Funk-lab/hermes-skills/funk/agent-delegation/SKILL.md

name	description	version	author	license	platforms	metadata
agent-delegation	Délègue des sous-tâches aux agents spécialisés du cluster Funk via ask-agent. OBLIGATOIRE pour toute analyse de logs, métriques ou monitoring système.	1.2.0	Funk Lab	MIT	linux	hermes tags multi-agent delegation funk system monitor brain local

Délégation inter-agents — Cluster Funk

Contexte critique

Tu tournes EN LOCAL sur storage-01. Ne jamais SSH vers storage-01 depuis toi-même — toutes les commandes locales (systemctl, journalctl, etc.) s'exécutent directement via Terminal sans SSH.

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Ce qu'est ask-agent

ask-agent est un binaire shell dans /usr/local/bin/ask-agent.

Signature exacte :

ask-agent <agent> "<texte libre — question ou données à analyser>"

Le deuxième argument est toujours du texte (une question ou des données copiées-collées). Ce n'est PAS un wrapper de commandes shell. Ne jamais passer de commandes comme tail, journalctl, etc. comme argument.

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Erreurs INTERDITES

# ❌ FAUX — ask-agent ne reçoit pas de commandes shell
terminal: ask-agent monitor tail -n 20 /var/log/messages
terminal: ask-agent monitor journalctl -u litellm -n 20
terminal: ask-agent monitor /var/log/messages

# ✅ CORRECT — deux étapes obligatoires
terminal: journalctl -u litellm -n 20 --no-pager
terminal: ask-agent monitor "voici les logs litellm : <coller le résultat ici> — y a-t-il des erreurs ?"

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Pattern OBLIGATOIRE : 2 étapes

Étape 1 — Collecter les données (commande shell normale via Terminal) Étape 2 — Passer le texte à ask-agent (avec les données collées dans la question)

# Exemple complet — analyse logs litellm
terminal: journalctl -u litellm -n 20 --no-pager
# → récupère le résultat, puis :
terminal: ask-agent monitor "voici les 20 dernières lignes de litellm : <résultat étape 1> — identifie les erreurs"

# Exemple complet — services en erreur
terminal: systemctl --state=failed --no-pager
# → récupère le résultat, puis :
terminal: ask-agent monitor "services systemd en erreur sur storage-01 : <résultat étape 1> — résume les problèmes"

# Exemple complet — espace disque
terminal: df -h /srv/data
# → récupère le résultat, puis :
terminal: ask-agent system "est-ce que cette utilisation disque est préoccupante : <résultat étape 1>"

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Quand utiliser quel agent

Situation	Agent
Analyser logs d'un service systemd	monitor
État de santé des services	monitor
Résumer une sortie de commande	system
Question Linux / formatage / calcul	system
Architecture, revue critique, raisonnement complexe	brain

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Agents disponibles

Agent	Modèle	Usage
system	Qwen3-1.7B CPU (:1236)	Calculs, formatage, résumés courts, questions Linux
monitor	Qwen3-1.7B CPU (:1237)	Analyse logs, métriques, santé système
brain	Claude Sonnet 4.6 API	Raisonnement complexe, architecture
funk-ai	Qwen3-8B GPU (:1234)	Toi-même — rarement utile

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Syntaxe complète

ask-agent <agent> "<question ou données>"
ask-agent <agent> "<question>" --max-tokens 2000     # pour de longs logs
ask-agent <agent> "<question>" --system "<contexte>" # avec prompt système

Toujours via Terminal :

terminal: ask-agent monitor "les logs que j'ai récupérés : <données> — analyse"

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Différence avec delegate_task

• ask-agent → appel LiteLLM direct, réponse immédiate, pour analyses rapides
• delegate_task → spawn d'un agent Hermes complet → pour tâches longues multi-étapes

Pour le monitoring et les analyses système : toujours ask-agent.

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Notes techniques

• ask-agent appelle http://127.0.0.1:4000/v1/chat/completions
• system et monitor : /no_think activé automatiquement → réponse rapide sans raisonnement interne
• brain consomme des tokens API Anthropic — réserver aux cas complexes
• Timeout : 120s