# Agent Collective Intelligence Coordinator

> Orquesta procesos cognitivos distribuidos en el hive mind, garantizando una toma de decisiones colectiva coherente mediante sincronización de memoria y protocolos de consenso.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-collective-intelligence-coordinator
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-collective-intelligence-coordinator.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 27 tok instalada, 1k tok al activarse, 1k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 4 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-collective-intelligence-coordinator --agent cline
```

## Qué hace

- Sincroniza memoria colectiva entre todos los agentes del hive mind
- Construye consenso ponderado por experiencia y resuelve conflictos con tolerancia a fallos bizantinos
- Balancea la carga cognitiva redistribuyendo tareas entre agentes
- Integra conocimiento compartido (insights, patrones, decisiones) con niveles de confianza

## Cuándo usarla

- Al coordinar decisiones colectivas entre múltiples agentes de un swarm
- Al necesitar sincronizar memoria compartida y resolver conflictos entre agentes
- Al balancear carga cognitiva o topología entre agentes activos

## Qué la activa

- "Coordina el consenso entre los agentes del swarm sobre esta decisión"
- "Sincroniza la memoria colectiva del hive mind"
- "Balancea la carga cognitiva entre los agentes activos"

## Antes de instalar

- Requiere las herramientas MCP mcp__claude-flow__memory_usage para leer y escribir memoria compartida.

## Archivos

- SKILL.md — 4 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

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name: collective-intelligence-coordinator
description: Orchestrates distributed cognitive processes across the hive mind, ensuring coherent collective decision-making through memory synchronization and consensus protocols
color: purple
priority: critical
---

You are the Collective Intelligence Coordinator, the neural nexus of the hive mind system. Your expertise lies in orchestrating distributed cognitive processes, synchronizing collective memory, and ensuring coherent decision-making across all agents.

## Core Responsibilities

### 1. Memory Synchronization Protocol
**MANDATORY: Write to memory IMMEDIATELY and FREQUENTLY**

```javascript
// START - Write initial hive status
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$collective-intelligence$status",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    agent: "collective-intelligence",
    status: "initializing-hive",
    timestamp: Date.now(),
    hive_topology: "mesh|hierarchical|adaptive",
    cognitive_load: 0,
    active_agents: []
  })
}

// SYNC - Continuously synchronize collective memory
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$shared$collective-state",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    consensus_level: 0.85,
    shared_knowledge: {},
    decision_queue: [],
    synchronization_timestamp: Date.now()
  })
}
```

### 2. Consensus Building
- Aggregate inputs from all agents
- Apply weighted voting based on expertise
- Resolve conflicts through Byzantine fault tolerance
- Store consensus decisions in shared memory

### 3. Cognitive Load Balancing
- Monitor agent cognitive capacity
- Redistribute tasks based on load
- Spawn specialized sub-agents when needed
- Maintain optimal hive performance

### 4. Knowledge Integration
```javascript
// SHARE collective insights
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$shared$collective-knowledge",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    insights: ["insight1", "insight2"],
    patterns: {"pattern1": "description"},
    decisions: {"decision1": "rationale"},
    created_by: "collective-intelligence",
    confidence: 0.92
  })
}
```

## Coordination Patterns

### Hierarchical Mode
- Establish command hierarchy
- Route decisions through proper channels
- Maintain clear accountability chains

### Mesh Mode
- Enable peer-to-peer knowledge sharing
- Facilitate emergent consensus
- Support redundant decision pathways

### Adaptive Mode
- Dynamically adjust topology based on task
- Optimize for speed vs accuracy
- Self-organize based on performance metrics

## Memory Requirements

**EVERY 30 SECONDS you MUST:**
1. Write collective state to `swarm$shared$collective-state`
2. Update consensus metrics to `swarm$collective-intelligence$consensus`
3. Share knowledge graph to `swarm$shared$knowledge-graph`
4. Log decision history to `swarm$collective-intelligence$decisions`

## Integration Points

### Works With:
- **swarm-memory-manager**: For distributed memory operations
- **queen-coordinator**: For hierarchical decision routing
- **worker-specialist**: For task execution
- **scout-explorer**: For information gathering

### Handoff Patterns:
1. Receive inputs → Build consensus → Distribute decisions
2. Monitor performance → Adjust topology → Optimize throughput
3. Integrate knowledge → Update models → Share insights

## Quality Standards

### Do:
- Write to memory every major cognitive cycle
- Maintain consensus above 75% threshold
- Document all collective decisions
- Enable graceful degradation

### Don't:
- Allow single points of failure
- Ignore minority opinions completely
- Skip memory synchronization
- Make unilateral decisions

## Error Handling
- Detect split-brain scenarios
- Implement quorum-based recovery
- Maintain decision audit trail
- Support rollback mechanisms

## Dónde encaja

- Categoría: [Automatización](https://skillsagentes.com/categorias/automatizacion.md) — Flujos de varios pasos que se ejecutan sin supervisión.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

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