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ai-agent-development

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github.com/sickn33Agent 工作流48.7k686 次安装今天更新
代码仓库

关于 ai-agent-development

面向构建 AI Agent 的工作流指南，涵盖单 Agent、多 Agent、编排、工具集成和记忆设计。它按阶段列出相关技能与检查项，供开发者按任务选择使用。

主要功能

  1. 01分阶段的 Agent 开发流程
  2. 02单 Agent 与多 Agent 设计
  3. 03编排与工具集成指导
  4. 04短期和长期记忆规划
  5. 05测试与评估检查项

适用场景

  1. 01规划自主 Agent 架构
  2. 02构建多 Agent 协作系统
  3. 03为 Agent 添加工具和记忆
  4. 04制定 Agent 评估方案

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills --skill ai-agent-development

安装后在 Claude Code 中输入/ai-agent-development确认已加载。

详细介绍

AI Agent 开发工作流

概述

用于构建 AI Agent 的专业工作流，包括单个自主 Agent、多 Agent 系统、Agent 编排、工具集成以及人机协同模式。

何时使用此工作流

在以下情况下使用此工作流：

  • 构建自主 AI Agent
  • 创建多 Agent 系统
  • 实现 Agent 编排
  • 为 Agent 添加工具集成
  • 设置 Agent 记忆

范围与执行

选择符合用户任务的阶段；本文档是索引，并不要求运行列出的所有技能。使用技能前，请先阅读相应内容。遵守仓库和用户的约束。云端调用、主机配置、发布、破坏性操作和支出均需要获得适用的授权；工作流检查清单不构成授权。

多 Agent 阶段描述的是所构建的产品，并不授权助手在当前任务中启动 Agent 或委派任务。适当时，请使用现有的单 Agent 架构，并记录评估输入、观察到的结果和局限性。

工作流阶段

阶段 1：Agent 设计
调用的技能
  • ai-agents-architect - Agent 架构
  • autonomous-agents - 自主模式
操作
  1. 明确 Agent 的用途
  2. 设计 Agent 的能力
  3. 规划工具集成
  4. 设计记忆系统
  5. 定义成功指标
可复制粘贴的提示词
Use @ai-agents-architect to design AI agent architecture
阶段 2：单 Agent 实现
调用的技能
  • autonomous-agent-patterns - Agent 模式
  • autonomous-agents - 自主 Agent
操作
  1. 选择 Agent 框架
  2. 实现 Agent 逻辑
  3. 添加工具集成
  4. 配置记忆
  5. 测试 Agent 行为
可复制粘贴的提示词
Use @autonomous-agent-patterns to implement single agent
阶段 3：多 Agent 系统
调用的技能
  • crewai - CrewAI 框架
  • multi-agent-patterns - 多 Agent 模式
操作
  1. 定义 Agent 角色
  2. 设置 Agent 通信
  3. 配置编排
  4. 实现任务委派
  5. 测试协作
可复制粘贴的提示词
Use @crewai to build multi-agent system with roles
阶段 4：Agent 编排
调用的技能
  • langgraph - LangGraph 编排
  • workflow-orchestration-patterns - 编排
操作
  1. 设计工作流图
  2. 实现状态管理
  3. 添加条件分支
  4. 配置持久化
  5. 测试工作流
可复制粘贴的提示词
Use @langgraph to create stateful agent workflows
阶段 5：工具集成
调用的技能
  • agent-tool-builder - 工具构建
  • tool-design - 工具设计
操作
  1. 确定工具需求
  2. 设计工具接口
  3. 实现工具
  4. 添加错误处理
  5. 测试工具使用
可复制粘贴的提示词
Use @agent-tool-builder to create agent tools
阶段 6：记忆系统
调用的技能
  • agent-memory-systems - 记忆架构
  • conversation-memory - 对话记忆
操作
  1. 设计记忆结构
  2. 实现短期记忆
  3. 设置长期记忆
  4. 添加实体记忆
  5. 测试记忆检索
可复制粘贴的提示词
Use @agent-memory-systems to implement agent memory
阶段 7：评估
调用的技能
  • agent-evaluation - Agent 评估
  • evaluation - AI 评估
操作
  1. 定义评估标准
  2. 创建测试场景
  3. 衡量 Agent 性能
  4. 测试边缘情况
  5. 迭代改进
可复制粘贴的提示词
Use @agent-evaluation to evaluate agent performance

Agent 架构

User Input -> Planner -> Agent -> Tools -> Memory -> Response
              |          |        |        |
         Decompose   LLM Core  Actions  Short/Long-term

质量关卡

  • Agent 逻辑正常运行
  • 工具已集成
  • 记忆功能正常
  • 编排已测试
  • 评估通过

相关工作流套件

  • ai-ml - AI/ML 开发
  • rag-implementation - RAG 系统
  • workflow-automation - 工作流模式

局限性

  • 仅当任务明确符合上述范围时，才使用此技能。
  • 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审核的替代品。
  • 如果缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。

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