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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Especialista em CrewAI - o principal framework multi-agente baseado em papéis utilizado por 60% das empresas da Fortune 500. Abrange design de agentes com papéis e objetivos, definição de tarefas, orquestração de crew, tipos de processo (sequencial, hierárquico, paralelo), sistemas de memória e flows para workflows complexos. Essencial para construir equipes colaborativas de agentes IA. Use quando: crewai, equipe multi-agente, papéis de agentes, crew de agentes, agentes baseados em papéis.
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Plataforma autônoma de agentes de IA para construir e implantar agentes contínuos. Use ao criar agentes de workflow visual, implantar agentes autônomos persistentes ou construir sistemas complexos de automação de IA com múltiplas etapas.
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Framework para construir aplicações com LLM usando agentes, chains e RAG. Suporta múltiplos provedores (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrações, agentes ReAct, tool calling, gerenciamento de memória e recuperação de vector stores. Use para construir chatbots, sistemas de perguntas e respostas, agentes autônomos ou aplicações RAG. Ideal para prototipagem rápida e deployments em produção.
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Agentes autônomos são sistemas de IA que conseguem decompor objetivos, planejar ações, executar ferramentas e se auto-corrigir sem orientação humana constante. O desafio não é torná-los capazes - é torná-los confiáveis. Cada decisão extra multiplica a probabilidade de falha. Esta habilidade cobre loops de agentes (ReAct, Plan-Execute), decomposição de objetivos, padrões de reflexão e confiabilidade em produção. Insight-chave: taxas de erro compostas matam agentes autônomos. Uma taxa de sucesso de 95% por passo cai para 60% b
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Construa sistemas de IA complexos com programação declarativa, otimize prompts automaticamente, crie sistemas RAG modulares e agentes com DSPy - framework de Programação Sistemática de Modelos de Linguagem da Stanford NLP
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Especialista em construir aplicações de voz em tempo real - de agentes de voz em tempo real a apps habilitados para voz. Abrange OpenAI Realtime API, Vapi para agentes de voz, Deepgram para transcrição, ElevenLabs para síntese, LiveKit para infraestrutura em tempo real e fundamentos de WebRTC. Sabe como construir experiências de voz com baixa latência e prontas para produção. Use quando: voice ai, voice agent, speech to text, text to speech, realtime voice.
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Sistema autônomo multi-agente para startups em Claude Code. Ativado com "Loki Mode". Orquestra 100+ agentes especializados em engenharia, QA, DevOps, segurança, dados/ML, operações comerciais, marketing, RH e sucesso do cliente. Vai de PRD para produto totalmente implantado e gerando receita com zero intervenção humana. Inclui ferramenta Task para despacho de subagentes, revisão de código paralela com 3 revisores especializados, triagem de problemas baseada em severidade, fila de tarefas distribuída com tratamento de dead letter, implantação automática em provedores de nuvem, testes A/B, loops de feedback de clientes, resposta a incidentes, circuit breakers e auto-recuperação. Gerencia limites de taxa via checkpoints de estado distribuído e retomada automática com backoff exponencial. Requer flag --dangerously-skip-permissions.
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Padrões prontos para produção ao construir aplicações com LLM. Cobre pipelines RAG, arquiteturas de agentes, IDEs de prompt e monitoramento LLMOps. Use ao projetar aplicações com IA, implementar RAG, construir agentes ou configurar observabilidade de LLM.
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Framework de orquestração multi-agent para colaboração autônoma de IA. Use ao construir equipes de agentes especializados trabalhando juntos em tarefas complexas, quando você precisa de colaboração de agentes baseada em papéis com memória, ou para workflows em produção exigindo execução sequencial/hierárquica. Construído sem dependências de LangChain para execução enxuta e rápida.
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Framework de dados para construir aplicações LLM com RAG. Especializado em ingestão de documentos (300+ conectores), indexação e consultas. Inclui índices vetoriais, mecanismos de consulta, agentes e suporte multimodal. Use para perguntas sobre documentos, chatbots, recuperação de conhecimento ou construção de pipelines RAG. Ideal para aplicações LLM centradas em dados.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Envie e receba mensagens criptograficamente assinadas entre agentes de IA usando o Agent Messaging Protocol (AMP). Use quando o usuário pedir para "enviar uma mensagem para um agente", "verificar caixa de entrada do agente", "mensagear outro agente", "responder a uma mensagem", "notificar um agente" ou qualquer tarefa de comunicação entre agentes.
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Padrões de design para construir agentes de codificação autônomos. Cobre integração de tools, sistemas de permissão, automação de browser e workflows com intervenção humana. Use ao construir agentes IA, projetar APIs de tools, implementar sistemas de permissão ou criar assistentes de codificação autônomos.
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Memória é a base de agentes inteligentes. Sem ela, cada interação começa do zero. Esta skill cobre a arquitetura de memória de agentes: curto prazo (janela de contexto), longo prazo (vector stores), e as arquiteturas cognitivas que as organizam. Insight-chave: Memória não é apenas armazenamento - é recuperação. Um milhão de fatos armazenados não significam nada se você não conseguir encontrar o certo. Estratégias de chunking, embedding e recuperação determinam se seu agente se lembra ou esquece. O campo é fragm
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Guía técnica completa para integrar 250+ servicios externos con agentes IA usando Composio. Cubre instalación, autenticación OAuth, gestión de herramientas, triggers y flujos multi-servicio.
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Turn Claude Code sessions into reusable working rules with evidence and confidence scores. Keep project-specific habits separate, share general patterns across projects, and group learned rules into skills, commands, or agents for repeated tasks.
Inventory local skills within a requested scope, rank candidates against a task, and prepare a coordination plan showing their order and data flow. Project assignments help prioritize relevant skills without automatically launching agents or executing skills.
Organize multi-step agent tasks with persistent Markdown files for plans, findings, and progress. Records decisions, errors, and test results, then reloads the selected task's planning files to resume work after an interruption.
Use a panel of three to five agents to decide between options or assess a plan. Independent initial opinions and anonymous deliberation lead to one verdict with confidence, preserved dissent, a validation test, and a next action.
Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.
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Agent Orchestrator workflow skill. Use this skill when the user needs Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.
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Agent Orchestrator workflow skill. Use this skill when the user needs Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.
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Especialista en configuración de agentes de IA: templates, tools, models, prompts y seed data.
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