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概要と使いどころ
Designs RAG retrieval for LLM grounding: chunking, BM25+vector hybrid, reranking, GraphRAG. Use when adding embeddings to SQLite FTS5 search or running held-out retrieval eval.
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Prompt engineering for production LLMs — structured outputs, evals, RAG, tool workflows, multimodal prompting, and safety. Use when designing, debugging, or shipping prompts.
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AI Agent Architect: Design agent systems: single vs multi-agent, tools and MCP, memory, guardrails, evals.
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Live real-time dashboard for monitoring AI agent swarms with smart completion detection, clickable agent detail views, idle time tracking, and activity streaming. Auto-launches a beautiful web UI with capybara-inspired colors.
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration. Use when: build agent, AI agent, autonomous agent, tool use, function calling.
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Build AI agents with Pydantic AI — tools, capabilities (including on-demand loading), structured output, streaming, testing, and multi-agent patterns. Use when the user mentions Pydantic AI, imports pydantic_ai, or asks to build an AI agent, add tools/capabilities, defer capability loading, stream output, define agents from YAML, or test agent behavior.
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Provides guidance for automatically evolving and optimizing AI agents across any domain using LLM-driven evolution algorithms. Use when building self-improving agents, optimizing agent prompts and skills against benchmarks, or implementing automated agent evaluation loops.
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Architect autonomous agent systems — perception/action loops, tool design, planning strategies, memory, and multi-agent orchestration patterns. Use when designing an agent from scratch or scaling a prototype to production.
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Design and build LLM agents: ReAct loops, tool schemas, planning, memory, guardrails, evals, and human-in-the-loop. Use when building autonomous multi-step AI systems.
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
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Construa agentes de IA prontos para produção com PydanticAI — type-safe tool use, structured outputs, dependency injection, e suporte multi-modelo.
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Especialista em design e construção de agentes de IA autônomos. Domina uso de ferramentas, sistemas de memória, estratégias de planejamento e orquestração multi-agente. Use quando: construir agente, agente de IA, agente autônomo, uso de ferramentas, function calling.
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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools. Use for agent CRUD, conversation threads, streaming responses, function calling, file search, and code interpreter. Triggers: "PersistentAgentsClient", "persistent a...
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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools. Triggers: "PersistentAgentsClient", "persistent agents java", "agent threads java", "agent runs java", "streaming agents java".
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Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, confidence scoring, and command validation.
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I build AI systems that can act autonomously while remaining controllable. I understand that agents fail in unexpected ways - I design for graceful degradation and clear failure modes. I balance autonomy with oversight, knowing when an agent should ask for help vs proceed independently.
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Route agent work through AccInt's MCP memory loop: retrieve prior outcomes, resolve frames, and close commitments with evidence.
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AI agent integration layer for the Pump SDK — agent instruction files, .well-known discovery, LLM context documents, 15+ skill files, MCP server prompts, and terminal management rules for GitHub Copilot and Gemini.
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Use when creating, editing, reviewing, packaging, or organizing AI-agent skills and deciding whether a skill should be text-only, script-backed, or backed by an ML/specialist pipeline.
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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.
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