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更新于 11-05 00:16

智能体与模型

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mcp-builder

mcp-builder 是一份用于创建高质量 MCP(Model Context Protocol)服务器的开发指南,帮助开发者构建能让 LLM 通过设计良好的工具与外部服务交互的服务器。该指南强调 MCP 服务器的质量以 LLM 能否完成真实世界任务来衡量,并给出从深度研究与规划、实现、审查与测试到创建评估的完整四阶段工作流。它涵盖现代 MCP 设计原则(API 覆盖与工作流工具的平衡、工具命名与可发现性、上下文管理、可操作的错误信息)、MCP 协议文档与框架文档的查阅方式、TypeScript 与 Python 两种推荐技术栈、工具输入输出模式与注解、代码质量与测试方法,以及创建 10 道评估问题的规范与 XML 输出格式。

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n8n-mcp-tools-expert

n8n-mcp-tools-expert 是用于高效使用 n8n-mcp MCP 服务器工具构建工作流的专家指南。n8n-mcp 提供 40 多个工具,分为节点发现、配置验证、工作流管理、模板库(可搜索访问 2,653 个真实工作流)和文档等类别。指南给出按成功率与响应速度排序的常用工具参考,如 search_nodes(99.9%,<20ms)、get_node_essentials(91.7%,<10ms)、n8n_update_partial_workflow(99.0%,50-200ms)等,并强调 nodeType 前缀在不同工具中的差异、验证 profile 选择、自动清理(auto-sanitization)行为以及智能参数(branch、case)用法。

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ReasoningBank Intelligence

ReasoningBank Intelligence 是一个面向 AI 智能体的自适应学习技能,基于 ReasoningBank 实现经验学习、模式识别与策略优化,支持持续改进与元认知能力。它可记录任务结果、推荐最优策略、比较不同策略、从高置信度结果中自动学习,并支持元学习与迁移学习。该技能依赖 agentic-flow v1.5.11+、AgentDB v1.0.4+(用于持久化)和 Node.js 18+,通过代码方式集成到智能体流程中,适用于构建可自我改进的智能体。

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