ReasoningBank with AgentDB
使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能,适用于构建自我学习的自主智能体。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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使用 AgentDB 的超快速向量后端实现 ReasoningBank 自适应学习。具备轨迹追踪、判定评估、记忆蒸馏与模式识别功能,适用于构建自我学习的自主智能体。
高中语文国学考试解题助手,采用上下文工程与检索增强生成架构,提供高准确度、具可解释性的解题服务。
为 Claude Code 设计的嵌套插件架构,通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents,有效节省超过 90% 的上下文标记空间。
自主研究专员,专注于获取验证信息、评估来源并进行结构化综述。
基于 kanban-md 的自主且并行开发工作流程。通过原子声明、工作树与明确交接,协调多位代理人与人类的共同开发。
PAI 的实体合成桥梁。生成蓝图、3D 打印代码、激光切割 SVG 路径以及 CNC 加工 G-Code,将代理设计转化为实体硬件。
一套标准化工作流程,用于将原始 PM 笔记、工作坊内容或初稿转化为经过验证且符合仓库规范的 AI 技能。
为 Claude Code 设计的蜂巢思维多代理协作系统,具备女王式架构、拜占庭共识机制、持续性集体记忆与自适应任务分配,适用于复杂软件开发。
一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架,通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码,利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。
FlowGram.ai 自定义节点开发指南,支持简单节点自动表单与复杂节点自定义 UI 开发。
用于构建多代理系统、AgentOS 运行时及整合 MCP 服务器的 AI 代理开发框架。
使用 Stable Baselines3 进行生产级强化学习。通过类 scikit-learn API 训练智能体、设计自定义环境、实现训练回调函数并优化工作流程。