搜索归档

我们如何构建 LangChain 的 GTM Agent

了解我们如何构建一个 GTM agent，将潜在客户转化率提升 250%，同时每月为每位销售代表节省 40 小时。

Connections：Managed Deep Agents 的凭据管理与调用者身份支持

Managed Deep Agents 中的 Connections 功能可安全管理凭据，支持按用户 OAuth，并让智能体以每位调用者的身份执行操作。

欧洲与中东企业级 Agent 规模化实践：施耐德电气、Vodafone 与 monday.com 的经验

文章探讨欧洲与中东地区企业级 AI Agent 的落地路径，指出企业更倾向于先建平台再规模化，而非从单一聊天机器人起步。内容涵盖施耐德电气 350 人 AI Hub 支撑 60+ Agent 的 LLMOps 实践、monday.com 将 Sidekick 从单一大模型 Agent 重构为分层子 Agent 系统、Vodafone 基于 LangGraph 构建 Insight Engine 与 Enigma 两个生产级助手，并总结中央 Agent 平台、受监管文档与后台工作、风险合规安全运营、联邦式构建、可观测性与成本控制五大新兴模式。

我们如何构建 LangChain 的付费媒体 Agent

LangChain 的营销团队原本主要靠开源、内容、YouTube 和社区自然增长，今年开始投付费广告，半年内扩展到五个渠道，小团队很难同时跟踪各平台的广告数据、效果和实验。于是他们做了一个常驻 Slack 的付费媒体 Agent：每周一把广告平台数据与仓库里的线索、销售管道数据合并，输出各渠道的总结和 PDF 报告，还能在对话中回答追问，并基于团队经验提出关键词、定向、文案或新广告系列建议，经人工审批后才执行。他们用 Deep Agents 做 Agent 运行框架，用沙箱环境跑代码和做分析，原则是让模型负责判断、让代码负责计算，结果报告流程成本降低约 40 倍、速度快 13 倍。该项目已开源，可作为自建类似 Agent 的起点。

MiroFish：基于多智能体群体智能的通用预测仿真引擎

666ghj/MiroFish · A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎，预测万物

MiroFish 是一个多智能体技术驱动的预测引擎，可从新闻、政策草案、金融信号等真实世界素材中提取种子信息，自动构建高保真的平行数字世界。在这个数字空间中，成千上万个具有独立人格、长期记忆和行为逻辑的智能体自由交互并进行社会演化，用户可从"上帝视角"动态注入变量以推演未来走向，最终获得详细的预测报告和可深度交互的仿真世界。项目支持舆情分析、金融预测、小说结局推演等场景，采用 Python 实现，仿真引擎基于 OASIS 构建。

Archify：把代码库或系统描述转换成可交互架构图的 Agent 技能

tt-a1i/archify · Agent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle diagrams—self-contained HTML with motion and crisp export.

Archify 是一个面向 Cursor、Claude Code、Codex CLI 和 OpenCode 的 Node.js 渲染与校验系统，作为 Agent 技能帮助把代码库或系统描述转换为精炼、可交互的系统图。Agent 生成有类型定义的 JSON IR，Archify 将其确定性地编译为自包含 HTML/SVG。它支持架构、工作流、时序、数据流和生命周期五类图，提供预设风格和明暗主题，并可在合并前做架构变更对比、节点搜索、上下游追踪和路径探查，最终导出 PNG、SVG、WebM 及分享卡片。

OpenMAIC：多智能体交互式课堂生成平台

THU-MAIC/OpenMAIC · Open Multi-Agent Interactive Classroom — Get an immersive, multi-agent learning experience in just one click

OpenMAIC（Open Multi-Agent Interactive Classroom）是一个开源 AI 平台，可将任意主题或文档转化为沉浸式交互课堂。基于多智能体编排，它能生成幻灯片、测验、交互式 HTML 模拟和项目式学习（PBL）活动，并由能讲解、在白板作画、实时讨论的 AI 教师和 AI 同学呈现。v1.0.0 新增 Agent 工作台，可通过对话规划、构建和修订整门课程，支持上传文档/音频/视频作为会话材料。项目还提供标准 SKILL.md 技能包，可接入 OpenClaw、Codex、DeepSeek、WorkBuddy 等智能体工作台，从飞书、Slack、Telegram 等消息应用或 IDE 中生成课堂。

Agent Skills：为专业 AI 编程代理提供经过安全验证的技能注册库

tech-leads-club/agent-skills · The secure, validated skill registry for professional AI coding agents. Extend Antigravity, Claude Code, Cursor, Copilot and more with absolute confidence.

Agent Skills 是一个面向专业 AI 编程代理的技能（Skill）注册与分发项目，通过 CLI 与 MCP Server 让用户浏览、搜索并安装打包好的指令与资源，以扩展 Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf、Cline 等代理的工作流与专业知识。项目强调安全与信任：100% 开源无二进制、CI/CD 静态分析、基于 lockfile 与内容哈希的完整性校验、人工筛选的提示词，并在发布前用 Snyk Agent Scan 扫描每个技能。技能按分类目录组织，包含 SKILL.md 主指令、模板与按需参考文档，安装时从 CDN 按需拉取并本地缓存。

openai/skills：为 Codex 智能体提供可发现与复用的技能目录

openai/skills · Skills Catalog for Codex

该仓库是 Codex 的 Agent Skills 技能目录，收录以文件夹形式组织的指令、脚本和资源，供 AI 智能体发现并执行特定任务，实现“写一次，处处可用”。技能分为自动安装的 .system、精选 .curated 和实验性 .experimental 三类，可通过 Codex 内的 $skill-installer 按名称、文件夹或 GitHub 目录 URL 安装。需注意该仓库已被官方标记为废弃，建议改用 OpenAI Plugins 仓库及 Build plugins 指南。

OpenAI Plugins：Codex 插件示例合集

openai/plugins · OpenAI Plugins

该仓库收录了 Codex 插件示例，每个插件位于 plugins/<name>/ 下，包含必需的 .codex-plugin/plugin.json 清单，以及可选的 skills/、.app.json、.mcp.json、agents/、commands/、hooks.json、assets/ 等配套内容。默认市场文件位于 .agents/plugins/marketplace.json 并指向 plugins/ 目录，API key 登录用户使用单独的 api_marketplace.json。示例覆盖 Figma、Notion、iOS/macOS/Web 应用构建、Expo、Netlify、Remotion、Google Slides 等场景。

Worktrunk：面向并行 AI 智能体工作流的 Git worktree 管理命令行工具

max-sixty/worktrunk · Worktrunk is a CLI for Git worktree management, designed for parallel AI agent workflows

Worktrunk 是一个用 Rust 编写的命令行工具，用于管理 Git worktree，使 worktree 的操作像分支一样简单。它面向需要并行运行多个 AI 编码智能体（如 Claude Code、Codex）的场景，让每个智能体拥有独立工作目录以避免相互干扰。核心命令包括 wt switch、wt list、wt merge 和 wt remove，并提供 hooks、LLM 提交信息生成、合并工作流、交互式选择器、构建缓存共享、CI 状态与 AI 摘要、PR检出、按 worktree 分配开发服务器端口等辅助功能。

firstmate：用单个主控 Agent 指挥多 Agent 协作完成工程任务

kunchenguid/firstmate · Talk to one agent. Ship with a crew.

firstmate 是一个「agent distro」（Agent 发行版），以目录形式提供指令、技能、工具、策略与状态约定，把通用终端编码 Agent 变成专门的主控 Agent（first mate）。用户只与一个主控 Agent 对话，由它调度、监督并汇报多个自主工作 Agent：每个任务在独立 git worktree（treehouse 或 Orca 托管）中运行、在可见会话后端（tmux、herdr、zellij、cmux、Orca 终端）中展示，通过零 token 的事件驱动监控在需要时唤醒主 Agent，最终交付 PR、经批准的本地合并或独立的调研报告。支持可选 secondmates（本地或 SSH 可达主机的持久子主控）、项目模式（no-mistakes、direct-PR、local-only 及 +yolo 合并自主标志）、可选的 Relay 以响应 X/Discord 公开提及，状态落盘，会话可随时重启并重新对账。

CI通过、评估通过，客户仍拿到错误答案：AI功能的可观测性缺口

文章引用 Dynatrace 2026 年 SRE 与平台工程报告（调查 919 位企业负责人）指出，77% 的平台工程团队至少在部分服务中嵌入可观测性，但仅 40% 在所有部署中全面集成。传统服务会以 500 错误、延迟飙升等方式显式失败，而 AI 智能体可能返回 200、通过忠实度检查，却仍给出错误答案，即“安静地失败”。作者以文档问答智能体为例：客户询问 2026.3 版本的导出配置，CI 与既有评估均通过，但上线后回答变慢且部分内容描述旧版本。通过分布式追踪可见三次重复的文档搜索、product_version 为 null 的过滤条件，以及最终返回 2024.1、2023.9 等版本文档；此类失败并非生成问题，而是无人断言检索前置条件，且忠实度或检索相关性评估无法捕捉“相关但不适用于所请求版本”的情况。

Agent Skills：面向 AI Agent 的可复用技能、工作者契约与生命周期钩子合集

grahama1970/agent-skills · Shared skills for AI agents (Claude Code, Codex, Gemini)

该项目是作者用于 AI Agent 工作的共享工具箱与实践场，收录可复用能力（skills）、有边界的 agent 工作者、persona 契约以及生命周期 hooks。仓库以 SKILL.md 作为能力契约、run.sh 作为稳定入口、sanity.sh 作为本地验证，并包含 monitor-skill-health 等维护巡检与 triage 报告流程。作者明确说明这是公开的蓝图与研究场，而非开箱即用的 SDK，部分路径依赖私有基础设施（记忆服务、浏览器绑定、模型网关、凭据等），新克隆环境下部分命令需要先做环境配置。

Puppet Master：将 Ralph Wiggum 方法扩展为多层级 Agent 编排的 CLI 工具

sittingmongoose/Puppet-Master · Puppet Master: CLI orchestrator that scales the Ralph Wiggum Method into Phase→Task→Subtask→Iteration loops. Spawns a fresh agent per iteration, uses prd.json/progress.txt/AGENTS.md+git as memory, and coordinates Cursor/Codex/Claude Code with per-tier model configs, branches, and test/browser verification—no APIs.

Puppet Master 是一个 CLI 编排器，用于把 Ralph Wiggum 方法扩展为 Phase→Task→Subtask→Iteration 的循环结构。每次迭代启动全新 agent，以 prd.json、progress.txt、AGENTS.md 与 git 作为记忆，协调 Cursor、Codex、Claude Code，并支持分层模型配置、分支以及测试和浏览器验证。仓库元数据说明当前处于按 Plans 规格重建阶段，此干净快照中不含可运行的应用代码，下一步计划为 Rust + Slint 重写。

agent-skills：面向 Claude Code / Codex CLI 的多智能体技能集合与编排

simota/agent-skills · 90 specialist AI agents + 3 project-local extensions for Claude Code / Codex CLI / Antigravity CLI (agy). Anthropic Agent Skills spec-aligned, hub-spoke orchestration via Nexus with 49 Recipes and 11 Skill Packs. Covers development, security, design, testing, FinOps, compliance, observability, and AI/ML.

agent-skills 是一个技能集合，包含 90 个全局 AI 智能体技能和 3 个项目本地扩展，用于让多个专职 AI 智能体协同完成开发工作。项目遵循 Anthropic Agent Skills 规范，提供 Nexus 编排器自动分析任务并设计智能体链，覆盖开发、安全、设计、测试、FinOps、合规、可观测性以及 AI/ML 等领域，并宣称可跨 Claude Code、Codex CLI、Antigravity CLI 等平台使用。

PRD Agent：将产品知识、缺陷与评审流程转为可审计团队操作的全栈 AI 工作台

inernoro/prd_agent

PRD Agent 是一个全栈 AI 产品工作台，把产品知识、缺陷、报告、评审、工作流和分支预览整合为可审计的团队操作。仓库包含生产应用、管理控制台、Tauri 桌面客户端、CDS 分支预览基础设施以及配套自动化脚本，覆盖 PRD 与知识工作区、产品与缺陷生命周期管理、TAPD 缺陷草稿提报、报告与评审 Agent、图文生成工作流、可视化工作流编排、CDS 分支预览和集中式 LLM 网关等模块。

fspec：规范驱动的多智能体软件开发工厂

sengac/fspec · FSPEC: The Spec-Driven, Multi-Agent Harness. It is infrastructure for the "Dark Factory" - the emerging model of fully autonomous software development where AI agents handle all implementation while humans focus on defining what to build and why.

fspec（Factory Spec）是一套用 Rust 编写的规范驱动多智能体开发基础设施，面向完全自主的“暗工厂”软件开发模式。它以 Kanban 看板管理工作单元，让多个 AI 智能体并行执行任务，并强制走 Acceptance Criteria Driven Development（ACDD）流程：先写 Gherkin 规格，再写失败测试，最后写恰好通过测试的最小实现，从而让每行代码都能回溯到需求。支持多智能体并行、Git 检查点、隔离 worktree 会话、覆盖度追踪、多路复用界面以及与 Claude Code、Cursor、Codex 等外部智能体配合使用。

HumanLayer Skills：面向 Claude Code 的编码智能体技能合集

humanlayer/skills

HumanLayer 发布的 Claude Code 技能集合，通过 npx 安装后在项目内以斜杠命令调用，涵盖改写 CLAUDE.md 以提升指令遵循度、收窄 React 组件 prop 类型、构建迭代式编码智能体 GitHub Actions 工作流，以及通过访谈式引导设计智能体控制回路等功能。

text-to-cad：面向 CAD/CAE/CAM 与机器人描述文件的智能体技能库

earthtojake/text-to-cad · A library of agent skills for CAD, CAE and CAM

text-to-cad 是一个面向智能体的技能库，为 CAD、CAE 与 CAM 工作流提供模块化技能：可从自然语言或图像生成和编辑 CAD 模型并导出 STEP、STL、3MF、GLB，生成 2D DXF 图纸，编写 URDF、SRDF（MoveIt2）、SDF 等机器人描述与仿真文件，查找现成 STEP 零件，进行可打印性检查、FDM G-code 切片，以及面向 SendCutSend 与 Bambu Lab 的下游交付与打印流程。技能通过 Skills CLI 或 Codex、Claude Code、Grok Build 插件方式安装。