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AI 智能体
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GAIA基准失败调试工具
gaia-debugging
ruvnet/ruflo
94
本技能提供了一个系统化的工作流,用于诊断GAIA基准运行中的模型失败。用户可以分析任务运行痕迹,分类失败模式(如工具缺失、推理错误),找出根本原因,并应用针对性修复,从而系统性地提升AI智能体的性能和测试模型的可靠性。
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多智能体GAN风格应用构建器
gan-style-harness
affaan-m/ECC
382
这是一个受GAN启发的先进多智能体开发框架。它将产品规划、代码生成和严格评估分离为Planner、Generator和Evaluator三个角色。通过构建对抗性反馈循环,该工具能使项目在迭代过程中达到专业级的生产质量,远超单一AI工作流的能力。适用于复杂的全栈应用开发。
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编排自定义AI智能体框架
harness-mint
ruvnet/ruflo
185
该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架,支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制,默认处于模拟运行(Dry-run)模式,不会修改调用仓库根目录,确保了开发流程的确定性和可控性。
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Anthropic托管智能体云运行时
managed-agent
ruvnet/ruflo
341
本技能提供Anthropic Claude托管智能体运行时,专为运行复杂的、长时或异步的AI任务设计。与本地WASM代理不同,托管运行时提供了一个完整的云容器环境、持久化的文件系统和跨轮次的稳定状态管理。它覆盖了智能体的完整生命周期,包括创建、发送提示、检查状态、查看事件日志和最终终止。
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智能体协议:P2P网络连接与能力商店
pilot-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议,旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点(P2P)通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信,或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。
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自动化智能体合规性测量
skill-comply
affaan-m/ECC
90
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景,执行智能体,并通过LLM分析,生成一份详细报告,精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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团队智能体编排与管理
team-agent-orchestration
affaan-m/ECC
431
适用于管理多个AI智能体(代理群)的复杂开发流程。它定义了明确的工作项、所有权、Kanban状态和合并门,确保跨多个智能体、分支和工具的协作流程是可靠、可追踪的。
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多智能体AI编排工作流
ruflo
ruvnet/ruflo
252
Ruflo是一个强大的跨智能体编排层,旨在管理复杂的、多步骤的AI编程工作流。它支持协调大规模智能体群,利用语义搜索管理持久化记忆,并使用30多个专业插件执行复杂的任务流。适用于需要协同努力的大规模开发、系统基准测试和深度研究等场景。
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SkillOpt-Sleep:智能体离线自我进化
skillopt-sleep
alirezarezvani/claude-skills
283
SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”,使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话,挖掘重复任务,并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中,并通过严格的验证门控机制,只采纳真正有效的、可增量的改进,从而提高代理的长期工作能力。
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RuView智能体与RVF系统集成
ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体(Agent)的流程能力深度集成到RuView的传感系统(RVF)中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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统一记忆管理
unified-memory
affaan-m/ECC
96
通过本地 ECC 记忆库在 Claude、Codex 等 AI 智能体之间共享持久化上下文和任务交接。用于保存工作状态、转移上下文、恢复任务或搜索共享项目知识,支持不同智能体间的协作与状态管理。
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AAMAS成果物评估指南
aamas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
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。
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