templates.md dosyasında tanımlanır.

Bu Yetenek Ne Zaman Etkinleşir

Tetikleme ifadeleri:

"birden fazla yaklaşım dene"
"ajanları rekabet ettir"
"paralel optimizasyon"
"N ajan oluştur"
"farklı çözümleri karşılaştır"
"fan-out" veya "turnuva"
"içerik varyasyonları oluştur"
"farklı taslakları karşılaştır"
"A/B test kopyası"
"birden fazla stratejiyi keşfet"

Koordinatör Protokolü

Ana Claude Code oturumu koordinatördür. Bu yaşam döngüsünü takip eder:

INIT → DISPATCH → MONITOR → EVALUATE → MERGE

1. Init

Oturum oluşturmak için /hub:init çalıştır. Bu şunları oluşturur:

.agenthub/sessions/{session-id}/config.yaml — görev yapılandırması
.agenthub/sessions/{session-id}/state.json — durum makinesi
.agenthub/board/ — mesaj panosu kanalları

2. Dispatch

Ajanları başlatmak için /hub:spawn çalıştır. Her 1..N ajanı için:

Görev atanmasını .agenthub/board/dispatch/ kanalına gönder
Agent aracı ile isolation: "worktree" parametresiyle oluştur
Tüm ajanlar tek bir mesajda başlatılır (paralel)

3. Monitor

İlerlemeyi kontrol etmek için /hub:status çalıştır:

dag_analyzer.py --status --session {id} branch durumunu gösterir
Pano progress/ kanalında ajan güncellemeleri vardır

4. Evaluate

Sonuçları sıralamak için /hub:eval çalıştır:

Metrik modu: her worktree'de eval komutunu çalıştır, sayısal sonucu ayrıştır
Yargıç modu: diff'leri oku, koordinatör kaliteye göre sırala
Hibrit: önce metrik, berabere kalan durumlar için LLM-yargıç

5. Merge

Sonuçlandırmak için /hub:merge çalıştır:

git merge --no-ff kazananı base branch'e birleştir
Kaybedenleri etiketle: git tag hub/archive/{session}/agent-{i}
Worktree'leri temizle
Merge özeti panosuna gönder

Ajan Protokolü

Her alt ajan bu prompt deseni alır:

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

Ajanlar birbirinin çalışmasını GÖRMEZ. Birbirleriyle İLETİŞİM KURMAZlar. Koordinatörün okuması için sadece panosuna yazarlar.

DAG Modeli

Branch Adlandırması

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

Session ID: zaman tabanlı (YYYYMMDD-HHMMSS)
Agent N: sıralı (1'den agent-count'a)
Attempt M: yeniden deneme sırasında artar (genellikle 1)

Frontier Algılaması

Frontier = çocuk branch'i olmayan branch uçları. AgentHub'ın "leaves" sorgusuna eşdeğer.

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

Değişmezlik

DAG sadece eklemeyi destekler:

Ajan branch'lerini asla rebase veya force-push yapma
Commit'leri asla silme (arşivlemeden sonra sadece branch ref'leri)
Her yaklaşım git tag'leri ile korunur

Mesaj Panosu

Konum: .agenthub/board/

Kanallar

Kanal	Yazıcı	Okuyucu	Amaç
`dispatch/`	Koordinatör	Ajanlar	Görev atamaları
`progress/`	Ajanlar	Koordinatör	Durum güncellemeleri
`results/`	Ajanlar + Koordinatör	Hepsi	Son sonuçlar + merge özeti

Post Formatı

---
author: agent-1
timestamp: 2026-03-17T14:30:22Z
channel: results
parent: null
---

## Result Summary

- **Approach**: Replaced O(n²) sort with hash map
- **Files changed**: 3
- **Metric**: 142ms (baseline: 180ms, delta: -38ms)
- **Confidence**: High — all tests pass

Pano Kuralları

Sadece ekleme: post'ları asla düzenle veya sil
Benzersiz dosya adları: {seq:03d}-{author}-{timestamp}.md
Tüm post'larda YAML frontmatter gereklidir

Değerlendirme Modları

Metrik Tabanlı

En iyi için: benchmarklar, test geçiş oranları, dosya boyutları, yanıt süreleri.

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

Ranker, eval komutunu her ajanın worktree dizininde çalıştırır ve metriği stdout'tan ayrıştırır.

LLM Yargıcı

En iyi için: kod kalitesi, okunabilirlik, mimari kararlar.

Koordinatör her ajanın diff'ini okur (git diff base...agent-branch) ve şunlara göre sıralar:

Doğruluk (görevle çözer mi?)
Basitlik (daha az değiştirilmiş satırlar tercih edilir)
Kalite (temiz yürütme, iyi yapı)

Hibrit

Önce metriği çalıştır. Eğer en iyi ajanlar birbirinin %10'u içindeyse, berabere durumları çözmek için LLM yargıcı kullan.

Oturum Yaşam Döngüsü

init → running → evaluating → merged
                            → archived (kazanan yoksa)

Durum geçişleri session_manager.py tarafından yönetilir:

Kaynaktan	Hedef	Tetikleyici
`init`	`running`	`/hub:spawn` tamamlanır
`running`	`evaluating`	Tüm ajanlar döner
`evaluating`	`merged`	`/hub:merge` tamamlanır
`evaluating`	`archived`	Kazanan yok / tümü başarısız

Proaktif Tetikleyiciler

Koordinatör şu durumlarda hareket etmelidir:

Signal	Eylem
Tüm ajanlar çöktü	Başarısızlık özeti gönder, farklı kısıtlamalarla yeniden deneyi öner
Baseline üzerinde iyileşme yok	Oturumu arşivle, farklı yaklaşımlar öner
Yetim worktree'ler algılandı	`session_manager.py --cleanup {id}` çalıştır
Oturum `running` durumunda takılı	Panoyu kontrol et, zaman aşımını düşün

Kurulum

# Claude Code beceri dizinine kopyala
cp -r engineering/agenthub ~/.claude/skills/agenthub

# Veya ClawHub ile kur
clawhub install agenthub

Scriptler

Script	Amaç
`hub_init.py`	`.agenthub/` yapısını ve oturumunu başlat
`dag_analyzer.py`	Frontier algılaması, DAG grafiği, branch durumu
`board_manager.py`	Mesaj panosu CRUD (kanallar, post'lar, thread'ler)
`result_ranker.py`	Ajanları metrik veya diff kalitesine göre sırala
`session_manager.py`	Oturum durum makinesi ve temizlik

İlgili Yetenekler

autoresearch-agent — Tek ajanın optimizasyon döngüsü (N ajanın rekabet etmesini istediğinizde AgentHub kullanın)
self-improving-agent — Kendini değiştiren ajan (dış rekabet istediğinizde AgentHub kullanın)
git-worktree-manager — Git worktree yardımcı programları (AgentHub dahili olarak worktree'leri kullanır)

agenthub

Bu skill hakkında