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Agent 与工作流

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AgentFlow:自托管的多智能体编程编排桥接层

oprounak34-cpu/agent-bridge-core · OpenACP 2026 Guide: Self-Hosted AI Agent Bridge for Telegram, Discord & More

AgentFlow(仓库名 agent-bridge-core)是一个自托管、协议无关的事件驱动编排层,用于把 Claude、Codex、Copilot、Gemini 等 AI 编程智能体与 Telegram、Discord、Slack、SMS、Webhook、TCP 等外部渠道连接起来。它提供会话上下文跨平台保持、可插拔适配器、人在回路审批门、事件溯源、Web 监控面板、多语言指令解析、智能体降级链、可选端到端加密与运行健康检查。README 声明以 MIT 许可发布,并说明其仅为桥接层而非沙箱,需自行承担命令安全、密钥与数据隐私责任。

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Mneme:为 LLM 与 AI Agent 提供本地持久化记忆的 MCP 服务

cidade360/mneme-memory-forge · 2026 Ultimate AI Memory Stack: Local-First Rust MCP for LLMs

Mneme 是一个用 Rust 编写的本地优先持久化记忆基础设施,通过 Model Context Protocol 为 LLM 和 Agent 提供跨会话的记忆存储、语义检索与智能遗忘能力。项目以二进制形式运行,支持将相关记忆注入上下文窗口,并可与 OpenAI、Claude 等 API 配合使用;同时提供网页仪表盘、AES-256-GCM 静态加密、多语言嵌入与快照备份等功能。

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Cortex:为 AI Agent 构建组织决策记忆图谱并通过 MCP 注入上下文

askmy-stack/cortex · Organizational memory for AI agents captures decisions into a knowledge graph and serves them over MCP.

Cortex 声称是一套面向 AI 原生公司的组织记忆系统。它从 Slack、GitHub、Jira、Linear 等工具中捕获决策,抽取为结构化事件后存入以 Neo4j 为核心的知识图谱,并通过 MCP 服务器、REST API 与 Python SDK(cortex_query / cortex_inject / cortex_remember)在推理时向 Claude、Cursor 等 MCP 兼容 Agent 主动注入相关决策上下文,以减少 Agent 每次从零开始、产生幻觉或需要翻阅历史记录的情况。仓库还提供重要性评分、信任评分、矛盾检测、记忆衰减、RBAC 与 GDPR 删除等功能,并附带 React 仪表盘。README 说明 V1 尚未包含覆盖率评分、结果关联与会议连接器,另有说明文档。

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agent-skills:为 Claude Code 等 AI 编程代理扩展领域知识与工作流的技能库

richardbowman/agent-skills · Personal Claude Code skill library — hand-authored skills for AI-augmented product management, dev workflows, and content creation

agent-skills 是一个个人维护的 AI 代理技能库,包含手工编写的技能,用于扩展 AI 编程代理的领域知识、操作配方和工作流,覆盖 AI 辅助产品管理、开发流程与内容创作。仓库通过 bootstrap.js 将各技能目录软链接到 ~/.claude/skills/,将 hooks 脚本链接到 ~/.claude/hooks/,供 Claude Code 自动识别;部分技能在 SKILL.md 的可移植性说明中标注也支持 Codex。技能列表涵盖 Aurora DSQL 数据库开发与迁移、Playwright 端到端测试、Next.js 本地开发、Remotion 视频广告制作与分镜、内容营销、brainstorm 与 brain-dump、Gmail 助理、生产就绪检查、Vercel 工具与密钥备份等;还提供按机器排除技能以及新增技能和 hook 的流程说明。

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Agent Comms:跨 Harness 的 LLM 智能体通信网格

ExaDev/agent-comms · Cross-harness communication mesh for LLM agents. Rooms, DMs, presence, and visibility.

Agent Comms 为不同 harness 中的 LLM 智能体提供一套基于 localhost TCP 的通信网格,支持注册与发现、房间、私信、在线状态和可见性控制。每个 bridge 实例作为对等节点接入,首个绑定固定端口的实例担任协调者负责介绍新节点,数据连接均为节点间直连;消息通过 TCP 直接推送,无需守护进程或文件系统轮询,进程离线期间的消息会进入复制的投递队列并在重启后重放。项目提供 pi、Claude Code 及通用 MCP 的安装接入方式,并附带可扩展新 harness 的桥接能力。

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ClawAI:本地优先的多模型 AI 编排与智能路由平台

ihabkhaled/ClawAI · Claw is a local-first AI control plane that runs powerful open models on your machine and connects to top LLM providers. It intelligently routes every prompt to the best model, giving you one secure workspace for chat, memory, context, connectors, routing, and full AI orchestration.

ClawAI 是一个开源、本地优先的 AI 编排平台,通过统一界面跨多个云与本地模型提供商编排 AI 模型。它提供多提供商路由、基于本地评判模型的智能模型选择、安全密钥管理、聊天与记忆、文件处理与 RAG、高级对话编排、工作区接地、桌面 Agent 运行时、图片与文件生成、审计与可观测性以及基于角色的访问控制,后端由 17 个独立 NestJS 微服务组成。

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TangleClaw:本地优先的 AI 原生 SDLC 编排平台

Jason-Vaughan/TangleClaw · An open-source, local-first AI-native SDLC orchestration platform

TangleClaw 是一个开源、本地优先的 AI 原生 SDLC 编排平台,用于协调多个 AI 编码 Agent 协同完成软件开发生命周期。它提供持久会话、结构化会话收尾与续接、Agent 间消息交换(Medusa Switchboard)、Fleet 治理、多引擎管理,并支持在 tmux 中运行可断线恢复的会话。平台集成 Claude Code、Codex、Antigravity、Aider 等本地引擎以及远程 OpenClaw,并通过内置 PortHub、项目分组、共享文档、仪表盘与移动 PWA 提供统一控制面。整体实现零 npm 依赖,基于 Node.js 22+ 标准库。

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dreamcontext:将 Claude 打造成项目运行操作系统的 CLI

meanllbrl/dreamcontext · dreamcontext is an open-source (Apache-2.0) CLI that turns Claude into an operating system for running a project — not just a memory for the agent. It's the layer where a founder or a team runs their whole process through Claude: structured project knowledge, product features and PRDs, a task and roadmap system, analytics insights...

dreamcontext 是一个 Apache-2.0 开源 CLI,把 Claude 从单纯的 Agent 记忆扩展为运行整个项目的操作系统层。它在文件层面结构化地保存项目知识、产品功能与 PRD、任务与路线图、分析洞察等内容,并通过钩子在会话开始前预加载上下文,让人类与 Agent 共享同一幅项目全景图。项目适用于创始人及团队借助 Claude Code 贯穿式地管理项目流程,当前处于活跃开发阶段,支持 Claude Code。

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Ori Mnemos:为 AI Agent 提供本地优先的持久化记忆基础设施

aayoawoyemi/Ori-Mnemos · Local-first persistent agentic memory powered by Recursive Memory Harness (RMH). Open source must win.

Ori Mnemos 是面向 AI Agent 的开源持久化记忆基础设施,用 Recursive Memory Harness 把人类认知机制建模到知识图上:ACT-R 激活衰减、沿 wiki-link 边的扩散激活、基于检索模式的 Hebbian 共现、检索强化学习,以及带子问题分解的递归图遍历。数据以磁盘上的 Markdown 为真源,wiki-link 作为图边,Git 做版本控制,检索索引基于本地 SQLite,跨会话、跨客户端、跨机器保持记忆,无需数据库绑定或云依赖。项目以 CLI、MCP server 和 TypeScript 库三种形态暴露同一索引,recall 为统一入口;提供 Claude Code、Hermes、OpenCode、Cursor、Codex 等适配器。README 给出 ForgetEval、HotpotQA、LoCoMo、LongMemEval-S 等基准结果,并同时说明了这些评测的效度问题与自身弱项。

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Evener:可编排多会话的编程 Agent 工具

prime-radiant-inc/evener · A coding agent: give it a prompt and it reads, writes, runs commands, and searches code in a loop until the work is done, using native tool-calling across OpenAI, Anthropic, and Google models.

Evener 是一个通过 hub 编排运行的编程 Agent,能接收提示词后以循环方式读取文件、执行命令、编辑代码并搜索代码,直到任务完成。它使用大模型的 native tool-calling,支持 OpenAI、Anthropic、Google 及其他兼容提供商,提供 Web UI、TUI 终端面板以及用于脚本和 CI 的非交互式命令行,并支持会话持久化、恢复、分叉与子会话。

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FaultMaven:面向工程排障的 AI 故障诊断副驾驶

FaultMaven/faultmaven · The core API and orchestration layer for FaultMaven, connecting the browser extension and dashboard to your infrastructure and LLMs.

FaultMaven 是一个 AI 驱动的故障排查副驾驶后端,关联用户提供的日志、指标和配置与运行手册、文档及历史修复记录,进行有依据的事件调查。项目包含 API 服务、知识库、AI 编排,支持浏览器扩展、Dashboard 和 Slack Agent 等多种访问方式,采用 FastAPI 构建,支持多种云和本地 LLM 提供商,可自托管,并具备从解决的事件中沉淀知识的能力。

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stephen-skills:面向 Claude Code 与 Codex CLI 的可复用 Agent Skills 集合

stephen-taipei/stephen-skills · Reusable Agent Skills for Claude Code and Codex CLI — one SKILL.md source, both CLIs install natively

stephen-skills 提供一个可复用的 Agent Skills 仓库,同一份 SKILL.md 源文件同时供 Claude Code 与 Codex CLI 原生安装,遵循 Agent Skills 开放标准,无需符号链接或安装脚本。目前收录的 review-rust-wasm 技能用于扫描 JS/TS 项目中的 CPU 热点、将选定项目迁移到 Rust/WASM 并在 Web Worker 中后台运行,量测改造前后差异并产出 PDF 验收报告。项目使用 MIT 许可,代码语言为 JavaScript。

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一位工程师每月向生产环境提交2000个PR,验证是关键

一位在 SpaceXAI 的 Grok 团队工作、曾在 Cursor 和 Meta 任职的工程师 Lauren Tan,公开了她自己的一套智能体工作流 pstack,据称让她每月能向生产环境提交约 2000 个 PR(接近每工作日 100 个),属于极端个例。她认为最关键的是“验证”:让智能体能自己跑起应用、操作并读取结构化结果,一直干到任务完成为止;她把这套能力当成基础设施,而不是普通技能。难点在于这套方法只适合能单进程启动的应用;对于由几十上百个服务组成的分布式系统,目前的本地模拟、整套复制或共享预发环境都难以支撑成百上千个并行智能体。文中的思路是未来的方向,并非已经通用的现成方案。

文中可用工具

  • pstackLauren Tan 的个人智能体工作流,据称让其每月向生产环境提交约2000个PR
  • CLI让智能体启动应用、导航、检查状态并读取结构化 JSON 结果
  • MCP server供智能体调用的接口,用于访问验证环境
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The New Stack
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演讲:LinkedIn 的上下文工程——如何用 MCP 为 AI Agent 构建组织级上下文层

LinkedIn 的 Ajay Prakash 介绍了一项内部工作:给写代码的 AI 助手补上它最缺的东西——公司内部的知识。AI 助手在庞大的代码库里常常“找不着北”,不知道内部有哪些工具、流程该怎么走。他们基于 MCP(一种让 AI 助手连接外部工具和数据的开放协议)搭建了“上下文 Agent 手册与工具”,把内部的操作经验、代码搜索和运行手册直接喂给 AI 助手。作者称这套做法让开发效率提升 20%,同时可靠性没有下降。想在企业里落地 AI 编程助手的团队,可以关注其中提到的架构设计和运维护栏。

文中可用工具

  • Model Context Protocol (MCP)一种让 AI 助手连接外部工具和数据的开放协议,用来把内部知识喂给编程助手
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InfoQ Architecture & Design
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qq-bridge:把 QQ 消息接入 DeepSeek Harness Agent 的桥接服务

Derpyu520/qq-bridge · Bridge between QQ (SnowLuma OneBot v11) and DeepSeek Harness agents: social simulation, safe MCP tools, slang learning and more.

qq-bridge 是一个 JavaScript 编写的桥接进程,通过 SnowLuma(OneBot v11 WebSocket)接收 QQ 好友与群消息,转发到本地 DeepSeek Harness(DSH)Web API 会话,并把 agent 的回复、提问与工具审批结果发回 QQ。项目提供 QQ 动作安全子集、进程探活与只读网络搜索等 MCP server,支持每个 QQ 会话对应一个独立 DSH 会话、本地 Web 控制台切换运行模式(chat / closed-agent / reserved / reserved2)以及一、二代群聊仿真行为。

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Agent Skills:面向 AI 编码代理的产品全生命周期技能集合

NinjaSln-labs/agent-skills · Portable Agent Skills (SKILL.md) for AI coding agents: 87 skills covering product 0-1 from discovery to delivery — DDD, engineering, QA, security, UI/UX, plus stage-gate and problem-resolution chains.

该项目是一套遵循 Agent Skills 开放规范(SKILL.md)的便携式技能集合,共 89 个技能,覆盖产品从发现、定义、设计到交付、上线、运营的 0-1 全生命周期,并包含 DDD、工程实践、测试/QA、安全、UI/UX 等贯穿层,还提供阶段门禁链与问题处理链等跨技能编排。技能可安装到支持该规范的 AI 编码代理中,采用渐进式披露组织内容(正文加 references)。

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playbook:面向 AI 优先开发的 Agent 技能集(PRD、故事地图、ADR 与 INVEST 切片)

clnnn/playbook · Agent skills for everything up to the code: canvas, PRD, story map, context maps, ADRs, and INVEST-sliced issues. The build stage stays yours.

playbook 是一组 Agent 技能(skills),覆盖编码之前的需求与规划环节:从原始材料生成 PRD,通过对话式推敲确定技术栈并输出规格,绘制故事地图并切分 R1/R2/R3 发布切片,以及围绕不可逆决策进行深入研讨。项目自述为“覆盖代码之前的一切,构建阶段仍然由你负责”,并通过 gh skill install 安装到 Claude Code 等 Agent 环境。

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LLM Agents Radar:每15分钟自动更新的 LLM Agent 框架索引

linny006/llm-agents-radar · Live-updating index of LLM agent frameworks shipping on GitHub, refreshed every 15 minutes

这是一个通过 GitHub Actions 定时任务自动维护的 LLM Agent 框架索引项目,每 15 分钟扫描 GitHub Search API,发现新的 Agent 框架仓库,按活跃度信号排序,并将结果写入 README 中的结构化表格。相比容易过时的静态 awesome-list,该项目依靠定时任务持续刷新,提交记录反映上游数据源的真实变化(新增或移除条目),开发者可以浏览或查询这份持续更新的名单。当前索引约 50 个条目,同时也列出同一维护者的其他实时追踪项目。

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skilldrop:面向知识工作交付物的可移植 AI Agent 技能集

sananthanarayan/skilldrop · 57 portable AI-agent skills for the deliverables knowledge work actually ships — ADRs, design docs, PRDs, runbooks, decks, threat models, adversarial code review — plus 3 reviewer subagents, 6 role packs and 7 outcomes. Agent Skills open standard; installs into Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Kiro, Antigravity.

skilldrop 提供 57 个可移植的 AI Agent 技能,用于生成知识工作中实际需要交付的产物,例如架构决策记录(ADR)、设计文档、PRD、运行手册、演示文稿、威胁模型和对抗性代码审查,并附带 3 个 reviewer 子代理、6 个角色包和 7 类成果。技能采用 Agent Skills 开放标准,每个技能是一个普通 SKILL.md 文件夹,可通过 CLI 以复制方式安装到 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Kiro、Antigravity 等支持自定义指令的 AI 工具中。项目提供工作流门禁、文档批评、输出卫生检查、容量成本模型、业务案例、需求访谈、测试计划、发布说明、迁移计划、PRFAQ、战略分析和 OKR 级联等技能,强调将原始输入转化为经过评审的、可供利益相关者使用的工件。

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HireProof:用证据核查可疑招聘信息与招聘骗局的 AI Agent

Iron-Mark/Hackathon-HireProof · Proof-backed AI agent for checking suspicious job posts, recruiter messages, and apply links, now live with case study and pilot intake.

HireProof 是一个面向求职者的就业欺诈信任与安全项目,用于在应聘或提供个人信息前判断招聘机会是否可信。用户粘贴职位帖、招聘私信、截图或申请链接后,Agent 会抽取其中的声明、核查证据,并给出 Safe、Caution 或 High-Risk 的结论,同时展示红旗、绿灯、来源凭证与下一步建议。项目通过 Web 界面、API、MCP、聊天机器人(Slack/Telegram/Discord)、CLI、SDK、n8n、LangChain、Chrome 扩展等多种入口提供同一套核查核心,并提供 demo fixture 模式与真实证据模式。

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