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搜索 AI 智能体 ，共找到 328 条记录
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全域AI智能体与服务发现

global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
这是一个跨协议的平台，集成了超过18,000个MCP服务器和AI智能体，覆盖多个注册表。它允许用户通过单一搜索界面，跨协议（MCP、A2A、agents.txt）查找执行特定任务所需的服务端点，如数据库查询或文件转换。
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多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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智能体工具调用治理与控制

protect-mcp-governance
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。
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智能体上下文工程

context-engineering
addyosmani/agent-skills
58
上下文工程通过优化信息层级提升 AI 智能体表现。涉及管理规则文件、规范文档、源代码及对话历史，防止幻觉并保持专注。适用于启动新会话、切换任务或提升开发项目中智能体输出质量时。
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飞书事件实时消费工具

lark-event
larksuite/cli
197
这是一个用于连接飞书（Lark）实时事件的命令行工具。它支持订阅和消费多种类型的事件（如即时消息、反应、会议更新等），并以NDJSON流格式输出。适用于开发飞书机器人、构建实时消息处理系统，或作为AI智能体子进程使用的长期流式订阅服务。
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项目总监模式：任务规划与团队管理

p9
tanweai/pua
344
模拟P9高级技术总监的角色。它不负责编写代码，而是专注于项目战略规划、任务拆解和流程管理。用户只需激活该模式，它就能生成结构化的任务提示（Task Prompts），并协调多个专业智能体（P8团队）协同工作，适用于复杂的、需要多方协作的大型项目。
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AI智能体供应链完整性审计

agent-supply-chain
github/awesome-copilot
292
本技能旨在为AI智能体插件、工具和依赖项提供完整的供应链完整性验证机制。它通过生成确定性的SHA-256哈希清单（INTEGRITY.json），使用户能够精确检测任何未经授权的修改、追踪组件来源，并确保部署的资产与原始版本完全一致。适用于CI/CD流程和代码审查，以保护整个智能体生态系统的安全性。
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通用多语言单元测试生成器

polyglot-test-agent
github/awesome-copilot
368
这是一个先进的AI驱动型智能体，能够为几乎所有编程语言（如Python、C#、Java、Go等）生成全面且可用的单元测试。它采用多智能体管道流程（研究→规划→实现→构建→测试→修复→格式化），确保生成的测试不仅遵循项目规范，还能成功编译、通过测试，并有效提升代码覆盖率。
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智能体评估与迭代优化模式

agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。
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智能体治理与安全模式

agent-governance
github/awesome-copilot
397
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。
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Power Automate流工作站连接器

flowstudio-power-automate-mcp
github/awesome-copilot
420
这是连接AI智能体与Power Automate平台的基础层级。它负责提供安全的身份验证、可靠的工具发现机制，以及处理复杂的API响应。本技能是其他专业工作流技能（如构建、调试、监控等）运行所依赖的底层“管道”，是实现自动化流程的核心。
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AI产品落地销售策略

gtm-ai-gtm
github/awesome-copilot
216
为AI产品制定上市策略，解决“谁负责故障”类担忧，选择协作方式并针对成本波动定价，帮助在企业中推动自主智能体的采购与落地。
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