作者：Iván更新日 2026-07-27全 3 バージョン · 最新版の公開日 2026-07-27agents@clawhub_ivangdavila/agents
エージェントフレームワークメモリ強化
AlphaMoatによると、2026-10時点でAgentsのダウンロード数は6,313、スター数は4で、累計ダウンロード数で今回のランキング対象AIスキル10,914件中4,533位、AIエージェントでは1,632件中611位です。
一覧の初期表示は累計ダウンロード数順で、スター数順にも並べ替えできます。詳細ページの順位は累計ダウンロード数で計算しています。
| プラットフォーム | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 3321 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 6313 | 4 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
Designs, debugs, evaluates, and hardens AI agents — the loop, tools, memory, context budget, cost, and escalation — independent of any framework. Use when an agent loops forever, repeats a tool call, drifts from its instructions after many turns, invents tool arguments, stops mid-task, or swallows a tool error silently; when deciding single agent versus several, or which framework to build on; when token cost per task or p95 latency has to come down; when designing tool schemas, retries, timeouts, checkpoints, or human approval; when writing an eval set or a regression suite for agent behavior; when prompt injection, tool abuse, or an over-permissioned action is the risk; and when specifying an agent's purpose, escalation rules, and cost ceiling for a team. Covers memory design, multi-agent handoffs, tracing, and rollout. Not for LangChain APIs (langchain), retrieval pipelines (rag), prompt craft alone (prompting), or agent persona and voice (agent).
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。 同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 6313 | — | 4 |
| 2026-09 | 4776 | — | 4 |
| 2026-08 | 3056 | +20.5% | 4 |
| 2026-07 | 2537 | +19.6% | 4 |
| 2026-06 | 2122 | +9.4% | 3 |
| 2026-05 | 1939 | — | 3 |
| 2026-03 | 1113 | — | 2 |
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