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搜索 智能体 ，共找到 253 条记录
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LLM轨迹与故障调试命令行工具

phoenix-cli
github/awesome-copilot
271
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。
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多智能体协作与流程管理

multi-agent-collaboration
agentscope-ai/QwenPaw
166
该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务（如数据分析或报告生成），并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。
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权威新闻资讯聚合与摘要

news
agentscope-ai/QwenPaw
265
该技能能够从政治、财经、社会、世界、科技、体育和娱乐等多个权威来源获取最新的新闻资讯。它通过调用浏览器工具抓取指定网站的内容快照，并智能提取关键标题和要点，为用户提供一份结构化、精炼的新闻摘要报告。
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生成TypeSpec Copilot智能体定义

typespec-create-agent
github/awesome-copilot
287
本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表（如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器）等关键组件，确保智能体具备完整的可用性和部署性。
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并行智能体故障排查

dispatching-parallel-agents
jnMetaCode/superpowers-zh
220
当面对多个独立且无关联的失败点时使用。该方法的核心思想是将每个独立的问题域分配给一个专用的智能体，让这些智能体并行工作。避免了顺序排查的低效，极大地提升了复杂系统故障的定位和修复速度。
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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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数据库结构与关系探索

schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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K-12智能数学导师

01-k12-mathematics
24kchengYe/human-skill-tree
403
本技能是一个全面的K-12数学辅导系统，覆盖从算术到微积分的知识点。它不只是给答案，而是采用苏格拉底提问、CPA方法等科学教学策略，帮助学生理解数学的底层逻辑，建立真正的数学直觉。支持全球主流教育体系的考试准备和进度跟踪。
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AI智能体自进化引擎

capability-evolver
EvoMap/evolver
120
Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
452
PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。
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强化学习算法训练与实现

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
109
稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。
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