用途：该技能面向使用 Agently 构建知识库与 RAG 工作流的场景，核心依赖 agently.integrations.chromadb。它聚焦嵌入智能体驱动的索引、Chroma 集合使用、检索，以及把检索结果注入普通请求的常见模式，不涉及 Agently 当前 Chroma 集成之外的通用向量数据库策略。前置条件为 Agently >= 4.0.8.5。
主要能力：覆盖 ChromaCollection；嵌入智能体驱动的索引；add(...)、query(...) 与 query_embeddings(...)；通过 info(...) 注入查询结果；较低层的 ChromaData 或 ChromaEmbeddingFunction；以及跨多个请求在进程级复用同一知识库。
使用方式：构建或查询集合时先看 references/chromacollection-basics.md；把检索结果转为普通回答流程时看 references/retrieval-to-answer.md；涉及一次构建多次复用或长生命周期服务行为时看 references/process-lifecycle.md；对接较低层 Chroma 客户端或预计算数据对象时看 references/chromadata-and-embedding-function.md。若任务只涉及嵌入向量，改用 agently-embeddings；若变成流程编排或长时间运行的智能体循环，改用 agently-triggerflow-playbook；行为仍异常时参考 references/troubleshooting.md。
核心心智模型：构建或连接 Chroma 集合，用嵌入智能体索引文档，用用户问题查询集合，再把检索结果注入普通智能体请求，结合检索上下文作答。检索层与回答层刻意分离。
选择规则：只需嵌入用 agently-embeddings；需要可检索文档集合用 ChromaCollection；需要较低层 Chroma 集成对象用 ChromaData 或 ChromaEmbeddingFunction；检索结果应引导普通回答请求时先 query 再通过 info(...) 注入；知识库需跨轮次或请求复用时，构建一次并把集合保持在请求循环之外。
限制：该技能只记录 Agently 当前基于 Chroma 的知识库/RAG 路径，不涉及通用向量数据库架构；检索应与最终回答分离，以便回答请求仍可使用常规 Agently 提示与输出控制；真实服务中进程级复用很重要，语料稳定时应避免每轮重建整个集合。其他细节暂未提供。