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ADK智能体构建器

adk-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
通过 Google ADK 与 Claude 组合，快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。
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Vertex AI多智能体部署专家

adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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ADK智能体工程开发

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
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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。
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AI智能体开发指南

agent-development
anthropics/claude-plugins-official
282
本技能提供了一份全面的指南，用于设计和开发用于代码插件的自主AI智能体。内容涵盖了必需的文件结构（YAML前置元数据）、定义智能体角色最佳实践、设计稳健的系统提示词，以及设置清晰的触发条件。当您需要构思、构建或优化智能体的能力，使其能自主处理复杂的、多步骤的任务时使用。
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Azure AI智能体开发框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
373
使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流，可通过集成外部函数（工具）、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力，并管理会话线程，适用于开发企业级的生产级AI应用。
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智能体记忆系统架构

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sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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智能体工具构建指南

agent-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
364
涵盖从 JSON Schema 设计到验证与错误处理的智能体工具构建，强调高质量描述和 MCP 标准以保障 LLM 准确率。
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部署容器化Azure AI智能体

agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
使用Azure AI Projects SDK的ImageBasedHostedAgentDefinition，构建基于自定义容器镜像的托管式AI代理。这套流程适用于需要复杂业务逻辑、精确资源控制（CPU/Memory）和集成代码解释器等高级功能的生产级AI应用。
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AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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AI智能体开发全流程工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
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。
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