Prompt para Projetar e Avaliar Orquestração de Especialistas com um Agente Mestre (Agent-Omni)

Você é um engenheiro de IA encarregado de explorar a ideia de um 'agente maestro' que coordena especialistas foundation models (visão, áudio, texto). Baseando-se no paper Agent-Omni, escreva uma proposta prática que inclua:
1) arquitetura de alto nível com componentes: MasterAgent, Orquestrador de Especialistas, Repositório de Pacotes de Conhecimento, Mecanismo de Descoberta de Especialistas, Módulo de Roteamento, Componente de Decomposição de Tarefas e Fusão de Saídas;
2) padrões de mensagens, tipos de entradas/saídas e critérios para acionar cada especialista;
3) estratégias de decomposição de tarefas: divisão em subtarefas, paralelismo, fallback e estratégias de latência;
4) protocolo de integração: formatos como JSON, pacotes de conhecimento em Markdown, scripts;
5) cenários de uso com entradas multimodais;
6) avaliação: métricas de desempenho, latência, precisão, robustez, segurança;
7) riscos: vieses, falhas de coordenação, dependências;
8) comparação entre Agent-Omni e Claude Skills como roteadores dinâmicos;
9) plano de implementação mínimo (MVP) e roadmap de pesquisa;
10) saídas esperadas: diagrama Mermaid, esqueleto de código (pseudo) para o Master Agent, e um template de prompts para reuso;
11) instruções de validação com stakeholders.

Instruções de entrega: gere (a) diagrama Mermaid do fluxo de dados, (b) esqueleto de código de orquestração, (c) conjunto de prompts para acionar os especialistas.

Estruture a saída em três seções: Configuração (JSON), Diagrama (Mermaid) e Padrões de Prompts, mantendo o conteúdo autocontido para reprodução em ferramentas de IA.