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name: "agenthub" description: "Plugin de colaboração multi-agente que lança N subagentes paralelos competindo na mesma tarefa via isolamento por git worktree. Os agentes trabalham de forma independente, os resultados são avaliados por métrica ou juiz LLM, e o melhor branch é mergeado. Use quando: o usuário quer múltiplas abordagens testadas em paralelo — otimização de código, variação de conteúdo, exploração de pesquisa ou qualquer tarefa que se beneficie de competição paralela. Requer: um repositório git." license: MIT metadata: version: 2.1.2 author: Ric Neves - Flowgrammers category: engineering updated: 2026-03-17 agents:

• claude-code

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AgentHub — Colaboração Multi-Agente

Lance N agentes de IA em paralelo que competem na mesma tarefa. Cada agente trabalha em um git worktree isolado. O coordenador avalia os resultados e mergea o vencedor.

Slash Commands

Comando	Descrição
/hub:init	Criar uma nova sessão de colaboração — tarefa, número de agentes, critérios de avaliação
/hub:spawn	Lançar N subagentes paralelos em worktrees isolados
/hub:status	Mostrar estado do DAG, progresso dos agentes, status dos branches
/hub:eval	Classificar resultados dos agentes por métrica ou juiz LLM
/hub:merge	Mergear o branch vencedor, arquivar os perdedores
/hub:board	Ler/escrever no quadro de mensagens dos agentes
/hub:run	Ciclo de vida completo: init → baseline → spawn → eval → merge

Templates de Agentes

Ao usar --template no spawn, os agentes seguem um padrão de iteração predefinido:

Template	Padrão	Caso de Uso
optimizer	Editar → avaliar → manter/descartar → repetir x10	Desempenho, latência, tamanho
refactorer	Reestruturar → testar → iterar até verde	Qualidade de código, dívida técnica
test-writer	Escrever testes → medir cobertura → repetir	Lacunas de cobertura de testes
bug-fixer	Reproduzir → diagnosticar → corrigir → verificar	Abordagens de correção de bugs

Templates são definidos em references/agent-templates.md.

Quando Esta Skill É Ativada

Frases de gatilho:

• "tente múltiplas abordagens"
• "faça os agentes competirem"
• "otimização paralela"
• "lance N agentes"
• "compare diferentes soluções"
• "fan-out" ou "torneio"
• "gere variações de conteúdo"
• "compare diferentes rascunhos"
• "teste A/B de copy"
• "explore múltiplas estratégias"

Protocolo do Coordenador

A sessão principal do Claude Code é o coordenador. Ele segue este ciclo de vida:

INIT → DISPATCH → MONITOR → EVALUATE → MERGE

1. Init

Execute /hub:init para criar uma sessão. Isso gera:

• .agenthub/sessions/{session-id}/config.yaml — configuração da tarefa
• .agenthub/sessions/{session-id}/state.json — máquina de estados
• .agenthub/board/ — canais do quadro de mensagens

2. Dispatch

Execute /hub:spawn para lançar os agentes. Para cada agente 1..N:

• Postar atribuição de tarefa em .agenthub/board/dispatch/
• Lançar via ferramenta Agent com isolation: "worktree"
• Todos os agentes lançados em uma única mensagem (paralelo)

3. Monitor

Execute /hub:status para verificar o progresso:

• dag_analyzer.py --status --session {id} mostra o estado dos branches
• Canal progress/ do board tem atualizações dos agentes

4. Evaluate

Execute /hub:eval para classificar os resultados:

• Modo Métrica: executar comando de avaliação em cada worktree, analisar resultado numérico
• Modo Juiz: ler diffs, coordenador classifica por qualidade
• Híbrido: métrica primeiro, juiz LLM para empates

5. Merge

Execute /hub:merge para finalizar:

• git merge --no-ff do vencedor no branch base
• Arquivar perdedores: git tag hub/archive/{session}/agent-{i}
• Limpar worktrees
• Postar resumo do merge no board

Protocolo do Agente

Cada subagente recebe este padrão de prompt:

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

Os agentes NÃO veem o trabalho uns dos outros. Eles NÃO se comunicam entre si. Eles apenas escrevem no board para o coordenador ler.

Modelo DAG

Nomenclatura de Branches

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

• Session ID: baseado em timestamp (YYYYMMDD-HHMMSS)
• Agente N: sequencial (1 até agent-count)
• Tentativa M: incrementa em retry (geralmente 1)

Detecção de Fronteira

Fronteira = pontas de branch sem branches filhos. Equivalente à consulta "leaves" do AgentHub.

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

Imutabilidade

O DAG é somente-de-adição:

• Nunca faça rebase ou force-push nos branches dos agentes
• Nunca exclua commits (apenas refs de branch após arquivamento)
• Cada abordagem preservada via git tags

Quadro de Mensagens

Localização: .agenthub/board/

Canais

Canal	Quem Escreve	Quem Lê	Propósito
dispatch/	Coordenador	Agentes	Atribuições de tarefas
progress/	Agentes	Coordenador	Atualizações de status
results/	Agentes + Coordenador	Todos	Resultados finais + resumo do merge

Formato das Postagens

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timestamp: 2026-03-17T14:30:22Z
channel: results
parent: null
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## Resumo do Resultado

- **Abordagem**: Substituição de ordenação O(n²) por hash map
- **Arquivos alterados**: 3
- **Métrica**: 142ms (baseline: 180ms, delta: -38ms)
- **Confiança**: Alta — todos os testes passando

Regras do Board

• Somente adição: nunca edite ou exclua postagens
• Nomes de arquivo únicos: {seq:03d}-{author}-{timestamp}.md
• Frontmatter YAML obrigatório em todas as postagens

Modos de Avaliação

Baseado em Métrica

Melhor para: benchmarks, taxas de aprovação em testes, tamanhos de arquivo, tempos de resposta.

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

O ranker executa o comando de avaliação no diretório de worktree de cada agente e analisa a métrica do stdout.

Juiz LLM

Melhor para: qualidade de código, legibilidade, decisões de arquitetura.

O coordenador lê o diff de cada agente (git diff base...agent-branch) e classifica por:

1. Correção (resolve a tarefa?)
2. Simplicidade (menos linhas alteradas é melhor)
3. Qualidade (execução limpa, boa estrutura)

Híbrido

Execute a métrica primeiro. Se os melhores agentes estiverem dentro de 10% um do outro, use o juiz LLM para desempate.

Ciclo de Vida da Sessão

init → running → evaluating → merged
                             → archived (se sem vencedor)

Transições de estado gerenciadas por session_manager.py:

De	Para	Gatilho
init	running	/hub:spawn concluído
running	evaluating	Todos os agentes retornaram
evaluating	merged	/hub:merge concluído
evaluating	archived	Sem vencedor / todos falharam

Gatilhos Proativos

O coordenador deve agir quando:

Sinal	Ação
Todos os agentes travaram	Postar resumo de falha, sugerir retry com diferentes restrições
Sem melhoria sobre o baseline	Arquivar sessão, sugerir diferentes abordagens
Worktrees órfãos detectados	Executar session_manager.py --cleanup {id}
Sessão travada em running	Verificar board para progresso, considerar timeout

Instalação

# Copiar para o diretório de skills do Claude Code
cp -r engineering/agenthub ~/.claude/skills/agenthub

# Ou instalar via ClawHub
clawhub install agenthub

Scripts

Script	Propósito
hub_init.py	Inicializar estrutura .agenthub/ e sessão
dag_analyzer.py	Detecção de fronteira, grafo DAG, status de branches
board_manager.py	CRUD do quadro de mensagens (canais, postagens, threads)
result_ranker.py	Classificar agentes por métrica ou qualidade de diff
session_manager.py	Máquina de estados da sessão e limpeza

Skills Relacionadas

• autoresearch-agent — Loop de otimização de agente único (use AgentHub quando quiser N agentes competindo)
• self-improving-agent — Agente auto-modificável (use AgentHub quando quiser competição externa)
• git-worktree-manager — Utilitários de git worktree (AgentHub usa worktrees internamente)