Hermes Agent: デリゲート

me: プロジェクト全体のコード品質をレビューして
Agent: プロジェクトには20ファイルあります。5つのサブエージェントを作成して並列レビューします：
  🤖 Sub-Agent-1: src/api/ (4 files)
  🤖 Sub-Agent-2: src/models/ (5 files)
  🤖 Sub-Agent-3: src/utils/ (4 files)
  🤖 Sub-Agent-4: src/views/ (4 files)
  🤖 Sub-Agent-5: tests/ (3 files)
  
  [並列実行中...] 8分で完了
  
  📊 集約レポート：
  - セキュリティ問題: 3件
  - パフォーマンス問題: 5件
  - 型の問題: 7件
  - 提案: ...

# 会話中にデリゲートをトリガー
me: このリポジトリの全Pythonファイルのコード品質を分析して

Agent: 15個のPythonファイルを検出。3つのサブエージェントを作成して並列分析：
  - サブエージェント "analyzer-1": 5ファイル処理
  - サブエージェント "analyzer-2": 5ファイル処理
  - サブエージェント "analyzer-3": 5ファイル処理
  
  各サブエージェントの設定：
  - モデル: gpt-4o-mini（コスト節約）
  - ツール: fs_read, code_python
  - スキル: python-quality-check

delegate:
  # サブエージェントテンプレート
  sub_agent_template:
    model: "gpt-4o-mini"        # 小規模モデルでコスト節約
    max_tokens: 2048
    timeout: 120
    
    # 使用可能ツール
    tools:
      - fs_read
      - code_python
      - web_search
    
    # 使用可能スキル
    skills:
      - code-review
      - test-runner
    
  # デリゲート戦略
  strategy:
    max_sub_agents: 5            # 最大5サブエージェント
    min_task_size: 1             # 各サブエージェント最低1タスク
    cost_limit: 0.10             # 1回のデリゲート最大コスト

me: React 19、Vue 4、Svelte 5の最新機能を調査して

Agent: [タスク分解]
  全タスク: 3フレームワークの調査
  分解戦略: フレームワーク別に割り当て
  
  🤖 Sub-Agent-1: React 19の調査
    → web_search("React 19 features")
    → web_scrape("react.dev/blog")
    
  🤖 Sub-Agent-2: Vue 4の調査
    → web_search("Vue 4 features")
    → web_scrape("vuejs.org/blog")
    
  🤖 Sub-Agent-3: Svelte 5の調査
    → web_search("Svelte 5 features")
    → web_scrape("svelte.dev/blog")
    
  [並列実行...]

delegate:
  decomposition:
    # ファイルタイプ別分解
    - trigger: "プロジェクトをレビュー"
      strategy: "by_file_type"
      group_by: "extension"
      
    # ディレクトリ別分解
    - trigger: "リポジトリを分析"
      strategy: "by_directory"
      max_per_group: 10
      
    # タスクタイプ別分解
    - trigger: "調査"
      strategy: "by_topic"
      identify_entities: true

# デリゲート実行状態の確認
/delegate status

# 出力例：
# ┌─────────────┬──────────┬─────────┬──────────┐
# │ Sub-Agent   │ Status   │ Progress│ Cost     │
# ├─────────────┼──────────┼─────────┼──────────┤
# │ analyzer-1  │ ✅ Done  │ 5/5     │ $0.03    │
# │ analyzer-2  │ 🔄 Run   │ 3/5     │ $0.02    │
# │ analyzer-3  │ ⏳ Wait  │ 0/5     │ $0.00    │
# └─────────────┴──────────┴─────────┴──────────┘

delegate:
  error_handling:
    on_sub_agent_fail: "retry"     # retry / skip / abort
    max_retries: 2
    retry_delay: 5
    
    on_timeout: "partial_result"   # partial_result / abort
    timeout_per_task: 120
    
    on_cost_exceed: "warn"         # warn / pause / abort

Agent: [サブエージェント結果の集約]
  
  📊 総合分析レポート
  
  ソース: 3サブエージェント、計15ファイル分析
  
  問題統計:
  ├── 🔴 重大: 2件
  │   ├── api/auth.py: SQLインジェクションリスク
  │   └── utils/crypto.py: ハードコードされたキー
  ├── 🟡 警告: 5件
  └── 🔵 提案: 8件
  
  優先修正: まず2件の重大問題を修正
  予想修正時間: 30分

me: monorepo全体のコード品質を分析して

Agent: Monorepoに5つのパッケージがあります。5つのサブエージェントを作成：
  各サブエージェントは内部でさらにディレクトリ別に分解...
  
  🤖 Sub-Agent-frontend → 3つの孫エージェントを作成
  🤖 Sub-Agent-backend → 4つの孫エージェントを作成
  🤖 Sub-Agent-shared → 直接処理
  🤖 Sub-Agent-infrastructure → 直接処理
  🤖 Sub-Agent-tests → 2つの孫エージェントを作成

me: リリースフローを完了して

Agent: リリースフローには人の確認が必要です。ステップごとに実行します：
  
  Step 1: [自動] コードレビュー → ✅ 合格
  Step 2: [自動] テスト実行 → ✅ 合格
  Step 3: [確認待ち] stagingにデプロイしますか？
  me: 確認
  Step 4: [自動] stagingデプロイ → ✅ 完了
  Step 5: [確認待ち] productionにデプロイしますか？
  me: 確認
  Step 6: [自動] productionデプロイ → ✅ 完了
  Step 7: [自動] チームに通知 → ✅ 完了