智能体、技能与 MCP · 智能体领域中的已测量目录条目。
Production-style multi-agent LLM stack: orchestrator + specialists over A2A, LangGraph, MCP, Qdrant, LiteLLM, Langfuse. Human-designed (decisions in ADRs), AI-implemented.
星标1实测 · 2026年10月20日
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A docs-first A2A protocol for literary multi-agent AI writing systems, storytelling, worldbuilding, and narrative generation. Codename: vibe-somnium / 织梦.
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A Rust agent SDK, harness, and coding agent — safe by construction (non-bypassable authorization → approval → guarded IO).
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The open Agent Exchange for A2A. Protocol + SDK + examples.
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DID-based authentication for A2A Protocol - Sign and verify agent messages with did:web and did:ethr
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Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern: OpenAI Agents SDK, Memory, MCP, A2A, Knowledge Graphs, Rancher Desktop, and Kubernetes.
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Reference implementation of AMMP (Agentic Mentor-Mentee Protocol, draft-arturo-ammp-01), Mentoring track, on FastMCP. Multi-mentor + multi-mentee, LLM-synthesised AskMentor with confidence-driven escalation.
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Cross-framework A2A purchasing demo on AMD Instinct GPUs: Google ADK concierge + CrewAI agent on vLLM + LangGraph agent on Ollama (local Llama 3.1), Gradio UI, per-agent auth (Basic/Bearer); Python, Docker, GitHub Actions CI, pytest suite.
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High-performance, framework-agnostic Agent-to-Agent (A2A) proxy in Go.
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