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agentic-workflow

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实现标准化多智能体协作流程，通过分阶段异步执行完成复杂任务：先由研究智能体获取权威知识，再经规划、验证、实施与审查五个环节，各环节基于前序输出文件进行上下文传递，全程采用测试驱动开发并严格隔离智能体运行环境。

agentica-claude-proxy

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提供与 Claude Code CLI 代理的深度集成能力，支持通过标准化流式响应和严格工具调用约束来驱动 Agentica 智能体执行文件读写、系统命令等操作，同时内置反幻觉机制与路径沙箱适配，确保指令真实落地。

agentica-infrastructure

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提供多智能体协同基础设施的完整参考，涵盖并行、串行、分层等11种协作模式，支持智能体追踪、状态共享、事件驱动与容错处理，适用于构建可调试、可扩展的复杂多智能体系统。

agentica-prompts

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构建多智能体协同工作流，通过标准化指令动词、目录级输入输出交接、分层记忆系统及结构化提示模板，显著提升大模型对复杂任务的理解与执行准确率，避免因自然语言歧义导致的失败。

agentica-sdk

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构建具备状态管理与多智能体协作能力的Python智能体，支持异步调用、类型化输出、工具集成及持久化会话，适用于自动化任务处理、复杂工作流编排与外部系统交互。

agentica-server

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提供本地化 Claude 推理服务的完整部署与调试能力，支持 Agentica SDK 通过分层架构连接服务器和代理，实现端到端的流式响应、工具权限控制及抗幻觉执行保障，适用于开发、验证和问题排查全流程。

agentica-spawn

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根据用户选择的多智能体协作模式，动态构建并启动对应的智能体集群架构，支持研究探索型的多视角并行分析、工程实施型的分层协同执行、迭代优化型的生成与批判循环，以及高可靠性验证型的多人共识决策。

agents-autogpt

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提供可视化拖拽式工作流编排能力，支持构建持续运行的自主智能体，可集成多种外部服务与大模型，通过节点化模块实现多步骤自动化任务调度、事件触发执行及性能基准测试。

agents-crewai

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构建多智能体协作系统，支持按角色分工的自主代理团队协同完成复杂任务，具备任务顺序执行、分层调度、内置工具集成、多级记忆机制及生产级可观测性，适用于需要高效自动化协作的工程化场景。

agents-guide

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通过独立上下文与专用工具链支持任务级智能体拆分，实现复杂工作流的模块化处理。每个子智能体具备专属角色设定与权限控制，适用于代码审查、测试自动化等专业化场景，在保障主会话聚焦的同时提升执行精度。

agents-langchain

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构建基于大语言模型的应用，支持智能代理、检索增强生成与多轮对话记忆，可灵活集成多种模型服务与工具，实现自动化推理、动态信息检索及上下文感知的交互系统，适用于快速开发与生产级部署。

agents-llamaindex

Skill

面向数据驱动的大语言模型应用，提供从多源文档接入、结构化索引构建到智能查询响应的端到端 RAG 能力，支持私有知识库问答、多模态检索、对话式交互及可扩展的工具集成。

agents-md

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负责维护项目根目录下的 AGENTS.md 文档，通过符号链接同步至 CLAUDE.md，引导自动发现本地技能并引用其文档，强制采用极简风格：仅用标题与列表、代码块呈现命令和模板，杜绝解释性文字与冗余内容，确保代理能快速获取精准、可执行的项目约定。

agents-md

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生成结构化文档文件，用于在代码仓库中分层定义智能体与开发者的协作规范：根目录提供跨领域流程、模块映射及全局约束，各子模块目录承载对应技术栈的运行、测试与维护指引，并可按需嵌入功能级路径映射，兼顾单体项目与多模块单体库场景。

agents-md-assistant

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根据项目仓库内容自动生成标准化的 AGENTS.md 文档，涵盖命令清单、目录结构、工作流规则及系统架构说明，通过解析 README、构建配置和文档资料提取关键信息，并对缺失项标注待确认提示。

agents-md-generator

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生成面向 AI 协作的分层项目文档体系，通过轻量根文件与就近详细子文档结合，实现高效上下文索引。利用即时命令指引、模式示例和结构化约定，支持代码库快速导航与自动化开发，适用于单体或多包工程的智能维护场景。

agents-sdk

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构建具备持久状态的 AI 代理，支持定时任务调度、RPC 远程调用与邮件处理，通过状态自动持久化和流式对话实现高效交互，适用于需要长期运行和复杂逻辑编排的自动化场景。

aggregating-crypto-news

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实时聚合全球50多个主流加密货币新闻源的最新动态，支持按币种、类别、时间范围和相关性智能筛选，自动识别市场关键信息并提供结构化呈现，适用于追踪行情变化、监管动向及项目进展等多场景需求。

aggregating-performance-metrics

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聚合来自应用、系统、数据库及服务的性能指标，建立统一监控视图，支持集中化存储与分析，便于快速定位问题并配置可视化看板和阈值告警，适用于多源监控数据整合场景。

aggregation-helper

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提供数据聚合场景的自动化辅助能力，涵盖 SQL 查询编写、统计分析建模、可视化方案设计及商业智能配置，支持从需求理解到生产级代码生成的全流程指导。

aggregation-helper

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自动处理数据分析中的聚合操作，支持从查询构建到结果验证的完整流程，适用于需要生成标准化代码、执行数据统计与可视化及商业智能任务的场景，确保输出符合行业规范。

agile-product-owner

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面向敏捷开发的全周期产品管理能力，支持从史诗拆解到用户故事编写、验收标准生成、优先级排序、迭代容量规划及团队速率跟踪，确保需求符合INVEST原则并高效交付。

agr-feedback

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协助用户提交高质量的 agr/agrx 反馈，通过对话逐步明确问题类型、补充关键细节，并生成结构清晰的 GitHub issue 预填内容，最终在浏览器中打开带参数的提交页面供用户确认发布。

agr-support

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提供 agr与 agrx 命令行工具的使用指导，涵盖资源安装、本地开发、依赖管理及问题排查，支持通过示例驱动的方式协助用户完成同步、调试与发布等操作。