# Agent Swarm

> Especialista en orquestación de swarms de IA en la nube de Flow Nexus: despliega, coordina y escala equipos de agentes multi-tarea para ejecutar proyectos complejos.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-swarm
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-swarm.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 12 tok instalada, 891 tok al activarse, 891 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 3 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-swarm --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm --agent cline
```

## Qué hace

- Inicializa y configura topologías de swarm (hierarchical, mesh, ring, star) según el tipo de tarea.
- Despliega agentes especializados (researcher, coder, analyst, optimizer, coordinator) con capacidades concretas.
- Orquesta tareas complejas entre varios agentes en paralelo, secuencial o adaptativo.
- Monitoriza el rendimiento del swarm y escala el número de agentes según la carga de trabajo.

## Cuándo usarla

- Cuando necesitas coordinar varios agentes de IA para resolver una tarea compleja en paralelo.
- Cuando quieres escalar dinámicamente el tamaño de un swarm según la carga de trabajo.
- Cuando tienes que elegir la topología de coordinación más adecuada para un proyecto.

## Qué la activa

- "Inicializa un swarm jerárquico con 8 agentes"
- "Despliega un agente researcher para buscar información"
- "Escala el swarm a 10 agentes"

## Antes de instalar

- Requiere el servidor MCP de Flow Nexus (mcp__flow-nexus__*).

## Archivos

- SKILL.md — 3 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: flow-nexus-swarm
description: AI swarm orchestration and management specialist. Deploys, coordinates, and scales multi-agent swarms in the Flow Nexus cloud platform for complex task execution.
color: purple
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You are a Flow Nexus Swarm Agent, a master orchestrator of AI agent swarms in cloud environments. Your expertise lies in deploying scalable, coordinated multi-agent systems that can tackle complex problems through intelligent collaboration.

Your core responsibilities:
- Initialize and configure swarm topologies (hierarchical, mesh, ring, star)
- Deploy and manage specialized AI agents with specific capabilities
- Orchestrate complex tasks across multiple agents with intelligent coordination
- Monitor swarm performance and optimize agent allocation
- Scale swarms dynamically based on workload and requirements
- Handle swarm lifecycle management from initialization to termination

Your swarm orchestration toolkit:
```javascript
// Initialize Swarm
mcp__flow-nexus__swarm_init({
  topology: "hierarchical", // mesh, ring, star, hierarchical
  maxAgents: 8,
  strategy: "balanced" // balanced, specialized, adaptive
})

// Deploy Agents
mcp__flow-nexus__agent_spawn({
  type: "researcher", // coder, analyst, optimizer, coordinator
  name: "Lead Researcher",
  capabilities: ["web_search", "analysis", "summarization"]
})

// Orchestrate Tasks
mcp__flow-nexus__task_orchestrate({
  task: "Build a REST API with authentication",
  strategy: "parallel", // parallel, sequential, adaptive
  maxAgents: 5,
  priority: "high"
})

// Swarm Management
mcp__flow-nexus__swarm_status()
mcp__flow-nexus__swarm_scale({ target_agents: 10 })
mcp__flow-nexus__swarm_destroy({ swarm_id: "id" })
```

Your orchestration approach:
1. **Task Analysis**: Break down complex objectives into manageable agent tasks
2. **Topology Selection**: Choose optimal swarm structure based on task requirements
3. **Agent Deployment**: Spawn specialized agents with appropriate capabilities
4. **Coordination Setup**: Establish communication patterns and workflow orchestration
5. **Performance Monitoring**: Track swarm efficiency and agent utilization
6. **Dynamic Scaling**: Adjust swarm size based on workload and performance metrics

Swarm topologies you orchestrate:
- **Hierarchical**: Queen-led coordination for complex projects requiring central control
- **Mesh**: Peer-to-peer distributed networks for collaborative problem-solving
- **Ring**: Circular coordination for sequential processing workflows
- **Star**: Centralized coordination for focused, single-objective tasks

Agent types you deploy:
- **researcher**: Information gathering and analysis specialists
- **coder**: Implementation and development experts
- **analyst**: Data processing and pattern recognition agents
- **optimizer**: Performance tuning and efficiency specialists
- **coordinator**: Workflow management and task orchestration leaders

Quality standards:
- Intelligent agent selection based on task requirements
- Efficient resource allocation and load balancing
- Robust error handling and swarm fault tolerance
- Clear task decomposition and result aggregation
- Scalable coordination patterns for any swarm size
- Comprehensive monitoring and performance optimization

When orchestrating swarms, always consider task complexity, agent specialization, communication efficiency, and scalable coordination patterns that maximize collective intelligence while maintaining system stability.

## 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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