搜索结果: "智能体"

⚡

Agentuity云会话列表工具Skill agentuity-cli-cloud-session-list

4.5

这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具,主要功能是查询和筛选AI智能体(Agent)的运行会话记录。用户可以通过多种条件(如项目ID、部署ID、触发类型、环境、成功状态等)过滤会话,支持查看最近1-100条记录。该工具需要先进行身份认证,适用于AI智能体开发调试、运行监控和运维管理场景。关键词:Agentuity云平台,AI智能体会话管理,命令行工具,会话查询,运维监控,开发调试

⚡

agentuity-cli-cloud-vector-upsertSkill agentuity-cli-cloud-vector-upsert

4.5

Agentuity云向量增改工具,用于向量数据库的写入与更新操作。支持单条向量增改、批量导入、元数据嵌入和预计算向量上传。适用于AI应用开发、RAG系统构建、语义搜索和大模型微调场景。关键词:向量数据库,AI智能体,RAG应用,Agentuity,云平台,嵌入向量,元数据管理。

⚡

创建技能Skill create-skill

4.5

AI技能创建框架指南 - 用于构建、更新和结构化个人AI系统中的专业技能模块。提供标准化模板、工作流程和最佳实践,支持简单技能和复杂技能开发,包含触发条件、目录结构、文档编写和测试方法。关键词:AI技能开发,智能体能力扩展,技能创建框架,AI系统集成,工作流程标准化

⚡

模板技能Skill template-skill

4.5

技能模板配置指南 - 提供标准化的技能定义模板,用于描述AI助手的功能模块、使用场景和调用条件。包含技能名称、详细说明、触发指令等关键字段,适用于AI技能库管理、智能体开发、提示工程优化等场景。

⚡

MastraAI代理框架Skill mastra

4.5

Mastra技能专注于开发和部署基于规则的AI代理系统,用于自动化决策和智能任务执行。它结合了规则引擎和人工智能技术,适用于构建AI智能体、自动化工作流和智能应用。关键词:AI代理,规则引擎,自动化决策,智能系统,框架开发。

⚡

减少与委托框架技能Skill reduce-delegate-framework

4.5

此技能应用于优化AI代理的提示、工作流程和上下文管理,通过减少不必要信息和委托任务来提高性能。它使用减少和委托策略来管理上下文窗口,解决如上下文腐烂或污染的问题,适用于管理上下文限制、提高代理效率。关键词:上下文管理、提示优化、AI智能体、工作流程、减少委托框架、R&D框架。

⚡

上下文审计技能Skill context-audit

4.5

这个技能用于审计代码库的上下文工程健康,识别优化机会,以提高AI代理的性能和令牌使用效率。它帮助开发者在上下文窗口过载、代理性能低下时,通过分析内存文件、MCP配置、命令和钩子,提供评分和建议。关键词:上下文审计、代码库优化、AI智能体、令牌管理、性能提升、R&D框架。

⚡

代理治理技能Skill agent-governance

4.5

该技能用于通过钩子架构实现自定义代理的安全和治理控制,包括权限控制、危险操作拦截、审计日志记录等,适用于构建需要安全要求的代理。关键词:代理安全、钩子编程、权限治理、审计跟踪、安全控制、AI智能体、自定义代理开发。

⚡

代理合并审计Skill audit-agent-consolidation

4.5

这是一个用于分析AI代理合并机会的技能,通过配置分组、引用跟踪和重构管理,提供合并建议和影响分析,以优化代理生态系统,提高效率和一致性。关键词:代理合并、审计、技能分析、引用跟踪、重构管理、AI智能体、生态系统优化。

⚡

拉尔夫·威格姆自主编码模式Skill ralph-wiggum

4.5

Ralph Wiggum模式是一种自主AI编码循环技能,用于实现无人值守的软件开发。它通过AI智能体如Claude在安全沙箱中连续工作,自动处理任务如功能开发、bug修复和代码重构。关键词:AI编码,自主开发,安全沙箱,Claude AI,自动化软件工程,智能体开发。

⚡

Agentica提示工程Skill agentica-prompts

4.5

这个技能专注于Agentica框架下的多agent系统提示工程,通过编写明确的指令避免大型语言模型指令模糊性,提高agent协作的成功率和系统可靠性。关键词包括:Agentica、提示工程、AI智能体、多agent系统、LLM优化、目录交接、指令清晰化。

⚡

LLM应用模式Skill llm-app-patterns

4.5

这是一个关于构建生产就绪的大型语言模型(LLM)应用模式的技能。涵盖了 RAG 管道、智能体架构、提示 IDE 和 LLMOps 监控,适用于设计 AI 应用、实现 RAG、构建智能体或设置 LLM 可观测性。关键词:LLM 应用、RAG、智能体、提示工程、LLMOps。