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AAMAS成果物评估指南

aamas-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为学术论文（尤其针对AAMAS）提供了一套完善的成果物打包流程，用于支持多智能体系统（MARL）和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现，内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议，而不能仅是模型本身，以保证学术评审的严谨性。

OpenClaw长期记忆插件配置与部署

openclaw-memory-tencentdb-setup

TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件，实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置（如召回阈值、向量嵌入）以及故障排查，确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。

初始化多智能体协作会话

alirezarezvani/claude-skills

用于初始化AgentHub多智能体协作环境。用户可在此设置协作任务、指定运行的智能体数量，并配置详细的评估标准（如评估命令、性能指标和衡量方向）。系统将生成唯一的会话ID，并为后续的智能体运行和竞争评估做好全面准备，甚至可以捕获性能基线数据。

Ouroboros系统配置管理

ouroboros-config

这是一个用于管理Ouroboros系统全局配置的工具。它允许用户设置每个阶段的运行时参数、选择全局模型、配置大型语言模型后端，并管理智能体定义。该工具支持图形界面、远程SSH以及聊天等多种交互模式，无论在何种环境下都能保证配置的一致性，非常适合优化复杂的AI工作流。

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