Навыки ai-agent-development
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ai-agent-development

Безопасно

CrewAIとLangGraphでAIエージェントを構築

このワークフローは、単一エージェントの実装からCrewAIとLangGraphフレームワークを使用したオーケストレーションを伴うマルチエージェントシステムまで、自律型AIエージェントの構築を段階的にガイドします。

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Использование «ai-agent-development». Help me design a research agent that can search the web, analyze data, and write reports.

Ожидаемый результат:

Based on the AI Agent Development workflow, here's your agent design:

**Phase 1: Agent Design**
- Purpose: Automated research assistant
- Capabilities: Web search, data analysis, report writing
- Tools: Search API, data processing library, document generator
- Memory: Short-term for conversation context, long-term for research findings
- Success Metrics: Accuracy of analysis, completeness of reports

**Recommended Approach**: Use a multi-agent system with 3 roles (Researcher, Analyzer, Writer) coordinated through LangGraph orchestration.

Использование «ai-agent-development». Create a customer service agent with access to our knowledge base

Ожидаемый результат:

For a customer service agent, I recommend:

**Single Agent Implementation** (Phase 2)
- Framework: CrewAI for structured conversations
- Tools: Knowledge base search, ticket creation, escalation trigger
- Memory: Entity memory for customer history, conversation memory for context

**Quality Gates**: Verify agent handles common queries, escalates appropriately, maintains context across multi-turn conversations.

Аудит безопасности

Безопасно
v1 • 2/24/2026

Static analysis flagged 42 potential issues (32 external_commands, 10 weak_crypto). After evaluation, all findings are FALSE POSITIVES. The external_commands detections are markdown backticks used for skill references (e.g., `ai-agents-architect`), not shell execution. The weak_crypto detections are keyword false positives on common words like 'design', 'memory', 'tool'. This is a documentation-only skill with no executable code.

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Просканировано файлов
175
Проанализировано строк
0
находки
1
Всего аудитов
Проблем безопасности не найдено

Обнаруженные паттерны

False Positive: Markdown Code ReferencesFalse Positive: Keyword Detection
Проверено: claude

Оценка качества

38
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
32
Сообщество
100
Безопасность
83
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

顧客サポートエージェントの構築

顧客からの問い合わせを処理し、ナレッジベースにアクセスし、複雑な問題を人間のエージェントにエスカレーションする自律型エージェントを作成します。

マルチエージェント研究チームの 개발

データ収集、分析、レポート作成のための別々のエージェントを備えた，研究タスクに協力する専門AIエージェントのチームを構築します。

ステートフルエージェントワークフローの作成

会話間で状態を維持し、ワークフロー履歴に基づいて決定できる永続的なエージェントワークフローを設計します。

Попробуйте эти промпты

エージェント設計の開始 
AIエージェントを構築したいと考えています。@ai-agent-developmentワークフローを使用してプロセスをガイドしてください。フェーズ1：エージェント設計から始めましょう。エージェントの目的、能力、ツール統合のニーズ、成功指標の定義を手伝ってください。
単一エージェントの実装 
@ai-agent-developmentワークフェーズ2に従って、単一自律型エージェントの実装を手伝ってください。[CrewAI/LangGraph]をフレームワークとして使用したいと考えています。エージェントロジックの実装、ツール統合の追加、メモリの構成をガイドしてください。
マルチエージェントシステムの構築 
マルチエージェントシステムを作成する必要があります。@ai-agent-developmentのフェーズ3を使用して、エージェントの役割の定義、エージェント間の通信のセットアップ、タスク委譲の構成、調整のテストを手伝ってください。
メモリとツールの追加 
私のエージェントにはメモリとツールが必要です。@ai-agent-developmentのフェーズ5と6に従って、メモリ構造（短期、長期、エンティティ）の設計と、エージェントが使用するツールの実装を手伝ってください。

Лучшие практики

  • 実装の前に明確なエージェントの目的と定義された成功指標から始める
  • 各フェーズを完了してから次のフェーズに移るまで、段階的なワークフローを体系的に使用する
  • 複雑さを追加する前に、各フェーズで実際のシナリオでエージェントの動作をテストする

Избегать

  • 設計フェーズをスキップして実装に直接ジャンプする
  • 基本的な機能を検証する前にツールや能力を 너무 많이 추가하다 (Too many tools and capabilities added before verifying basic functionality - keeping original as it's an anti-pattern description)
  • メモリシステム設計を無視する - メモリのないエージェントは文脈をすぐに失う

Часто задаваемые вопросы

このワークフローは哪些フレームワークをサポートしていますか？
このワークフローはCrewAI、LangGraph、カスタムエージェントの実装をサポートしています。フェーズはフレームワークに依存しませんが、各フレームワークpecificなガイダンスが含まれています。
このワークフローを使用するにはPythonの知識が必要ですか？
はい、AIエージェントの実装には通常、Pythonの知識とAI/MLライブラリの熟悉が必要です。これは開発者向けの技術的なワークフローです。
商用プロジェクトに使用できますか？
はい、このワークフローはエージェント構築のガイダンスを提供します。結果として得られるエージェントは、使用したフレームワークのライセンスに従って商用製品で使用できます。
このワークフローに従ってエージェントを構築するにはどのくらいの時間がかかりますか？
Timelineはエージェントの複雑さに応じて異なります。単純な単一エージェントは数時間程度。オーケストレーションを備えた複雑なマルチエージェントシステムは、数日から数週間かかる場合があります。
Does this include pre-built agent code?
いいえ、これはワークフローとガイダンスドキュメントです。各フェーズで作成したアーキテクチャ決定に基づいて、実際のエージェントコードを実装する必要があります。
What happens if my agent fails the evaluation phase?
The workflow includes iteration - return to earlier phases to refine agent design, improve tool integration, adjust memory systems, or modify orchestration logic based on evaluation results.

Сведения для разработчиков

Автор

sickn33

Лицензия

MIT

Репозиторий

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/ai-agent-development

Ссылка

main

Структура файлов

📄 SKILL.md