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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。

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

ai-agents-architect

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。

生产级后端架构规范

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南规定了使用Node.js、Express和TypeScript构建生产级后端服务的强制架构标准和最佳实践。它强制执行了分层架构（路由→控制器→服务→仓库），要求严格的错误处理、依赖注入和输入验证，旨在确保后端代码具备高度的可维护性和可靠性。适用于API设计和核心业务逻辑重构。

Documenso 参考架构指南

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提供可投入生产的 Documenso 参考架构，涵盖项目结构、分层组件、数据流程与 webhook 等内容，帮助团队设计、审查并统一文档签署集成的架构标准。

Groq参考架构指南

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提供 Groq LPU 生产级架构指南，讲解模型分层路由、流式流水线、降级策略与监控，便于设计低延迟实时 AI 应用。

LangChain 参考架构

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提供面向生产的 LangChain 架构实践，涵盖分层设计、模型提供者抽象、链注册管理、RAG 架构和多智能体协调，帮助构建可扩展的企业级应用。

Lokalise 参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供面向生产的 Lokalise 分层架构方案，包括项目结构、缓存客户端、翻译服务以及配置管理，适合设计新集成、评审结构或制定标准流程。

多智能体架构模式

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指导语言模型系统设计多智能体架构，涵盖主管、群体与分层模式，强调上下文隔离、协调机制与令牌成本，以支持复杂研究、工具密集型任务等多域协同。

OpenEvidence参考架构

openevidence-reference-architecture

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提供面向临床 AI 的 OpenEvidence 分层参考架构，涵盖项目结构、缓存与审计客户端、PHI 过滤服务、FHIR/CDS Hooks 集成以及类型化配置管理，帮助设计合规医疗应用。

Sentry 架构参考

sentry-reference-architecture

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指导企业级 Sentry 集成的架构设计与落地，涵盖项目分层、SDK 配置、错误处理、链路追踪、告警路由等最佳实践。

Spring Boot 架构模式

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面向 Java 工程师的 Spring Boot 后端架构指南，覆盖 REST API 设计、分层服务、仓库模式、缓存、异步处理、日志、过滤器和抗故障调用，帮助构建可扩展的生产级服务。

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