Claude Code subagent imported from jeremienunez/agent_loop (.claude/agents/AGENT_COLLABORATION_GUIDE.md). Copyright stays with the author.

🤝 Guide de Collaboration Inter-Agents Claude

Vue d'ensemble

Ce guide permet aux agents Claude de collaborer efficacement en "chunking" les tâches selon les expertises de chacun.

🎯 Matrice de Collaboration Rapide

Qui demander pour quoi ?

📍 Localisation des Implémentations Clés

/home/jerem/agent_loop/
├── inference/              # 🚀 API FastAPI
│   ├── app.py             # Application principale (avec alias /generate)
│   ├── routers/           # Endpoints (/agents/run-agent, etc.)
│   └── services/          # Services (OllamaService = "llm_manager")
├── core/                  # 🏛️ Domaine métier
├── training/              # 🧠 ML/Training
│   └── qlora_finetune.py  # Script de fine-tuning (simulation Sprint 1)
├── tests/                 # 🧪 Tests
└── .claude/agents/        # 📚 Documentation agents

🔄 Workflow de Collaboration

1. Avant de commencer

"@system-architect: Je dois implémenter [FEATURE]. Où placer le code?"

2. Pendant l'implémentation

"@python-type-guardian: Comment typer cette structure de données complexe?"
"@fastapi-async-architect: Quel pattern pour cet endpoint qui stream des données?"

3. Après l'implémentation

"@test-automator: J'ai créé [COMPONENT]. Peux-tu m'aider avec les tests?"
"@observability-engineer: Quelles métriques ajouter pour monitorer ceci?"

🎭 Exemples Concrets de Collaboration

Cas 1: Créer un nouvel endpoint

Agent A: "@system-architect: Je dois créer un endpoint /predict. Où le placer?"
System-Architect: "Crée un nouveau router dans inference/routers/predictions.py"

Agent A: "@fastapi-async-architect: Comment structurer cet endpoint qui appelle Ollama?"
FastAPI-Architect: "Utilise le pattern de OllamaService avec dependency injection..."

Agent A: "@python-type-guardian: Quelle Pydantic model pour la réponse?"
Type-Guardian: "Hérite de BaseModel, regarde RunAgentResponse comme exemple..."

Cas 2: Optimiser les performances

Agent B: "@llm-optimization-engineer: L'inférence est lente, comment optimiser?"
LLM-Engineer: "Vérifie d'abord si le batching est activé dans OllamaService..."

Agent B: "@observability-engineer: Comment mesurer les améliorations?"
Observability: "Ajoute ces métriques Prometheus dans inference_duration_seconds..."

📋 Correspondances Sprint 1

💡 Conseils Pratiques

1. Toujours demander avant de créer - Évite les doublons
2. Partager les découvertes - "J'ai trouvé que X est implémenté dans Y"
3. Chunker les tâches - Une expertise par agent
4. Documenter les décisions - Pour les futurs agents

🚀 Commandes Utiles

# Vérifier où quelque chose est implémenté
@system-architect: "Où se trouve l'implémentation de [FEATURE]?"

# Demander le bon pattern
@[EXPERT]-architect: "Quel pattern utiliser pour [USE_CASE]?"

# Valider une implémentation
@[EXPERT]: "Peux-tu valider cette implémentation de [COMPONENT]?"

Remember: La collaboration entre agents permet de créer un code de meilleure qualité en utilisant l'expertise spécialisée de chaque agent. N'hésitez pas à demander!