用途：这是一套构建 AI 智能体的专用工作流，适用于开发单个自主智能体、多智能体系统、智能体编排、工具集成以及人在回路（human-in-the-loop）模式。
主要能力与阶段：
- 智能体设计：调用 ai-agents-architect、autonomous-agents，定义智能体目标、能力、工具集成计划、记忆系统与成功指标。
- 单智能体实现：调用 autonomous-agent-patterns、autonomous-agents，选择框架、实现逻辑、接入工具、配置记忆并测试行为。
- 多智能体系统：调用 crewai、multi-agent-patterns，定义角色、通信、编排与任务委派。
- 智能体编排：调用 langgraph、workflow-orchestration-patterns，设计工作流图、状态管理、条件分支与持久化。
- 工具集成：调用 agent-tool-builder、tool-design，识别工具需求、设计接口、实现并处理错误。
- 记忆系统：调用 agent-memory-systems、conversation-memory，设计短期、长期与实体记忆并测试检索。
- 评估：调用 agent-evaluation、evaluation，定义标准、创建测试场景、衡量性能并迭代。
使用方式：资料给出可复制的提示词，例如“Use @ai-agents-architect to design AI agent architecture”“Use @crewai to build multi-agent system with roles”“Use @langgraph to create stateful agent workflows”等，按阶段调用对应技能。
架构参考：用户输入 -> 规划器 -> 智能体 -> 工具 -> 记忆 -> 响应，其中规划器负责分解任务，智能体为 LLM 核心，工具执行动作，记忆分短期与长期。
质量门：智能体逻辑可用、工具已集成、记忆可用、编排已测试、评估通过。
相关工作流包：ai-ml、rag-implementation、workflow-automation。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、收费或平台支持信息，暂未提供。