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搜索 AI 智能体 ，共找到 181 条记录
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AI智能体语义记忆库

mesh-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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动态多智能体工作流引擎

open-dynamic-workflows
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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技能优化：智能体睡眠学习循环

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
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SkillOpt-Sleep提供了一个智能体自我提升的机制。它通过模拟“睡眠”或“梦境”周期，自动回溯分析历史会话，提炼出重复任务，并通过实际运行进行巩固。它将学习到的知识固化为持久的记忆和技能，并采用“保留集门控”机制，确保只有严格验证过、能提升性能的知识才能被采纳，实现长期能力的系统性提升。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
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本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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自主工件优化

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能利用假设树优化技术，自主迭代改进代码、模型或工作流。通过开发/测试评估器防止过拟合，协调子代理在隔离环境中运行实验。适用于优化训练配方、智能体或数据管道，无需人工监督。
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AI智能体工具上下文安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于全面审计AI智能体使用的模型上下文协议（MCP）服务器。该工具可检测工具投毒、工具遮蔽、数据泄露、SSRF和未授权暴露等关键安全漏洞。在集成新工具或进行安全审查时使用，确保AI系统供应链的可靠性。
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AI智能体工具调用安全防护

securing-agentic-ai-tool-invocation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。
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Weaviate AI应用蓝图库

weaviate-cookbooks
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式，指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践，是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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AI智能体知识记忆管理系统

agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统，专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆，确保AI代理具备长期的上下文理解能力，并将发现自动同步到项目文档中。
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AI智能循环设计与审计

loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
308
该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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数据监控与AI智能体顾问

monte-carlo-monitoring-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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