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多智能体系统架构设计

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这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。

智能体知识记忆管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

智能体记忆系统架构

agent-memory-systems

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本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。

AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。

AI智能体开发全流程工作流

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这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。

自主AI智能体架构设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

自主AI智能体架构设计

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本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Azure AI 语音实时交互开发套件

azure-ai-voicelive-dotnet

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该SDK专为.NET开发者设计，用于构建实时的双向语音AI应用。它支持通过WebSocket进行通信，能够处理音频和文本流事件，并支持如函数调用等高级功能，是开发复杂虚拟助手和实时语音交互系统的理想工具。

动态上下文管理与编排

context-manager

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。

Deepgram 可扩展转录架构

deepgram-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 Deepgram 可扩展转录的参考架构，涵盖同步接口、异步队列、实时流、混合调度和多区域部署，指导生产级系统设计与监控。

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