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多智能体系统优化工具

agent-orchestration-multi-agent-optimize

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

AgentCore运行时会话调查

agentcore-investigation

本指南提供了一套完整的流程，用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术，深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建，并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。

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