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基于提示词的Azure AI Agent可通过YAML定义部署至Azure AI Foundry项目。适用于以下场景：(1) 创建并部署Azure AI Agent；(2) 搭建Azure AI基础设施；(3) 向Azure部署AI模型；(4) 交互式测试已部署的Agent。可自动处理身份验证、RBAC、配额及部署相关的复杂操作。
V1.0 - 帮助AI Agent排查复杂任务问题，并将经验教训记录到持久化内存中，以避免未来犯错并实现持续改进。
使用VoltAgent框架创建AI Agent项目的技能指南，包含CLI设置与手动初始化教程。
AI Agent观测、基准测试与优化专家。专注于token使用追踪、延迟分析以及质量评估指标。适用于优化Agent成本、衡量性能或实施评估场景。触发关键词包括"agent performance"、"token usage"、"latency optimization"、"eval"、"agent metrics"、"cost optimization"、"agent benchmarking"。
生成具备特定任务、人格特征和CLI后端（Claude、Gemini、OpenCode、Copilot）的独立自主AI Agent。Agent从docs/todo/pending/目录获取任务，根据任务类型选择对应人格，并通过CLI工具自主完成工作。通过任务信号和进度追踪与文档优先的工作流集成。
借助主流框架为AI Agent添加邮件功能。为TypeScript和Python框架提供预构建工具，包括Vercel AI SDK、LangChain、Clawdbot、OpenAI Agents SDK以及LiveKit Agents。适用于将AgentMail集成到需要邮件收发工具的Agent框架中。
专注于简化和优化AI Agent应用开发的专家，涵盖AI应用/Agent/工作流代码生成、AI模型对比与推荐、追踪设置以及评估规划/搭建/执行等内容。
适用于Python的Google Agent开发工具包（ADK）。功能包括：AI Agent构建、多Agent系统、工作流Agent（顺序/并行/循环）、工具集成（Google Search、Code Execution）、Vertex AI部署、Agent评估、人在环流程。可执行操作：构建、创建、部署、评估、编排AI Agent。关键词：Google ADK、Agent Development Kit、AI Agent、多Agent系统、LlmAgent、SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent、工具集成、Google Search、Code Execution、Vertex AI、Cloud Run、Agent评估、人在环、Agent编排、工作流Agent、分层协调。适用场景：构建AI Agent、创建多Agent系统、实现工作流管道、将LLM Agent与工具集成、部署到Vertex AI、评估Agent性能、实现审批流程。
使用Pydantic AI + OpenRouter构建对话式AI Agent。适用于创建具备工具调用、验证和流处理功能的类型安全Python Agent场景。
GDSkills技能发现与索引系统的专家蓝图。支持AI Agent通过主题/关键词查找相关技能。适用于构建技能库或实现搜索功能。关键词：技能发现、索引、搜索、元数据、技能注册表。
使用Google的Agent Development Kit (ADK)，通过Python、Java、Go或TypeScript构建单Agent和多Agent系统。适用于使用ADK创建AI Agent、设计多Agent架构、实现Agent工具、配置Agent回调、管理Agent状态、编排顺序/并行/循环Agent工作流的场景，或当用户提及ADK、google-adk、google agent development kit、基于Gemini的Agentic AI，或使用Google工具进行Agent编排时。也适用于搭建ADK项目、编写Agent测试、部署Agent，或集成MCP工具与ADK的场景。
根据Drupal官方编码标准审查代码。为AI Agent提供Drupal项目中PHP、JavaScript、CSS、Twig、YAML、SQL及标记文件的全面指南。通过动态上下文发现，仅加载与待审查文件类型相关的标准。