Quest 35 - Multi-Agent Orchestrator

Quest 35: Multi-Agent Orchestrator

hard 25 minutes

🎯 Learning Objectives

✅ เข้าใจว่า multi-agent systems ทำงานร่วมกันยังไง
✅ ออกแบบ orchestration ที่ assign tasks ให้ agents ได้เหมาะสม
✅ จัดการ results จาก agents หลายตัวให้รวมเป็น unified output
✅ เรียนรู้ว่า agents ควร specialization มากกว่า generalization

📖 Concept: Multi-Agent Orchestration

ใน Ninjutsu บางที mission ใหญ่เกินไปสำหรับ ninja ตัวเดียว — คุณต้องส่งทีมที่แต่ละคนมี role ต่างกัน Multi-agent orchestration คือ art ของการจัดการ agents หลายตัวให้ทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

แทนที่จะมี agent ตัวเดียวพยายามทำทุกอย่าง — คุณจะมี:

Research Agent — เก็บข้อมูล
Code Agent — เขียนโค้ด
Review Agent — ตรวจสอบคุณภาพ

แล้ว Orchestrator จัดการว่าใครทำอะไร เมื่อไหร่

⚙️ How It Works

โครงสร้างของ Multi-Agent System

         ┌─────────────┐
         │ Orchestrator │
         └──────┬──────┘
                │
    ┌───────────┼───────────┐
    ↓           ↓           ↓
┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│ Agent A │ │ Agent B │ │ Agent C │
│(Research)│ │  (Code) │ │(Review) │
└────────┘ └────────┘ └────────┘

รูปแบบการ Orchestrate

Pattern	เมื่อไหร่	ตัวอย่าง
Sequential	แต่ละ step ขึ้นอยู่กับ step ก่อน	Research → Code → Review
Parallel	Tasks ทำอิสระจากกัน	Build frontend + backend พร้อมกัน
Conditional	ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์	ถ้า tests ผ่าน → deploy, ถ้าไม่ → fix

Agent Definition

const agents = {
  researcher: {
    role: 'Research',
    capability: 'find information',
    execute: (task) => `Research result: ${task}`
  },
  coder: {
    role: 'Code',
    capability: 'write code',
    execute: (task) => `Code for: ${task}`
  },
  reviewer: {
    role: 'Review',
    capability: 'review quality',
    execute: (task) => `Review of: ${task}`
  }
};

💡 Example: Sequential Orchestrator

function orchestrate(task, agents, pipeline) {
  const results = [];
  let currentInput = task;

  // Sequential: แต่ละ agent รับผลลัพธ์จาก agent ก่อนหน้า
  for (const agentName of pipeline) {
    const agent = agents[agentName];
    if (!agent) continue;

    const result = agent.execute(currentInput);
    results.push({
      agent: agentName,
      role: agent.role,
      input: currentInput,
      output: result
    });

    // ส่งผลลัพธ์เป็น input ของ agent ถัดไป
    currentInput = result;
  }

  return {
    task,
    pipeline,
    results,
    finalOutput: currentInput
  };
}

// ใช้งาน
const result = orchestrate(
  'Build a login page',
  {
    researcher: { role: 'Research', execute: (t) => `Requirements: ${t}` },
    coder: { role: 'Code', execute: (t) => `function login() { /* ${t} */ }` },
    reviewer: { role: 'Review', execute: (t) => `Approved: ${t}` }
  },
  ['researcher', 'coder', 'reviewer']
);

⚠️ Common Mistakes

Mistake 1: ใช้ agent ตัวเดียวทำทุกอย่าง

“ให้ agent เก่งๆ ตัวเดียวจัดการทั้งหมดดีกว่า” → Agents ที่ specialize จะทำได้ดีกว่า — เช่นเดียวกับทีม Ninjutsu ที่แต่ละคนมี role

Mistake 2: ไม่ส่งผลลัพธ์ระหว่าง agents

“ให้แต่ละ agent ทำงานอิสระ” → ถ้า agents ไม่ share context ผลลัพธ์จะไม่สอดคล้องกัน

Mistake 3: ไม่ handle agent failures

“ถ้า agent ตัวหนึ่งล้มเหลว ไม่เป็นไร” → Orchestrator ต้องมี error handling — เช่น retry, fallback, หรือ skip

Mistake 4: ไม่ track ผลลัพธ์แต่ละ step

“แค่ aggregate ผลลัพธ์สุดท้ายก็พอ” → Debugging จะยากมากถ้าไม่มี trace — track ผลลัพธ์ทุก step

📝 Knowledge Check

🏋️ Quest: Multi-Agent Orchestrator

พร้อมแล้วสร้างทีม Ninjutsu ของคุณ! Orchestrate agents หลายตัวให้ทำงานร่วมกัน

Download ไฟล์เริ่มต้นของ quest:

npx bluebeltdojo download quest-35-multi-agent-orchestrator
cd quest-35-multi-agent-orchestrator

เปิด problem.js ใน editor ของคุณพร้อมความช่วยเหลือของ AI
Implement solve() ที่ orchestrate multiple agents ตามที่ README อธิบาย
ตรวจสอบ solution ของคุณ:
Terminal window
```
node test.js
```
เมื่อ tests ผ่านทั้งหมด ส่งคำตอบ:
Terminal window
```
npx bluebeltdojo submit
```

💡 Tip: ลองนึกถึง project ที่คุณเคยทำ — มีกี่งานที่ควร split ให้ agents ต่างกัน?

คำใบ้

ดู README สำหรับ agent definitions ที่ต้องใช้
คิดถึง sequential vs parallel pipeline — แต่ละแบบมี trade-off
อย่าลืม track results จากแต่ละ agent