Crewai Multi Agent
Skill Verifiziert AktivMulti-agent orchestration framework for autonomous AI collaboration. Use when building teams of specialized agents working together on complex tasks, when you need role-based agent collaboration with memory, or for production workflows requiring sequential/hierarchical execution. Built without LangChain dependencies for lean, fast execution.
To empower developers to build autonomous AI agents that collaborate effectively on complex tasks, enabling sophisticated multi-agent systems and production workflows.
Funktionen
- Multi-agent orchestration framework
- Role-based agent collaboration with memory
- Sequential/hierarchical task execution
- Standalone, no LangChain dependencies
- Support for custom tools and YAML configuration
- Event-driven flows for complex workflows
Anwendungsfälle
- Building teams of specialized AI agents
- Enabling autonomous collaboration between agents
- Implementing role-based task delegation (e.g., researcher, writer)
- Creating production workflows requiring memory and observability
Nicht-Ziele
- General-purpose LLM app development (use LangChain)
- Complex stateful workflows with cycles (use LangGraph)
- Acting as a replacement for individual LLM providers
Installation
Zuerst Marketplace hinzufügen
/plugin marketplace add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/plugin install AI-Research-SKILLs@ai-research-skillsQualitätspunktzahl
VerifiziertVertrauenssignale
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Init
100Erstellt, aktualisiert oder optimiert eine AGENTS.md-Datei für ein Repository mit minimalen, hochgradig aussagekräftigen Anweisungen, die nicht entdeckbare Codierungs-Konventionen, Eigenheiten der Werkzeuge, Workflow-Präferenzen und projektspezifische Regeln abdecken, die Agenten nicht aus dem Code ableiten können. Verwenden Sie dies beim Einrichten von Agent-Anweisungen oder der Claude-Konfiguration für ein neues Repository, wenn eine vorhandene AGENTS.md zu lang, generisch oder veraltet ist, wenn Agenten wiederholt vermeidbare Fehler machen oder wenn sich die Repository-Workflows geändert haben und die Agent-Konfiguration bereinigt werden muss. Wendet einen Entdeckbarkeitsfilter an – der alles weglässt, was Claude aus README, Code, Konfiguration oder Verzeichnisstruktur lernen kann – und ein Qualitätstor, um zu überprüfen, ob jede Zeile korrekt und betrieblich relevant bleibt.
Trader Regime
100Detect current market regime using npx neural-trader — bull/bear/ranging/volatile classification with recommended strategy