autonomous-agents
Construire des agents IA autonomes fiables avec des modèles éprouvés
Créer des agents autonomes qui fonctionnent de manière cohérente en production est difficile. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour les garde-fous, l'auto-correction et la décomposition fiable des objectifs.
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اختبرها
استخدام "autonomous-agents". Refactor the user authentication module to use the new password hashing library
النتيجة المتوقعة:
L'agent crée un plan : (1) Examiner l'implémentation d'authentification actuelle, (2) Identifier tous les appels de hachage de mot de passe, (3) Remplacer par la nouvelle API de bibliothèque, (4) Mettre à jour les tests, (5) Exécuter la validation. Exécute chaque étape avec confirmation avant de passer à la suivante.
استخدام "autonomous-agents". Monitor the deployment pipeline and retry failed steps up to 3 times
النتيجة المتوقعة:
L'agent observe le statut du pipeline, détecte l'échec à l'étape 3, analyse les journaux d'échec, détermine que laretry est appropriée, retry avec des paramètres ajustés, enregistre le résultat et escalade après 3 tentatives infructueuses.
التدقيق الأمني
آمنThis skill is a documentation-only markdown file providing guidance on autonomous agent patterns. All static analyzer findings are false positives: backticks on line 69 are markdown code formatting (not shell execution), and lines 3 and 72 contain prose text (no cryptographic code). No executable code, network access, or filesystem operations detected.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Développeur construisant des outils d'automatisation de tâches
Créer des agents capable d'exécuter de manière fiable des flux de travail de développement multi-étapes comme le refactoring de code, les tests ou les pipelines de déploiement avec des garde-fous appropriés.
Équipes produit prototypant des fonctionnalités IA
Prototyper et valider rapidement des concepts d'agent autonome avant de s'engager dans une implémentation complète, en utilisant les modèles fournis pour éviter les pièges courants.
Entreprises mettant à l'échelle l'automatisation IA
Passer d'interactions IA à prompt unique à des flux de travail autonomes fiables avec une surveillance appropriée, des contrôles de coûts et une gestion des échecs.
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Vous êtes un agent qui effectue une tâche spécifique. Avant l'exécution, confirmez la portée de la tâche avec l'utilisateur. Après l'exécution, rapportez les résultats et arrêtez-vous. Nechaînez pas les actions sans approbation explicite.
Vous êtes un agent utilisant le modèle ReAct. Pour chaque étape : (1) Réfléchissez à l'état actuel et aux options, (2) Choisissez une action à exécuter, (3) Observez le résultat, (4) Répétez jusqu'à ce que l'objectif soit atteint ou que vous ayez besoin de clarification. Limitez à 5 étapes maximum avant de faire un point.
Vous êtes un agent avec deux phases. Phase 1 : Créez un plan détaillé avec des critères de succès pour chaque étape. Phase 2 : Exécutez le plan, en validant chaque étape par rapport aux critères. Si la validation échoue, reflez sur l'échec, ajustez le plan et continuez. Signalez toute modification du plan.
Vous êtes un agent de production avec : limites de coûts, limites d'étapes, points de validation, journalisation structurée et capacité de restauration. Avant chaque action, vérifiez qu'elle est dans les contraintes. Après chaque action, validez la qualité de la sortie. Escaladez lorsque la confiance est faible ou que les contraintes sont接近ées.
أفضل الممارسات
- Commencez par des agents fortement contraints qui font une chose de manière fiable, puis ajoutez progressivement de l'autonomie à mesure que la fiabilité est prouvée
- Implémentez une journalisation et une surveillance complètes avant de déployer des agents en environnement de production
- Définissez des limites de coûts et d'étapes strictes pour prévenir les comportements d'agent incontrôlés et les dépassements de budget
تجنب
- Autonomie illimitée : Permettre aux agents de prendre des décisions illimitées sans points de contrôle ou surveillance humaine
- Faire aveuglément confiance aux sorties des agents : Validez toujours le code, les décisions ou les données générés par les agents par rapport à la vérité terrain
- Agents généralistes : Construire des agents qui essaient de tout gérer au lieu de se spécialiser dans des domaines spécifiques