智能体 技能集 For Con

用于设计和简化代理工具的插件。 该技能适用于用户请求“设计代理工具”、“创建工具描述”、“简化工具复杂性”、“实现MCP工具”或提到工具整合、架构简化、工具命名规范或代理-工具接口的场景。通过使用此插件，用户可以有效地优化工具的设计和功能。

此插件用于管理文件上下文，提升智能体的记忆能力。 当用户请求将上下文“卸载到文件”、实现动态上下文发现、使用文件系统进行智能体记忆、减少上下文窗口膨胀，或提到基于文件的上下文管理、工具输出持久化、智能体草稿板或即时上下文加载时，应该使用此技能。

该插件用于优化上下文，提高效率，降低成本。 当用户请求“优化上下文”、“降低令牌成本”、“提高上下文效率”或提到上下文限制、观察掩蔽、上下文预算或扩展有效上下文容量时，可以使用此技能。它旨在通过实现 KV-cache 优化和上下文分区来提升整体性能。

该插件用于评估代理性能、构建测试框架和测量代理质量。 当用户请求“评估代理性能”、“构建测试框架”、“测量代理质量”或提到 LLM-as-judge、多维评估、代理测试或代理管道的质量门时，可以使用此技能。它帮助用户创建评估标准，确保代理在不同维度上的表现符合预期。

该插件帮助用户启动和设计 LLM 项目及相关任务。 当用户请求“启动 LLM 项目”、“设计批处理管道”、“评估任务与模型的契合度”或提及管道架构、代理辅助开发、成本估算等时，可以使用此技能。它为项目结构和方法选择提供专业支持，帮助用户在 LLM 和传统方法之间做出明智的决策。

该技能用于理解和优化 AI 代理系统中的上下文。 当用户询问如何“理解上下文”、“解释上下文窗口”、“设计代理架构”、“调试上下文问题”、“优化上下文使用”或讨论上下文组件、注意力机制、渐进式披露或上下文预算时，应使用此技能。它提供了 AI 代理系统上下文工程的基础知识。

全面的上下文工程和多代理架构技能集合。 该插件提供了一整套用于上下文工程、多代理架构和生产代理系统的技能。在构建、优化或调试需要有效上下文管理的代理系统时，可以使用此插件。

用于实现 LLM 作为评审、比较模型输出和创建评估标准的插件。 该技能适用于用户请求“实现 LLM 作为评审”、“比较模型输出”、“创建评估标准”、“减轻评估偏差”，或提到直接评分、成对比较、位置偏差、评估流程或自动化质量评估的场景。通过使用此插件，用户可以更有效地进行模型评估和比较。

用于创建上下文工程新代理技能的模板。 该模板旨在帮助开发者为技能集合添加新的代理技能。通过使用此模板，可以确保新技能的结构和格式符合标准，从而提高开发效率和一致性。适用于各种上下文工程应用，助力技能的快速迭代与优化。

用于实现智能体记忆和跨会话状态持久化的插件。 该插件适用于用户请求“实现智能体记忆”、“跨会话持久化状态”、“构建知识图谱”、“跟踪实体”或提及记忆架构、时间知识图谱、向量存储、实体记忆或跨会话持久化时。它能够有效管理和存储信息，提升智能体的记忆能力和交互体验。

用于压缩上下文和总结对话历史的技能。 该技能适用于用户请求“压缩上下文”、“总结对话历史”、“实施压缩”、“减少令牌使用”或提到上下文压缩、结构化总结、每任务令牌优化或超出上下文限制的长期代理会话时。

用于诊断和修复上下文问题的技能插件。 该技能适用于用户请求“诊断上下文问题”、“修复中间丢失问题”、“调试代理失败”、“理解上下文污染”或提及上下文退化、注意力模式、上下文冲突、上下文混淆或代理性能退化的情况。提供识别和缓解上下文故障的模式。

用于建模代理心理状态和实现BDI架构的插件。 该技能适用于用户请求“建模代理心理状态”、“实现BDI架构”、“创建信念-欲望-意图模型”、“将RDF转化为信念”、“构建认知代理”或提及BDI本体、心理状态建模、理性代理或神经符号AI集成的场景。

用于设计和实现多智能体系统的插件。 该技能适用于用户请求“设计多智能体系统”、“实现监督者模式”、“创建群体架构”、“协调多个智能体”或提及多智能体模式、上下文隔离、智能体交接、子智能体或并行智能体执行时。