agentdb-learning-plugins
Criar Plugins de Aprendizado de IA com 9 Algoritmos de RL
也可從以下取得: DNYoussef
A construção de agentes auto-aprendentes requer uma configuração complexa de aprendizado por reforço. Este skill oferece templates e orientação para 9 algoritmos, incluindo Decision Transformer, Q-Learning e Actor-Critic.
下載技能 ZIP
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「agentdb-learning-plugins」。 Create a Decision Transformer plugin for learning from game replays
預期結果:
- Created plugin: decision-transformer/game-learner
- Algorithm: Decision Transformer (offline RL)
- Configuration: context_length 20, embed_dim 128, n_heads 8
- Ideal for: Learning from logged replay data without environment interaction
正在使用「agentdb-learning-plugins」。 What algorithm should I use for a robot control task?
預期結果:
- Recommended: Actor-Critic algorithm
- Reason: Handles continuous action spaces well
- Alternative: Q-Learning if discretizing actions is acceptable
- Setup command: npx agentdb@latest create-plugin -t actor-critic -n robot-control
安全審計
安全This skill contains only documentation (SKILL.md) with code examples shown in markdown. No executable code, scripts, or binaries are present. All 76 static findings are false positives caused by pattern matching against documentation content, markdown code fences, and algorithm names.
風險因素
🌐 網路存取 (3)
📁 檔案系統存取 (1)
⚙️ 外部命令 (51)
品質評分
你能建構什麼
Construir Agentes Auto-Aprendentes
Criar agentes autônomos que melhoram através da experiência usando algoritmos Decision Transformer ou Q-Learning.
Comparar Algoritmos de RL
Experimentar 9 diferentes abordagens de aprendizado por reforço para encontrar soluções ideais para seu domínio.
Adicionar Aprendizado a Agentes em Produção
Integrar aprendizado baseado em experiência em sistemas de agentes existentes usando a API do adaptador AgentDB.
試試這些提示
Create a Q-Learning plugin named nav-agent for discrete navigation tasks
Create a Decision Transformer plugin to learn from existing experience logs
Show how to implement prioritized experience replay for training my agent
Set up multi-agent training with shared model and separate experience buffers
最佳實務
- Comece com Q-Learning para problemas de ação discreta antes de tentar algoritmos complexos
- Sempre use divisão de validação durante o treinamento para detectar overfitting cedo
- Armazene experiências com prioridade de erro TD para amostragem de replay mais eficiente
避免
- Usar algoritmos de ação contínua para espaços discretos sem modificação
- Treinar sem divisão de validação leva a overfitting não detectado
- Definir epsilon muito baixo impede exploração adequada durante o aprendizado