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共找到 279 个 Skills
构建具备工具调用、记忆功能与多步骤推理能力的AI Agent - 包含ChatGPT、Claude、Gemini集成模式
使用LangChain 1.x和LangGraph设计LLM应用，实现智能体、记忆与工具集成。适用于构建LangChain应用、部署AI Agent或创建复杂LLM工作流的场景。
通过MCP将PICA集成到LangChain/LangGraph Python应用中。适用于向LangChain Agent添加PICA工具、使用LangChain配置PICA MCP，或者用户提及PICA与LangChain或LangGraph相关的场景。
用于构建AI Agent的全方位Cline SDK技能指南。涵盖Agent运行时、ClineCore会话、自定义工具、插件、事件、LLM提供商、任务调度、多Agent团队以及生产部署等内容。适用于所有涉及@cline/sdk及其子包的任务。
构建具备持久化记忆的AI Agent后端：每个对话对应一个Rivet Actor，支持消息队列处理，并将LLM响应以实时事件形式流式输出。
借助Agents SDK在Cloudflare上构建AI Agent，具备状态管理、实时WebSocket、定时任务、工具集成和聊天功能。生成可直接部署到Workers的生产级Agent代码。适用场景：用户想要「构建Agent」「AI Agent」「聊天Agent」「有状态Agent」，提及「Agents SDK」，需要「实时AI」「WebSocket AI」，或询问Agent的「状态管理」「定时任务」「工具调用」相关内容。
使用Strands Agents SDK构建AI Agent。适用于开发模型无关的Agent、实现ReAct模式、创建多Agent系统，或是在AWS上构建生产级Agent。触发关键词：Strands、Strands SDK、模型无关Agent、ReAct Agent。
使用Botpress Agent Development Kit（ADK）进行开发的一套指南——当你需要使用ADK开发功能时，请遵循这些指南
适用于Amazon Bedrock资源的AWS CloudFormation模板，涵盖Agent、知识库、数据源、防护机制（Guardrails）、提示词、工作流（Flow）以及推理配置文件。适用于创建带动作组的Bedrock Agent、通过知识库实现RAG、配置向量存储、设置内容审核防护机制、管理提示词、通过Flow编排工作流，以及配置推理配置文件以优化模型等场景。
使用Composio构建AI Agent与应用程序——通过Tool Router或直接执行方式接入200+外部工具
面向AI Agent的高级上下文工程技术。通过结构化推理、反思循环和多Agent模式实现的Token高效插件，可提升输出质量。
当用户想要使用Weaviate构建AI应用时，可使用本技能。它包含了架构模式的高级索引、「一键式」蓝图，以及针对常见用例的最佳实践。目前，它涵盖了构建Query Agent聊天机器人、数据探索器、多模态PDF RAG（文档搜索）、基础RAG、高级RAG、基础Agent、智能RAG的参考指南，以及为每个应用构建前端的可选指导。