AI 资源库 · 已整理 10 项
查看与多代理相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
waifucave/discord-waifus · AI controlled waifu bots for your discord server that can talk and interact with you and other users
Discord Waifus 是一个本地运行的 TypeScript 项目，可在 Discord 服务器中部署多个具有各自人格、模型和独立机器人的 AI 角色。每个角色作为自主代理持续运行：被提及、回复、名字、私信或自定义唤醒条件触发后，读取频道内容并自行决定是否回应；拥有记忆笔记、作息与每日预算，支持网页搜索、图像 OCR 读取和网页仪表盘管理。项目通过 npm 全局安装，数据保存在本地 ~/.dc-waifus 目录。
aufamubarak/plan-execute-verify-claude-code · Best AI Coding Workflow Plugin Pipeline 2026
NeuroStack Architect 是一个以 Plan-Execute-Verify 三阶段为核心的 LLM 编排框架，将计划拆解、受控执行与递归验证组织为带钩子注入点的流水线，用于构建多步骤、多模型、多代理工作流。项目强调验证契约、状态快照、漂移检测、插件化扩展与多语言语义校验，并声称支持执行步骤快照与钩子热替换。README 显示项目为 Beta 版本，主要面向 AI 应用开发者、研究工程师与产品团队。实际部署方式、运行环境要求和依赖条件未说明。
akuttruff/weft · A terminal coding agent that runs local models in tandem through LM Studio, in Rust
Weft 是一个用 Rust 编写的终端编码 Agent，通过 LM Studio 调用本地模型并行协作：planner（规划模型）负责写计划并审查 diff，worker（执行模型）运行工具循环完成读、搜、编辑和命令执行，scout（侦察模型）负责定位代码并压缩长对话。它提供终端 TUI 会话、计划模式、审批与钩子、撤销、MCP 工具接入、会话持久化与恢复、上下文压缩等能力，并支持命令行方式执行单个任务。
sofialopresti/scipro-bd-dashboard · AI agents for life-science recruiters: find biotechs about to hire, write outreach, build pitches, plan the search (MGT 409 final project)
该项目是一个面向生命科学招聘顾问的 AI 代理应用，围绕 Prospect→Outreach→Pitch→Job Intake 的工作流展开：每天筛选 5 家可能招聘的美国生物科技或 AI 药物发现公司并解释原因；支持在 Pipeline 看板中推进候选公司；在对话中起草符合顾问风格的外联邮件，并校验案例与数字；按公司信息和招聘模型生成 10 页 Pitch 演示；将招聘经理的通话笔记整理为职位说明、薪酬核对、面试评分卡、目标和布尔搜索字符串。Signal Radar 组合了新闻 RSS 与 ClinicalTrials.gov 试验数据，并检查企业招聘板，同时设有每日调用、token 和扫描次数上限、提示注入内容清洗和多代理检查机制。
dzhioev/bro · Build your team of AI agents without the pain of prompt chaos, wide-open keys, MCP overload, and a free-for-all on your machine. Declare each persona (bro) once, with its prompt, tools, secrets, procedures, and whom it may summon, and it comes to life in its own sandbox holding exactly that, on any harness, any model
bro 是一个处于早期开发阶段的 Python 代理框架。它让用户在一个类声明中定义每个代理角色（bro）的系统提示、可用工具、可读取的密钥、操作流程以及可召唤的其他代理，同一份声明可在 Claude Code 会话或 bro 自带的代理循环中运行，并可指定任意模型。代理运行在隔离容器中，只持有其声明所需的凭证与工具；凭证按项目与代理作用域解析，子代理委派有独立权限边界，每次运行都会生成可回放的 trail。
api-evangelist/take2ai · Take2.ai — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Take2.ai builds autonomous AI agents purpose-built for healthcare recruiting, automating the end-to-end hiring workflow from candidate sourcing through screening, interviewing, credential verification, and scheduling.
该仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开资料档案，用于汇总 Take2.ai 对外公开的 API 信息。Take2.ai 是一家专注于医疗招聘领域的公司，其自主 AI 代理可自动执行从候选人寻源到筛选、面试、资质核验与排期的端到端招聘流程。该档案本身不包含软件，也不是 Take2.ai 官方 API，仅汇总公开可查的信息；目前尚待补充。
530653327/exphub · ExpHub is an open-source MCP server that transforms AI assistants into collaborative knowledge workers. It automatically searches past experiences, captures new solutions in structured templates, and tracks todo items — forming a continuously evolving knowledge network across all your AI tools.
ExpHub 是一个基于 MCP 协议的开源服务端，让多个 AI 编程助手共享并持续积累经验。它支持在任务前搜索历史经验，用 8 种模板沉淀结构化知识，管理待办，为每个项目建立独立空间来保存 AGENTS.md 手册、进度交接和专属经验，并通过 API Key 实现多租户隔离。项目使用 Java 17、Spring Boot 3.2、Spring AI MCP Server，并提供 Docker 部署和管理后台。
jeremybrice/the-forge · A suite of 8 Claude Code plugins with a shared Python data layer and Tauri desktop app. Brings structured product management (initiatives, tasks, knowledge, reports, and Atlassian/Slack/Outlook integrations) directly into your AI coding workflow.
The Forge 是一套面向 Cursor 和 Grok Build 的 AI 原生产品管理插件集，包含产品层级管理、任务跟踪、多代理推理、组织知识记忆、报告生成、Atlassian Rovo 代理构建以及 macOS 音频录制与 Whisper 转录等插件。它由共享的 Python CLI 数据层 forge-lib 处理文件操作、校验与索引，并提供 Tauri 桌面应用 Forge Shell，用于可视化仪表盘和看板查看。
SUPERD6/relayline · Coding agents (Claude Code, Codex, Gemini CLI) as each other's lead and sub-agent: shared memory, the cheapest model likely to finish each piece, checked and reviewed, with the receipt. Command: ccx.
relayline（命令 ccx）把 Claude Code、Codex、DeepSeek 等编码代理编排成团队：按难度把任务分给最便宜且可能完成的代理，复查验收检查，支持共享的项目/个人记忆与工作上下文，并记录每次运行结果以校准路由。项目仅依赖 Python 标准库，作者公布了一些小规模受控任务的测量结果及其局限。
expo/code-review-cli · AI code reviewer engine (@expo/code-review-cli)
这是一个由配置驱动的多智能体代码审查 CLI。专项子智能体并行审查代码 diff，协调器汇总去重并给出结构化结论；同一引擎可用于本地预览和 CI 中发布 PR 评论。它强调安全审查边界：配置与提示词只加载受信任的基线提交，模型仅具备只读工具，审查结果需经引用校验与对抗验证；大 diff 会分块并做跨文件检查，锁文件和生成文件等噪声会被过滤。项目状态为实验性，仅评论、不阻塞合并也不自动批准。支持 Anthropic、OpenAI、Muse Spark 等凭据，以及 monorepo 路由和可选的平台文档研究 MCP；项目采用 MIT 许可证，具体部署条件、API 成本与限制未说明。