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智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation

本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。

智能体知识库查询与管理

这是一个用于跨多个智能体会话进行查询、存储和管理复杂知识的工具。AgentDB集成了语义路由、分层召回、因果图构建和上下文合成等高级功能。适用于需要基于结构化和非结构化数据进行强大知识检索和推理的场景，帮助构建复杂的知识管理系统。

自动预测最佳下一步行动

autopilot-predict

该功能利用学习到的模式和当前操作状态，智能预测最合适的下一步执行任务。它能自动引导工作流，高置信度预测会直接执行，低置信度则会根据任务优先级回退。每次任务完成后，系统会记录并更新成功模式，实现流程的持续优化和跨会话的记忆调用。

持续技能学习与模式提取

continuous-learning

该技能用于自动评估代码会话，提取可重用的编程模式和知识。它能将用户与AI的互动经验转化为结构化的“技能”，帮助AI持续学习特定的开发习惯、错误解决流程或调试技巧，从而提升代码辅助能力。

持续学习行为模式提取器

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这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。

成本分析上下文优化

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该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。

AI会话成本追踪

该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。

AI智能体工作流编排

用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。

深度多源研究综合报告

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这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度，并行搜索信息，并通过对抗性验证机制（3票制）对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。

进化AI策略表面进行优化

本技能用于运行自动化进化流程，系统性地优化AI代理框架（Harness）的七个核心策略表面（如规划器、上下文构建器、评审器等）。通过变异这些策略并进行沙箱评分，可以识别出关键的性能提升点，从而在无需重新训练基础模型的情况下，实现高效的配置调优和性能基线确立。

运行GEPA学习周期优化提示词策略

该工具运行GEPA学习周期，能够自动化地根据评分任务语料库优化和进化策略提示词（policy prompt）。它解决了手动迭代提示词的局限性，通过测量性能提升来确定最佳的“模型基因组”。支持免费的干运行模式，可预估成本，确保在投入实际资源前评估效果。

编排自定义AI智能体框架

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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