搜索结果: "智能体"

技能规划器Skill skill-planner

4.5

技能规划器是一个用于从研究结果创建分阶段实现计划的自动化工具。它作为薄包装器,委托给planner-agent子代理来生成计划,并处理后置操作如状态更新、工件链接和git提交。适用于任务管理、项目规划和AI代理工作流。关键词:实现计划、任务分解、自动化规划、AI智能体、项目管理、软件开发流程。

运动规划技能Skill MotionPlanningSkill

4.5

运动规划技能是机器人领域的核心技术,专注于实现和配置各种路径规划与轨迹优化算法。该技能涵盖基于采样的规划器(如RRT、PRM系列)和基于优化的方法(如TrajOpt、CHOMP),用于为机器人、自动驾驶车辆等智能体生成安全、高效、平滑的运动路径。关键词:运动规划、路径规划、轨迹优化、OMPL、RRT算法、机器人导航、自动驾驶规划、碰撞检测、状态空间、MoveIt。

Actionbook(操作手册)Skill actionbook

4.5

Actionbook是一个浏览器自动化工具,提供预计算的网站操作手册,包含页面描述、DOM结构和CSS/XPath元素选择器。适用于网页自动化、AI智能体开发、UI交互测试和RPA流程构建。主要功能包括关键词搜索操作手册、获取详细元素选择器、支持点击、输入和提取等交互方法。关键词:浏览器自动化、AI智能体、网页抓取、UI测试、RPA、元素选择器、CSS/XPath、DOM结构、自动化脚本。

Azure角色选择器Skill azure-role-selector

4.5

这是一个 Azure 云权限管理智能体,专门用于根据用户需求推荐或创建最小权限的 Azure 角色,并提供角色分配的实现方案。关键词:Azure 角色分配,最小权限原则,自定义角色,Bicep 模板,CLI 命令,权限管理,身份与访问管理 (IAM)。

PufferLib高性能强化学习框架Skill pufferlib

4.5

PufferLib 是一个高性能强化学习框架,专为加速机器学习实验而设计,支持快速并行训练、向量化环境模拟和多智能体系统开发。它能集成多种游戏环境如Atari、Procgen和PettingZoo,通过优化实现高达2-10倍的速度提升。适用于AI智能体、深度学习、强化学习、机器学习、游戏AI和高速实验等场景。关键词:PufferLib、强化学习、高性能、并行训练、向量化、多智能体、AI智能体、机器学习、深度学习、游戏AI。

验证代理Skill validate-agent

4.5

验证代理是一个人工智能代理技能,用于自动验证技术计划中的技术选择,确保其符合2024-2025年最佳实践。通过提取技术决策、检查过去先例(RAG-Judge)、进行Web研究和评估发现,生成详细的验证报告。关键词:技术验证、AI智能体、最佳实践、RAG-Judge、WebSearch、软件开发、验证报告。

多智能体架构模式Skill multi-agent-patterns

4.5

此技能专注于设计和实现多智能体架构,用于处理超越单智能体上下文限制的复杂任务。它教授何时激活多智能体系统、核心概念如上下文隔离、架构模式如主管和蜂群、共识协调方法等。关键词:多智能体、AI智能体、架构设计、人工智能、复杂任务处理、上下文管理、SEO优化。

科研自动化系统Skill denario

4.5

这是一个基于多智能体AI的科学研究辅助系统,能够自动化从数据描述、假设生成、方法论开发、实验执行到论文撰写的全流程研究。关键词:科学研究、AI、多智能体、自动化、数据分析、LaTeX论文、科研自动化、智能科研助手。

语义内核设置Skill semantic-kernel-setup

4.5

该技能用于配置和部署 Microsoft Semantic Kernel,这是一个用于编排 AI 服务和功能的框架。它专注于设置 AI 规划器(如 Handlebars 和 Stepwise)、创建和管理插件(函数集合)、集成内存存储以及构建自动化的函数调用链。核心功能包括连接 AI 服务(如 OpenAI、Azure)、组织插件、选择规划策略以及实现智能体的规划与执行流程。关键词:Semantic Kernel, AI 编排, 函数调用, AI 规划器, 插件开发, 智能体开发, 大模型应用, RAG, AI 服务集成。

Eywa(艾瓦)Skill eywa

4.5

Eywa是一个多智能体协调平台,专为AI智能体群体协作设计。它提供共享空间记忆、任务分配管理、冲突检测避免和团队目标导航功能。通过Eywa,多个AI智能体可以高效协同工作,避免重复劳动,共享知识库,并朝着共同目标有序推进。关键词:多智能体协调,AI协作平台,智能体群体,任务管理,冲突检测,空间记忆,团队导航,AI协同工作流。

迭代检索模式Skill iterative-retrieval

4.5

迭代检索模式是一种解决多智能体工作流中上下文问题的先进方法,通过分发、评估、优化、循环四个阶段逐步精炼信息检索。该技能专门用于AI智能体开发、代码库分析、上下文管理,帮助开发者和AI系统在复杂代码项目中高效定位相关文件、识别模式、学习项目术语,避免信息过载或不足的问题。适用于RAG应用、AI智能体开发、软件开发工具链优化等场景。

Slime大模型强化学习微调框架Skill slime-rl-training

4.5

Slime 是一个专为大语言模型(LLM)设计的后训练强化学习框架,结合 Megatron-LM 进行高效训练和 SGLang 进行高吞吐量推理生成。它支持 GLM、Qwen3、DeepSeek 等多种模型,适用于自定义数据生成、多轮对话训练和智能体开发,关键词包括:大语言模型、强化学习、后训练、Megatron-LM、SGLang、微调、AI 智能体。