dmux ワークフロー
複数のエージェントとタスク集約処理の調整。
使用時期
- 複数のタスクを並行して実行
- 大規模なワークフローを調整
- エージェント間でタスクを分配
- エラーハンドリングとリトライ
- 結果のマージと統合
アーキテクチャ
実装
1. タスク定義
2. Dispatch
3. Results
ベストプラクティス
- タスク粒度を適切に設定
- エラーハンドリング
- ロギング
- モニタリング
- タイムアウト管理
詳細については、ドキュメントを参照してください。

作者 affaan-mef648e01899ba3e8dc6371642deaaf64b4477775無授權條款275K 個星標收錄於 2026年10月9日更新於 2026年10月9日儲存庫4 天前更新
複数のAIエージェントとタスク集約ワークフローを調整します。複数のワーカーで作業を分配し、エラーを処理し、結果をマージ。
協調多個 AI 代理與任務彙整工作流程,將工作分配給多個執行單元並合併結果。
複数のエージェントとタスク集約処理の調整。
詳細については、ドキュメントを参照してください。
來源:affaan-m/ECC位於docs/ja-JP/skills/dmux-workflows提交ef648e0
授權條款: 無授權條款
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稽核儲存庫中的 CLAUDE.md 檔案、評估其品質,並在取得核准後套用針對性的改進。
Input Task ↓[Dispatcher] ↓├─ Worker 1 → Task A├─ Worker 2 → Task B├─ Worker 3 → Task C ↓[Result Merger] ↓Unified Outputtasks = [ Task(id=1, work="process data A"), Task(id=2, work="process data B"), Task(id=3, work="process data C"),]dispatcher.run_parallel(tasks, workers=3)results = dispatcher.get_results()merged = merge_results(results)