「agents」の検索結果

Expert en sécurité des agents IA (prompt injection, jailbreak prevention, tool misuse, output filtering)

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Expert en observabilité des agents IA (tracing, logging, suivi des coûts, latence, métriques qualité)

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Bulk-create hundreds of AI agent skills for the Agency Roster repo — naming, conflict resolution, batch delegation, GitHub sync, and monetization prep.

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Expert en collaboration entre agents IA (swarm, débat, vote, délégation, consensus)

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Expert en systèmes de mémoire pour agents IA (court terme, long terme, épisodique, sémantique, vector retrieval, RAG)

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Expert en documentation d'agents IA (README, API docs, exemples d'usage, troubleshooting, changelog)

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Expert en versioning d'agents IA (git-based, rollback, canary deployments, changelog, migration)

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Expert en performance des agents IA (optimisation latence, streaming, caching, traitement par lots)

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High-level SDK for Azure AI Foundry projects with agents, connections, deployments, and evaluations.

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Estimate AI-assisted and hybrid human+agent development work with research-backed PERT statistics and calibration feedback loops

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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.

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Build tools that agents can use effectively, including architectural reduction patterns. Use when creating new tools for agent systems, debugging tool-related failures or misuse, or optimizing existing tool sets for better agent performance.

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Expert guidance for LangChain and LangGraph development with Python, covering chain composition, agents, memory, and RAG implementations.

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Install and configure the Manifest observability plugin for your agents. Use when setting up telemetry, configuring API keys, or troubleshooting the plugin.

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Guide for creating effective skills for AI coding agents working with Azure SDKs and Microsoft Foundry services. Use when creating new skills or updating existing skills.

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Build features guided by data insights, A/B testing, and continuous measurement using specialized agents for analysis, implementation, and experimentation.

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Creates VS Code custom agent files (.agent.md) for specialized AI personas with tools, instructions, and handoffs. Use when scaffolding new custom agents, configuring agent workflows, or setting up agent-to-agent handoffs.

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Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes - Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use when the user wants to review a branch, a PR, work-in-progress changes, or asks to "review since X".

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Browse and preview AOS skills, agents and playbooks in the local store UI. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:store.

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Spin up N Rhino MCP sessions in parallel and fan out one agent per Rhino. Use when the user wants multiple Rhinos running simultaneously with each agent driving its own — e.g. "spawn 3 agents and have each launch Rhino", "run 5 Rhino tasks in parallel". For a single Rhino, use `/launch-rhino` instead.

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Set up the current project folder for AOS: slug, wiki, memory, Synapse map, AGENTS.md. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:init.

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Coordinate parallel coding agents across repositories through the AO daemon. Generated from plugin-commands.json; invoke as $bdb-aos:orchestrator.

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