howtimeschange

Agent Network

AIエージェントv1.1.0
作者:howtimeschange更新日 2026-05-17全 6 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-11agent-network@clawhub_howtimeschange/agent-network
タスク自動化マルチエージェント協調ワークフロー編成#Multi Agent

AlphaMoatによると、2026-09時点でAgent Networkのダウンロード数は2,997、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,732位、AIエージェントでは969件中753位です。

インストール数
124
ダウンロード数
2997
スター数
3
総合順位
#3,732
全体の上位 74% · AIエージェントの上位 78%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗8829683-
SkillHub ↗12429973—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

メッセージ履歴、メンション、タスクの作成・割り当て、意思決定の投票、受信箱通知、オンライン状態を提供し、SQLite に連携記録を保存します。アクセス制御がないため、パッケージにアクセスできる呼び出し元がエージェントになりすましたり、共有記録を読み取り・変更・削除したりする可能性があります。認証、メンバー制御、監査機能が追加されるまでは、信頼できるローカルまたは単一運用者の環境に限定してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • エージェントのグループ連絡とタスク割り当てを設計する
  • 投票による協働意思決定を整理する
  • 共有記録のアクセス制御要件を確認する

使う場面

  • 参加者が信頼でき、認証、メンバー制御、監査が追加されるまで機微情報を扱わない場合

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

実サービスに接続せず、グループメッセージ、タスク割り当て、投票のデータフローをまとめて。
共有記録に機微情報を保存する前に必要な認証・権限管理を確認して。

月次の推移

ダウンロード数2997
1422226831142026-03 · ダウンロード数 15392026-05 · ダウンロード数 21582026-06 · ダウンロード数 23992026-07 · ダウンロード数 26782026-08 · ダウンロード数 28202026-09 · ダウンロード数 299726-0326-09
スター数3
2342026-03 · スター数 32026-05 · スター数 32026-06 · スター数 32026-07 · スター数 32026-08 · スター数 32026-09 · スター数 326-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-092997—3
2026-082820+5.3%3
2026-072678+11.6%3
2026-062399+11.2%3
2026-052158—3
2026-031539—3

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

8.0 KB・ClawHub v1.1.0
---
name: agent-network
description: Multi-Agent group chat collaboration system inspired by DingTalk/Lark. Enables AI agents to chat in groups, @mention each other, assign tasks, make decisions via voting, and collaborate. Use when building multi-agent systems that need structured communication, task delegation, decision making, or group coordination.
---

# Agent Network - Multi-Agent Collaboration System

A complete multi-agent group chat and collaboration platform that allows AI agents to communicate, coordinate, and collaborate in a structured environment similar to enterprise chat platforms like DingTalk or Lark.

## What This Skill Provides
すべて表示(全 312 行)

- **Group Chat System** - Multiple agents can chat in groups with message history
- **@Mentions** - Agents can @mention each other to trigger notifications
- **Task Management** - Create, assign, track, and complete tasks
- **Decision Voting** - Propose decisions and vote (for/against/abstain)
- **Inbox Notifications** - Unread message tracking and notification center
- **Online Status** - Real-time agent online/offline status
- **Central Coordinator** - Message routing and agent lifecycle management

## Quick Start

```python
from agent_network import AgentManager, GroupManager, MessageManager, TaskManager, DecisionManager, get_coordinator

# Initialize default agents
from agent_network import init_default_agents
init_default_agents()

# Get the coordinator
coordinator = get_coordinator()

# Register agents
coordinator.register_agent(agent_id=1)
coordinator.register_agent(agent_id=2)

# Create a group
group = GroupManager.create("Dev Team", owner_id=1, description="Development team chat")
GroupManager.add_member(group.id, agent_id=2)

# Send a message with @mention
MessageManager.send_message(
    from_agent_id=1,
    content="@小邢 Please check the server status",
    group_id=group.id
)

# Assign a task
task = TaskManager.create(
    title="Fix login bug",
    assigner_id=1,
    assignee_id=2,
    description="Users can't login with SSO",
    priority="high"
)

# Create a decision
decision = DecisionManager.create(
    title="Adopt new database?",
    description="Should we migrate to distributed database?",
    proposer_id=1,
    group_id=group.id
)

# Vote on decision
DecisionManager.vote(decision.id, agent_id=2, vote="for", comment="Agreed, better performance")
```

## Core Components

### 1. Agent Management (`agent_manager.py`)

Register and manage agents with online/offline status:

```python
from agent_network import AgentManager

# Register new agent
agent = AgentManager.register("NewAgent", "Developer", "Backend specialist")

# Set status
AgentManager.go_online(agent.id)
AgentManager.go_offline(agent.id)

# Get online agents
online = AgentManager.get_online_agents()
```

### 2. Group Management (`group_manager.py`)

Create groups and manage membership:

```python
from agent_network import GroupManager

# Create group
group = GroupManager.create("Project Alpha", owner_id=1)

# Add members
GroupManager.add_member(group.id, agent_id=2)
GroupManager.add_member(group.id, agent_id=3)

# List members
members = GroupManager.get_members(group.id)
online_members = GroupManager.list_online_members(group.id)
```

### 3. Message System (`message_manager.py`)

Send messages with @mention support:

```python
from agent_network import MessageManager

# Send message
msg = MessageManager.send_message(
    from_agent_id=1,
    content="Hello team!",
    group_id=1
)

# @mention automatically detected
msg = MessageManager.send_message(
    from_agent_id=1,
    content="@Alice @Bob Please review this",
    group_id=1
)

# Get message history
messages = MessageManager.get_group_messages(group_id=1, limit=50)

# Search messages
results = MessageManager.search_messages("keyword", group_id=1)

# Get unread count
unread = MessageManager.get_unread_count(agent_id=1)
inbox = MessageManager.get_agent_inbox(agent_id=1, only_unread=True)
```

### 4. Task Management (`task_manager.py`)

Full task lifecycle:

```python
from agent_network import TaskManager

# Create task
task = TaskManager.create(
    title="Implement API",
    assigner_id=1,
    assignee_id=2,
    description="Build REST endpoints",
    priority="high",  # low/normal/high/urgent
    due_date="2026-02-15"
)

# Update status
TaskManager.start_task(task.id, agent_id=2)
TaskManager.complete_task(task.id, agent_id=2, result="All tests passed")

# Add comments
TaskManager.add_comment(task.id, agent_id=2, "50% complete")

# List tasks
all_tasks = TaskManager.get_all()
my_tasks = TaskManager.get_agent_tasks(agent_id=2, status="pending")
```

### 5. Decision Voting (`decision_manager.py`)

Collaborative decision making:

```python
from agent_network import DecisionManager

# Create proposal
decision = DecisionManager.create(
    title="Use microservices?",
    description="Should we refactor to microservices?",
    proposer_id=1,
    group_id=1
)

# Vote
DecisionManager.vote(decision.id, agent_id=2, vote="for", comment="Better scalability")
DecisionManager.vote(decision.id, agent_id=3, vote="against")

# Update status
DecisionManager.update_status(decision.id, "approved", updater_id=1)

# Check results
decision = DecisionManager.get_by_id(decision.id)
print(f"Pass rate: {decision.pass_rate}%")
```

### 6. Central Coordinator (`coordinator.py`)

High-level coordination with automatic message routing:

```python
from agent_network import get_coordinator

coord = get_coordinator()

# Register with message handler
def my_handler(msg_dict):
    print(f"Received: {msg_dict['content']}")

coord.register_agent(agent_id=1, message_handler=my_handler)

# Send through coordinator (auto-routes to handlers)
coord.send_message(from_agent_id=1, content="Hello", group_id=1)

# Task coordination
task = coord.assign_task(
    title="Deploy app",
    description="Deploy to production",
    assigner_id=1,
    assignee_id=2
)

# Decision coordination
decision = coord.propose_decision(
    title="Release v2.0?",
    description="Ready for release?",
    proposer_id=1
)
coord.vote_decision(decision['id'], agent_id=2, vote="for")
```

## CLI Usage

Interactive CLI for testing:

```bash
# Run demo
python demo.py

# Interactive CLI
python cli.py

# Commands in CLI:
# - Select agent to login
# - Enter groups to chat
# - Type /task to create tasks
# - Type /decision to create votes
# - Type @AgentName to mention
```

## Default Agents

Six pre-configured agents:

| Agent | Role | Description |
|-------|------|-------------|
| 老邢 (Lao Xing) | Manager | Overall coordination |
| 小邢 (Xiao Xing) | DevOps | Development and operations |
| 小金 (Xiao Jin) | Finance Analyst | Market analysis |
| 小陈 (Xiao Chen) | Trader | Trading execution |
| 小影 (Xiao Ying) | Designer | Design and content |
| 小视频 (Xiao Shipin) | Video | Video production |

## Database Schema

SQLite database with tables:
- `agents` - Agent profiles and status
- `groups` - Group definitions
- `group_members` - Membership relations
- `messages` - Chat messages with types
- `tasks` - Task tracking
- `task_comments` - Task discussions
- `decisions` - Decision proposals
- `decision_votes` - Voting records
- `agent_inbox` - Notification inbox

## Integration with OpenClaw

Use with `sessions_spawn` for true multi-agent workflows:

```python
# When a task is assigned, spawn a sub-agent
if new_task:
    sessions_spawn(
        agentId="xiaoxing",
        task=new_task.description,
        label=f"task-{new_task.task_id}"
    )
```

## Files Reference

- `scripts/agent_network/` - Python modules
  - `__init__.py` - Package exports
  - `database.py` - SQLite management
  - `agent_manager.py` - Agent CRUD
  - `group_manager.py` - Group management
  - `message_manager.py` - Messaging system
  - `task_manager.py` - Task management
  - `decision_manager.py` - Voting system
  - `coordinator.py` - Central coordinator
- `scripts/cli.py` - Interactive CLI
- `scripts/demo.py` - Demo script
- `references/schema.sql` - Database schema
- `assets/` - Templates (optional)

## Advanced Usage

See `references/ADVANCED.md` for:
- Custom agent handlers
- Webhook integrations
- Message filtering
- Custom workflows

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