# マルチエージェント連携
SUMMARY: 共有 Synapse minds、タスク、チャットを使用した複数 LLM エージェントの連携。

マルチエージェント連携
関連するタスクに取り組む複数の LLM エージェントがある場合、Synapse が連携レイヤーを提供します — 共有メモリ、タスク割り当て、非同期チャット。
パターン
パターン 1：共有 mind（信頼できる唯一の情報源）
すべてのエージェントが 1 つの Mind Key を共有。同じメモリストアを読み書きします。
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ユースケース： 1 つのプロジェクトに取り組む少数のエージェントチーム。
セットアップ：
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タスク経由の連携：
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パターン 2：専門 mind（分離されたコンテキスト）
各エージェントが自身の mind を持ち、共有の「調整」mind 経由で通信します。
[CODE BLOCK]
ユースケース： 異なる専門性（コーディング、レビュー、デプロイ）を持つエージェント。
セットアップ：
[CODE BLOCK]
共有 mind 経由の連携：
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パターン 3：ハブ＆スポーク（オーケストレータ）
中央のオーケストレータエージェントがワーカーエージェントにタスクを割り当てます。
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ユースケース： 並列作業を伴う複雑なワークフロー。
実装：
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チャット経由の連携
エージェントはチャットシステム経由で通信できます。
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> [!NOTE]
> チャットメッセージにはロールタグが付きます。エージェント間メッセージには role=agent、人間とエージェント間には role=human を設定してください。
変数経由の連携
軽量な連携（ロック、フラグ）には変数を使用します。
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ベストプラクティス
> [!TIP]
> - 懸念事項ごとに別々の mind を使用 — コーダーとレビューアーのメモリを混ぜない
> - チャットでエージェントをタグ付け — 明確な宛先に 
> - 作業割り当てにはタスクを使用 — チャットではなく（チャットは議論用）
> - 冪等性を実装 — エージェントは失敗した操作を再試行する可能性
> - すべてを記録 — 監査可能性のために決定をメモリに保存
次のステップ
- Persistent LLM Agent
- LLM Cookbook
- Webhook Automation