「agents」の検索結果

AI agents as force multipliers for quality work. Core skill for all 19 QE agents using PACT principles.

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Guide for using and supporting the AGENTS.md standard in VS Code. Use this when asked about AGENTS.md, custom instructions, or repo-level AI agent configuration.

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Keeps repo-local agent instructions consistent by proposing updates to AGENTS.md when a user corrects the coding agent or asks to change AGENTS.md, CLAUDE.md, .claude/CLAUDE.md, or GEMINI.md.

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AI agent workflow patterns including ReAct agents, multi-agent systems, loop control, tool orchestration, and autonomous agent architectures. Use when building AI agents, implementing workflows, creating autonomous systems, or when user mentions agents, workflows, ReAct, multi-step reasoning, loop control, agent orchestration, or autonomous AI.

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Guide creation of focused single-purpose agents following the One Agent One Prompt One Purpose principle. Use when designing new agents, refactoring general agents into specialists, or optimizing agent context for a single task.

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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent.

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Evaluate an open source project's AGENTS.md and produce a corpus entry for the /agents-md directory. Use when adding a project to the directory, refreshing an existing entry, or running a batch of candidate repositories.

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Store credentials once, then inject them into outbound agent requests at runtime so agents can call services without receiving raw secrets.

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Bright Data Web MCP gives MCP-compatible agents live web search, scraping, and optional browser-automation access through Bright Data’s web-access platform. It is built for agents that need current information, anti-bot resilience, and structured extraction without maintaining their own scraping stack.

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Use Google Agent Development Kit to define, test, evaluate, and deploy code-first Python agents with tools, sessions, HITL confirmation, and multi-agent orchestration.

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Scaffold, run, inspect, and evaluate model-agnostic agents that connect to MCP servers, skills, shell tools, and workflow packs.

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Browser Use is an open source browser automation framework for AI agents that turns websites into controllable interfaces for multi-step tasks. It combines a Python SDK, browser orchestration, and model integrations so agents can navigate, extract data, and complete workflows in real browsers.

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Author, validate, test, and troubleshoot Copilot Studio agents through YAML-driven commands instead of clicking through the product UI.

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Browserable is an open-source, self-hostable browser automation library built for AI agents. This skill turns Browserable into a repeatable workflow for navigation, form filling, extraction, and browser-based task execution with local control instead of a hosted black box.

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Let operators control local Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, and other coding agents from Slack, Discord, Telegram, Feishu/Lark, DingTalk, LINE, and WeChat Work.

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Run a repeatable evaluation suite for browser agents against static web task snapshots instead of judging them from demos or one-off tests.

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Run a real-task benchmark suite against OpenClaw agents so model or harness changes can be compared before they hit production workflows.

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Score deep research agents on benchmark tasks using factual verification, report-quality scoring, and process evaluation before model or workflow changes ship.

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Use Retentioneering's Python toolkit, MCP server, and agent skills to run reproducible customer-journey and event-log analytics that agents can validate and cross-check.

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Gives Claude Code operators a live dashboard for multi-agent sessions, tool calls, file activity, and nested task progress so debugging starts from what the agents are actually doing.

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Give LangGraph agents memory management and search tools so they can store, retrieve, and update durable facts across sessions.

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Use SimpleMem to store, compress, index, and retrieve text or multimodal memories for agents through MCP or Python integrations.

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Discover, message, and coordinate AI coding agents (Claude Code, Codex CLI) running on the same machine via a shared Unix socket broker backed by SQLite. The broker wakes recipients natively (Claude inbox socket, codex queue) and turn-boundary hooks catch missed wakes. Supports cross-session task delegation, peer summaries, and session lifecycle management. Triggers on 'peer agents', 'cross-session communication', 'message Codex', 'inter-agent messaging', 'coordinate agents'.

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Build AI agents using the Claude Agent SDK. Covers query functions, ClaudeSDKClient, custom tools, MCP servers, hooks, permissions, subagents, and browser control (Chrome extension, dev-browser skill). Use when creating agents, adding tools, configuring agent behavior, or automating browser tasks.

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