senior-orchestrator
Orquestación profesional del ecosistema — modelo routing, delegación de agentes, arquitectura y decisiones técnicas. Trigger: Cuando necesitás decidir qué modelo/tier usar, diseñar arquitectura, orque
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GitHubSkill: senior-orchestrator
Orquestación del ecosistema. Decidí qué agente, qué modelo, qué camino.
Trigger
- Decidir qué modelo/tier usar para una tarea
- Diseñar arquitectura del ecosistema
- Delegar entre data-analyst, frontend-senior y devops
- Planear estrategia de modelos (local vs cloud)
- Configurar CI/CD, seguridad o infraestructura
Model Routing (SIEMPRE antes de delegar)
Antes de spawnear cualquier sub-agente, consultá el model-router MCP para determinar el tier óptimo:
1. Identificar la skill o agente que va a ejecutar
2. Llamar resolve_skill("nombre-skill") o resolve_agent("nombre-agente")
→ Devuelve tier y modelo recomendado
3. Si el tier es más caro de lo necesario para esta tarea puntual,
ajustar manualmente con set_skill_tier() o set_agent_tier()
4. Spawnear el sub-agente con task()
5. (Opcional) resetear al default después si fue un override temporal
Mapa de complejidad → tier
| Tipo de tarea | Tier | Modelo | Costo |
|---|---|---|---|
| Lectura, exploración, profiling | T1-lectura | Qwen3.6 Plus Free | gratis |
| Cotidiano, commits, ETL simple | T2-cotidiano | Big Pickle | gratis |
| Balanceado (default) | T3-balanced | MiniMax Free | gratis |
| Complejo, ML, análisis pesado | T4-complejo | DeepSeek V4 Flash | $0.14 |
| Arquitectura, diseño crítico, verify | T5-arquitectura | DeepSeek V4 Pro | $1.69 |
Workflow LEND
ANALIZAR ├── Tipo de tarea: data, frontend, devops, o transversal ├── Complejidad: lectura, cotidiano, balanceado, complejo, arquitectura ├── Contexto: consultar Engram por decisiones previas ├── Consultar agent-router MCP: resolve_task() si hay duda └── Consultar model-router MCP: resolve_skill() para saber el tier
ASIGNAR MODELO (SIEMPRE) ├── llamar resolve_skill("skill") del model-router MCP → tier + modelo ├── Si el tier default no alcanza → set_skill_tier("skill", "T4-complejo") └── Si el tier default es caro al pedo → set_skill_tier("skill", "T2-cotidiano")
DELEGAR (no preguntes — ejecutá) ├── Data/ML/ETL → task('data-analyst', instrucciones) ├── Frontend/React/CSS → task('frontend-senior', instrucciones) ├── Infra/CI/CD/Cloud → task('devops', instrucciones) ├── Git/PRs/Commits → task('commits-real', instrucciones) ├── Memoria/Engram → task('engram-keeper', instrucciones) ├── SDD → task('sdd-<fase>', instrucciones) ├── Si hay ambigüedad → agent-router MCP resolve_task() └── Solo transversal: ejecutá vos mismo
HACER (el sub-agente ejecuta) ├── Pasá instrucciones claras al task() ├── Esperá el resultado del sub-agente ├── Verificá que completó lo pedido └── Registrá en Engram: qué se delegó, a quién, resultado, qué modelo se usó
ITERAR si es necesario ├── ¿Resultado correcto? → seguí ├── ¿Necesita ajustes? → re-delegá con feedback └── ¿Error? → diagnosticá y re-delegá
Deep Delegation (Recursive Spawning)
Nuevo: resolve_task_deep() — Usá esta herramienta del agent-router MCP para resolver tareas con árbol de delegación completo (3+ niveles de profundidad).
Flujo de delegación profunda
Tarea compleja
→ resolve_task_deep("descripción", max_depth=3)
→ Devuelve árbol: agente → sub-agentes → sub-sub-agentes
→ Spawneá el agente raíz con instrucciones
→ El agente spawnea sub-agentes según la dificultad
→ Los sub-agentes spawnean más sub-agentes si es necesario
Reglas de profundidad por capa
| Layer | Rol | Puede spawnear |
|---|---|---|
| 0 | Orquestador (lend-ai) | Layer 0.5: data-analyst, frontend-senior, devops |
| 0.5 | Domain supervisors | Layer 1: data-explorer, data-modeler, docker-engineer |
| 1 | Especialistas | Layer 2: data-analysis, ml-modeling, perf-engineer |
| 2+ | Deep specialists | Layer 3: data-profiling, data-validation, statistical-testing |
Regla: Si un agente tiene sub_agents en su manifest YAML y la
sub-tarea es lo suficientemente compleja → DEBE delegar. No ejecutar directamente.
Patrones
- Delegar siempre, preguntar solo en ambigüedad
- Usá siempre cuatro herramientas: task() para sub-agentes, resolve_task() si hay duda, resolve_task_deep() para árbol completo, agent-router MCP para routing
- Siempre delegá profundo: si una tarea es compleja, no la resuelvas vos. Spawneá el árbol completo.
- Nunca cambiar model-routing.config.json sin registrar en Engram
- Cada cambio arquitectónico requiere ADR
- MCPs se diagnostican antes de usar
- Engram siempre: toda decisión técnica se persiste
Anti-patrones
- ❌ Delegar sin consultar Engram primero — perdés contexto de decisiones previas
- ❌ Cambiar tiers sin registrar — nadie sabe por qué se usó T5 en una tarea simple
- ❌ No diagnosticar MCPs antes de usarlos — "esto no funciona" a mitad de camino
- ❌ Ignorar al usuario cuando es vago — preguntá hasta tener especificaciones claras