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智能体知识记忆管理

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本技能提供了一个持久化、可检索的混合内存系统，专为AI智能体设计。它作为一个知识管理中心，用于存储和检索项目中的长期记忆，包括系统架构、最佳实践模式和关键决策记录。这确保了重要的知识不会丢失，能够随时被智能体调用，极大地增强了系统的可追溯性和一致性。

自主智能体设计模式

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本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。

自主智能体设计模式

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本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。

视觉驱动电脑操作代理

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用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理，兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案，强调沙箱隔离与安全控制。

代理上下文压缩策略

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介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。

LangChain工具调用智能体构建

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本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具（Tool Definition）、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策，实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。

记忆系统设计

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设计短期、长期与图谱记忆架构，让代理在会话间保持持续性、实体一致性，能基于积累的知识进行推理和决策。

OpenEvidence临床查询流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

构建点对点临床查询流程，调用 OpenEvidence SDK 实时获取证据并通过 EHR/CDS 钩子呈现，方便临床决策支持场景快速拿到指南、用药交互等答案。

临床 AI SDK 模式集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导如何使用 OpenEvidence SDK 构建临床 AI 决策支持，包括单例客户端、类型化查询构建器、响应转换器与缓存策略，确保可靠的证据分级与性能表现。

数字 DNA 思维画像

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

多重专家顾问团

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同时调动多位专家角色并行分析问题，从不同视角汇总洞见，形成统一决策建议，适用于复杂产品、战略或合规场景。

持久化视频智能分析

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基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。

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