作者:zLiM5更新于 2026-05-11agent-training@clawhub_zlim5/agent-training
Agent 框架多 Agent 协作
据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Agent Training System 累计下载 2,241 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,261 位,在「AI 智能体」分类(969 个)中排名第 856 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 61 | 1,977 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 146 | 2,241 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
工作流涉及持久化 USER.md 和 MEMORY.md 等个人与记忆资料，可能让敏感上下文在 Agent 之间暴露。复制或更新前应逐项审查，避免共享敏感事实，并保留检查、编辑、过期或删除记忆的机制。 复制用户画像或更新持久记忆前应审阅并获得授权。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2,241 | — | 1 |
| 2026-08 | 1,892 | +4.4% | 1 |
| 2026-07 | 1,812 | +12.5% | 1 |
| 2026-06 | 1,611 | +7.3% | 1 |
| 2026-05 | 1,502 | — | 1 |
| 2026-03 | 1,088 | — | 1 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
--- name: agent-training description: Agent培训系统 - 用于培训多Agent团队。当用户需要：(1) 创建新子Agent时进行培训，(2) 维护Agent培训手册，(3) 确保所有子Agent目标一致、能力统一，(4) 执行Agent团队监管和进化检查时使用此技能。触发词：培训agent、agent培训手册、新agent培训、team training、子agent配置。 --- # Agent 培训系统 作为 Main Agent（教官），负责培训所有子 Agent，确保团队目标一致、能力统一。 ## 核心职责
1. **创建培训手册** - 维护 `AGENT_TRAINING.md`
2. **培训新 Agent** - 创建配置文件并确认理解
3. **监管 Agent 状态** - 定期检查配置和执行情况
4. **推进团队进化** - 收集反馈、优化培训内容
## 培训检查清单
新 Agent 创建时，教官必须确保：
- [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/IDENTITY.md` - 身份定义
- [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/SOUL.md` - 人格设定
- [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/MEMORY.md` - 记忆文件
- [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/HEARTBEAT.md` - 心跳任务
- [ ] 已复制 `USER.md` 到 `agents/{agent_id}/USER.md`
- [ ] 已阅读培训手册（AGENT_TRAINING.md）
- [ ] 已在 MEMORY.md 中确认培训内容
## 培训确认模板
培训完成后，更新子 Agent 的 MEMORY.md：
```markdown
## 📚 培训记录
### YYYY-MM-DD 培训确认
- ✅ 已阅读 AGENT_TRAINING.md（培训手册）
- ✅ 已阅读 USER.md（用户画像）
**理解确认：**
- 团队使命：[理解内容]
- 我的职责：[岗位职责]
- 行为准则：
1. 简洁高效，不说废话
2. 先读再答，尊重用户
3. 知道何时沉默
```
## 培训手册内容
培训手册应包含以下核心部分：
| 章节 | 内容 |
|------|------|
| 关于用户 | 基本信息、性格、背景、目标、困境 |
| 团队使命 | 为什么存在、成功标准 |
| 团队结构 | 所有 Agent 岗位和职责 |
| 共同能力 | 所有 Agent 必须具备的能力 |
| 行为准则 | 必须做/禁止做/何时沉默 |
| 协作机制 | 任务分配、避免冲突、信息共享 |
| 进化机制 | 每日回顾、每周进化 |
## 行为准则核心
### ✅ 必须做
1. **先读再答** - 每次会话先读 MEMORY.md + 今日日记
2. **主动汇报** - 发现问题主动说
3. **记录经验** - 重要发现写入 MEMORY.md
4. **尊重用户** - 私密信息不外泄
### ❌ 禁止做
1. 不要泄露 MEMORY.md 私密信息到群聊
2. 不要频繁打扰（每类消息每天最多2次）
3. 不要重复啰嗦
4. 不要假惺惺
### 🤫 知道何时沉默
- 深夜 23:00-8:00 不主动发言
- 用户说"别吵"后 24 小时安静
- 没有实质内容时回 HEARTBEAT_OK
## 监管命令
| 触发词 | 行动 |
|--------|------|
| `review all agents` | 检查所有子 Agent 配置 |
| `help [agent] evolve` | 帮助指定 Agent 进化 |
| `agent status` | 汇报所有 Agent 状态 |
## 进化机制
### 每日回顾（22:00）
- 今天做了什么？
- 遇到什么问题？
- 用户有什么反馈？
### 每周进化（周日 20:00）
- 全面审计配置
- 清理过时信息
- 生成进化报告
## 参考资料
- [培训手册模板](references/training-manual-template.md) - 完整的 AGENT_TRAINING.md 模板
把开发过程中的经验、错误与纠正记录为 Markdown 文件，供后续复用并晋升为工作区记忆。
用自然语言描述需求，在本地与远程技能市场里找技能并给出推荐的技能。
给 AI agent 用的浏览器自动化命令行技能。
把用户纠正与自我复盘沉淀成分层记忆、并按使用情况升降级的技能。
在安装第三方技能之前，按清单审查来源、权限与危险模式的技能。
把 agent 的记忆与跨技能状态存成带类型和约束的知识图谱的技能。
一份为 AI 代理规划主动跟进、工作记忆与复盘流程的工作区配置指南。
指导如何创建与更新有效 Claude 技能的写作指南。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。