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智能体记忆系统架构设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于指导高级AI智能体的记忆系统架构设计。它强调的重点不在于数据的存储，而在于高效的记忆检索机制。内容涵盖了如何进行最佳的文档分块策略、选择合适的向量数据库，以及整合不同类型的记忆（如情景记忆、语义记忆），帮助智能体在处理海量交互时，保持长期、一致的智能状态，是构建复杂、有状态的自主智能体的核心指南。

智能体工具设计与构建

agent-tool-builder

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本技能专注于LLM与外部工具的接口设计，是解决AI应用中工具调用失败的核心能力。它指导如何设计清晰、无歧义的JSON Schema，实现函数调用（Function Calling）和完善的错误处理机制，确保智能体能够可靠、稳定地使用复杂工具API，避免幻觉和调用失败。

AI智能体系统架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专注于设计和构建可控、鲁棒的自主AI智能体系统。涵盖多智能体编排、复杂规划（如ReAct循环和计划执行）、工具调用管理及故障安全机制。确保AI工作流具备高自主性，同时提供清晰的监督和故障处理能力。

AI智能体系统架构师

ai-agents-architect

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该技能专注于设计和构建可控、鲁棒的自主AI智能体系统。涵盖多智能体编排、复杂规划（如ReAct循环和计划执行）、工具调用管理及故障安全机制。确保AI工作流具备高自主性，同时提供清晰的监督和故障处理能力。

代理编排中心

agent-orchestrator

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自动扫描SKILL.md发现技能、按能力匹配并编排多技能工作流，适用于需要多领域智能体协同的复杂请求。

技能编排管理器

antigravity-skill-orchestrator

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评估任务复杂度，仅在必要时组合合适技能，记录成功搭配并防止简单任务滥用高阶能力，适合跨域复杂需求。

C# 模型上下文服务器构建

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本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

AI技能与代理集中管理

runkids/skillshare

Skillshare是一个强大的命令行工具，用于集中管理和同步跨越数十种AI工具的AI技能和代理。它为所有AI配置建立单一的真相来源，支持全局或项目级管理。用户可以使用它进行安装、更新、审计和故障排除，是构建复杂AI工作流和CI/CD管道的必备工具。

Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer

memodb-io/Acontext

Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。

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