المهارات autonomous-agents
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autonomous-agents

آمن

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.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 برونزي
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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

آمن
v1 • 2/24/2026

This 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.

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الملفات التي تم فحصها
73
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

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.

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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.

جرّب هذه الموجهات

Débutant : Agent à étape unique avec garde-fous
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.
Intermédiaire : Implémentation de boucle ReAct
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.
Avancé : Plan-exécuter avec auto-correction
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.
Expert : Agent prêt pour la production avec garde-fous complets
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

الأسئلة المتكررة

Quelle est la différence entre les modèles ReAct et plan-exécuter ?
ReAct alterne entre raisonnement et action en boucles serrées, en s'adaptant étape par étape. Plan-exécuter sépare la création de la feuille de route de l'exécution (suivre le plan avec validation). Utilisez ReAct pour les tâches exploratoires, plan-exécuter pour les flux de travail bien définis.
Comment empêche-t-on les agents de prendre trop d'étapes ?
Définissez des limites d'étapes explicites basées sur la complexité de la tâche. Commencez par 3-5 étapes pour les tâches simples. Implémentez des limites de coûts strictes. Utilisez des points de contrôle qui nécessitent une approbation humaine avant de continuer au-delà du seuil.
Quels garde-fous sont essentiels pour les agents de production ?
Les garde-fous essentiels incluent : limites de coûts et d'étapes, validation d'entrée/sortie, journalisation structurée, mécanismes de restauration, voies d'escalade pour les décisions à faible confiance, et accès aux outils au principe du moindre privilège.
Pourquoi les agents autonomes échouent-ils en production ?
Modes d'échec courants : erreurs composées à travers les étapes (95% de succès par étape descend à 60% à l'étape 10), manque de validation par rapport à la vérité terrain, exécution illimitée sans contrôles de coûts, et tests insuffisants à l'échelle avant le déploiement.
Quand dois-je utiliser des agents autonomes plutôt qu'une IA à prompt unique ?
Utilisez l'IA à prompt unique pour les tâches simples avec des entrées et sorties claires. Utilisez les agents autonomes pour les flux de travail multi-étapes nécessitant l'utilisation d'outils, le suivi d'état ou le raffinement itératif. Commencez simplement et ajoutez de l'autonomie uniquement cuando justifié par la fiabilité.
Comment tester les agents autonomes avant la production ?
Testez avec des distributions de tâches représentatives, mesurez les taux de succès par étape et de bout en bout, validez les sorties par rapport à la vérité terrain, testez en contrainte les limites de coûts et d'étapes, et exécutez des déploiements en mode fantôme comparant les décisions des agents aux baselines humaines.

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المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مرجع

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