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。当任务涉及构建自主智能体、创建多智能体系统、实现编排、为智能体添加工具集成或设置智能体记忆时使用。
主要能力与阶段：工作流分为七个阶段。阶段一智能体设计，调用 ai-agents-architect、autonomous-agents，定义智能体用途、能力、工具集成规划、记忆系统与成功指标。阶段二单智能体实现，调用 autonomous-agent-patterns、autonomous-agents，选择框架、实现逻辑、集成工具、配置记忆并测试行为。阶段三多智能体系统，调用 crewai、multi-agent-patterns，定义角色、通信、编排与任务委派。阶段四智能体编排，调用 langgraph、workflow-orchestration-patterns，设计工作流图、状态管理、条件分支与持久化。阶段五工具集成，调用 agent-tool-builder、tool-design，识别需求、设计接口、实现工具与错误处理。阶段六记忆系统，调用 agent-memory-systems、conversation-memory，设计记忆结构，实现短期、长期与实体记忆。阶段七评估，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。架构参考为：用户输入 -> 规划器 -> 智能体 -> 工具 -> 记忆 -> 响应。质量门包括智能体逻辑可用、工具已集成、记忆可用、编排已测试、评估通过。
适用场景与限制：适合智能体架构设计、多智能体协作、编排与记忆实现等开发任务。限制方面，仅在任务明确匹配上述范围时使用；输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。相关技能包包括 ai-ml、rag-implementation、workflow-automation。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。