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agentsAgent 搜索

Agent Skill

agents 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

41,371

周安装

1,690

GitHub Stars

2

下载量

13,385
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agents(Agent 搜索)
来源仓库:https://github.com/ivangdavila/agents
安装命令:
openclaw skills install agents
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agents

简介

agents 用于设计、构建和部署 AI Agent,包括架构模式、框架选择、内存系统和生产安全。

  • 适用于 AI 系统开发、Agent 架构设计和生产环境部署场景。
  • 通过 openclaw skills install agents 安装使用。
  • 建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法。

SKILL.md

name
Agents
description
Design, build, and deploy AI agents with architecture patterns, framework selection, memory systems, and production safety.

When to Use

Use when designing agent systems, choosing frameworks, implementing memory/tools, specifying agent behavior for teams, or reviewing agent security.

Quick Reference

TopicFile
Architecture patterns & memoryarchitecture.md
Framework comparisonframeworks.md
Use cases by roleuse-cases.md
Implementation patterns & codeimplementation.md
Security boundaries & riskssecurity.md
Evaluation & debuggingevaluation.md

Before Building — Decision Checklist

  • [ ] Single purpose defined? If you can't say it in one sentence, split into multiple agents
  • [ ] User identified? Internal team, end customer, or another system?
  • [ ] Interaction modality? Chat, voice, API, scheduled tasks?
  • [ ] Single vs multi-agent? Start simple — only add agents when roles genuinely differ
  • [ ] Memory strategy? What persists within session vs across sessions vs forever?
  • [ ] Tool access tiers? Which actions are read-only vs write vs destructive?
  • [ ] Escalation rules? When MUST a human step in?
  • [ ] Cost ceiling? Budget per task, per user, per month?

Critical Rules

  1. Start with one agent — Multi-agent adds coordination overhead. Prove single-agent insufficient first.
  2. Define escalation triggers — Angry users, legal mentions, confidence drops, repeated failures → human
  3. Separate read from write tools — Read tools need less approval than write tools
  4. Log everything — Tool calls, decisions, user interactions. You'll need the audit trail.
  5. Test adversarially — Assume users will try to break or manipulate the agent
  6. Budget by task type — Use cheaper models for simple tasks, expensive for complex

The Agent Loop (Mental Model)

OBSERVE → THINK → ACT → OBSERVE → ...

Every agent is this loop. The differences are:

  • What it observes (context window, memory, tool results)
  • How it thinks (direct, chain-of-thought, planning)
  • What it can act on (tools, APIs, communication channels)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.61%
按下载量换算11,860

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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