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更新于 10-30 00:12

智能体与模型

25,172 个结果

building-pydantic-ai-agents

这是一个面向 Pydantic AI Python 智能体框架的构建指南技能,提供模式、架构建议和示例代码,覆盖智能体创建、工具与能力(思考、网页搜索)、结构化输出、依赖注入、流式事件、多智能体协作、YAML/JSON 规格定义、生命周期钩子以及基于 TestModel 的测试。适用于用户请求构建 LLM 应用、代码引用 pydantic_ai,或需要 Pydantic AI 的 Agent、RunContext、Tool 等场景。不适用于单独使用 Pydantic 校验库、其他 AI 框架或与智能体无关的通用 Python 开发。

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n8n-node-configuration

n8n 节点配置指南技能,专注于“操作感知”的节点配置方式。它强调不同操作(operation)会决定哪些字段为必填,字段之间还存在依赖关系(如某字段仅在特定条件下显示)。该技能建议从 get_node_essentials 入手(据资料称成功率约 91.7%),先配置必填字段,再通过 validate_node_operation 迭代校验;当依赖关系不清晰时使用 get_property_dependencies,仍不足时再用 get_node_info 查看完整 schema。内容涵盖 Slack、HTTP Request、数据库、IF/Switch 等常见节点的配置模式与反模式,帮助减少盲目配置和无效字段。

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n8n-workflow-patterns

n8n Workflow Patterns 是一份面向 n8n 工作流构建的架构模式指南,基于真实工作流使用情况总结出 5 种核心模式:Webhook 处理、HTTP API 集成、数据库操作、AI Agent 工作流和定时任务。它提供模式选择指南、通用组件说明、数据流模式、常见陷阱、创建检查清单以及快速上手示例,帮助使用者在搭建新工作流或设计工作流结构时选择合适的模式。该技能还与其他 n8n 相关技能(如 MCP 工具、表达式语法、节点配置、验证)配合使用,覆盖从规划、实现、验证到部署的完整流程。

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