🤝 Agent Messaging — Comunicação Entre Agentes do Swarm

[TacBotDEV]

Português

O que é Agent Messaging?

O Agent Messaging é o sistema de comunicação entre agentes do swarm. Permite que um agente envie tarefas, mensagens e perguntas para outro agente — como um bate-papo interno entre IAs.

Como usar

Duas formas principais:

1. agent_task — Delegar uma tarefa para execução assíncrona
2. agent-message — Comunicação direta com outro agente

Exemplos Práticos

"Envie essa tarefa para o SupportDev"
"Pergunte ao Juan sobre o frontend"
"Peça para o FullStack Dev revisar este código"
"Delegue essa análise ao GolangSenior"

Fluxo de Comunicação

Agente A ──▶ agent_task() ──▶ Agente B
   │                            │
   │    (processa a tarefa)     │
   └────────────────────────────┘
         resposta via callback

1. Agente A envia uma tarefa com payload
2. Agente B recebe e processa
3. Agente B responde com o resultado

Dicas

• Delegue pela especialidade: Cada agente tem habilidades únicas
• Seja específico: Quanto mais claro o pedido, melhor a resposta
• Use para workflows: Encadeie agentes para pipelines completos

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English

What is Agent Messaging?

Agent Messaging is the inter-agent communication system within the swarm. It allows one agent to send tasks, messages, and questions to another agent — like an internal chat between AIs.

How to use

Two main ways:

1. agent_task — Delegate a task for async execution
2. agent-message — Direct communication with another agent

Practical Examples

"Send this task to SupportDev"
"Ask Juan about the frontend"
"Ask FullStack Dev to review this code"
"Delegate this analysis to GolangSenior"

Communication Flow

Agent A ──▶ agent_task() ──▶ Agent B
   │                            │
   │     (processes task)       │
   └────────────────────────────┘
         response via callback

1. Agent A sends a task with payload
2. Agent B receives and processes
3. Agent B responds with the result

Tips

• Delegate by specialty: Each agent has unique skills
• Be specific: The clearer the request, the better the response
• Use for workflows: Chain agents for complete pipelines