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构建AI Agent及智能工作流。适用于设计/构建/调试智能代理系统的场景：选择工作流还是Agent、实现提示词模式（链式/路由/并行化/编排器-工作器/评估器-优化器）、构建带工具的自主Agent、设计ACI/工具规格，或排查及优化实现方案。**主动触发**：在构建智能代理应用、设计工作流与Agent选型、实现Agent模式时自动调用。**检测条件**：识别Agent代码（MCP服务器、工具定义、.mcp.json配置文件），或用户提及"agent"、"workflow"、"agentic"、"autonomous"等关键词。**适用场景**：设计智能代理系统、工作流与Agent选型、实现提示词模式、构建带工具的Agent、设计ACI/工具规格、排查及优化Agent。
使用Azure AI Projects Python SDK（azure-ai-projects）构建AI应用程序。适用于处理Foundry项目客户端、通过PromptAgentDefinition创建带版本的Agent、运行评估、管理连接/部署/数据集/索引，或使用兼容OpenAI的客户端场景。这是高层级的Foundry SDK——若需进行低层级Agent操作，请使用azure-ai-agents-python工具。
Agno AI Agent框架，用于构建多智能体系统、AgentOS运行时、MCP服务器集成以及智能体AI开发。
使用Ralph搭建由Agent驱动的自动化开发流程。循环运行AI Agent，根据用户故事实现功能、验证验收标准，并为下一个Agent记录进度。
使用azurefunctions-agents-runtime在Azure Functions上构建、搭建框架、扩展、部署和排查事件驱动型AI Agent与定时无服务器Agent应用。适用于用户需要定时Agent、晨间简报、每日摘要、计时器Agent、收件箱汇总、邮件或Teams简报、后台AI工作流、连接器触发的Agent、事件驱动型AI自动化、HTTP/聊天Agent、Webhook风格Agent或Azure Functions托管Agent的场景。内容涵盖.agent.md、agents.config.yaml、Foundry gpt-4.1/gpt-5.x模型选择、用于代码执行和网页浏览的动态会话、内置聊天/API/MCP端点、远程MCP服务器、Connector Namespaces、Office 365或Teams MCP工具/触发器、自定义Python工具、Agent Skills、azd部署、local.settings.json、Application Insights、本地开发及故障排查。
使用语义相似度和网络事实核查来验证Agent回复中的主张是否符合来源信息。
使用LangGraph和LangChain构建具备有状态工作流、向量存储、部署与编排能力的生产级GenAI Agent
使用声明式编程构建复杂AI系统，自动优化提示词，借助DSPy（斯坦福NLP推出的大语言模型系统化编程框架）创建模块化RAG系统和Agent
构建能像人类一样与计算机交互的AI Agent——查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本。涵盖Anthropic的Computer Use、OpenAI的Operator/CUA以及开源替代方案。重点关注沙箱化、安全性，以及处理基于视觉的控制所面临的独特挑战。适用场景：计算机操作、桌面自动化Agent、屏幕控制AI、基于视觉的Agent、GUI自动化。
OpenAI Agents SDK（Python）开发。当你使用openai-agents包构建AI代理、多代理工作流、工具集成或流式应用时使用本技能。
为复杂的多步骤工作流创建具有独立上下文的Cursor专属AI子代理。专门用于为Cursor编辑器创建子代理时遵循Cursor的模式和目录规范（.cursor/agents/）。触发关键词为"cursor subagent"、"cursor agent"。