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Agentische Zero-Trust-Sicherheit

Kryptografische Sicherheit für agentische Systeme – Zero-Trust-Agenten-Netzwerke, signierte Nachrichtenumschläge (JWS/JWE), fähigkeitsbasierte Sicherheit (oCaps), Merkle-Baum-Prüfpfade, WASM-Sandboxing und formale Verifikation.

Was ist Agentische Zero-Trust-Sicherheit?

Dieses Skill bietet eine umfassende kryptografische Sicherheitsarchitektur für autonome KI-Agentensysteme. Es behandelt die einzigartigen Herausforderungen von Agenten, die planen, delegieren, ausführen und über Vertrauensgrenzen hinweg kommunizieren. Das Skill umfasst Zero-Trust-Agenten-Netzwerke mit gegenseitigem TLS (mTLS), signierte Nachrichtenumschläge nach JWS/JWE-Standard, fähigkeitsbasierte Zugriffskontrolle (oCaps) und Merkle-Baum-Prüfpfade für manipulationssichere Protokollierung. Es unterstützt die Absicherung von CLI-Entwicklungswerkzeugen, die Definition von Berechtigungsgrenzen (Least Privilege für KI-Agenten) und die Lieferkettensicherheit für Skills und Plugins. Das Skill ist für Entwickler und Sicherheitsingenieure konzipiert, die agentische Systeme in Produktion betreiben, und stellt sicher, dass jede Agenten-nachricht, jeder geladene Skill und jeder ausgeführte Befehl kryptografisch verifiziert wird.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentic-zero-trust-security

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Dokumentation

license: Apache-2.0 name: agentic-zero-trust-security description: | Kryptografische Sicherheit für agentische Systeme — Zero-Trust-Agenten-Netzwerke, signierte Nachrichtenumschläge (JWS/JWE), fähigkeitsbasierte Sicherheit (oCaps), Merkle-Baum-Prüfpfade, WASM-Sandboxing und formale Verifikation. Behandelt die Sicherheit von CLI-Entwicklungswerkzeugen, mTLS zwischen Agenten, Berechtigungsgrenzen (Least Privilege für KI-Agenten) und Lieferkettensicherheit für Skills/Plugins. Aktivieren bei: "Agentensicherheit", "Zero-Trust-Agenten", "sichere Agentenkommunikation", "fähigkeitsbasierte Sicherheit", "ocap", "signierte Nachrichten zwischen Agenten", "Agentenprüfpfad", "Sandbox-Agentenausführung", "Agentenberechtigungen", "mTLS-Agenten", "kryptografische Verifikation", "Agentenlieferkette", "OWASP agentisch", "beweisen, dass Agent X getan hat", "manipulationssichere Agentenprotokolle". NICHT geeignet für: Anwendungsbezogene SAST-Analyse (verwende security-auditor), Netzwerk-Firewall-Regeln (verwende infrastructure), SOC2/HIPAA-Compliance (organisatorisch) oder Prompt-Injection-Abwehr (verwende prompt-engineer). allowed-tools: Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep,WebSearch,WebFetch metadata: category: Sicherheit & Vertrauen tags: - zero-trust - kryptografie - agentensicherheit - fähigkeitssicherheit - mTLS - prüfpfad - sandboxing - WASM - ocap - formale-verifikation pairs-with: - skill: multi-agent-coordination reason: Sichert die Kommunikationskanäle, auf die Multi-Agenten-Systeme angewiesen sind - skill: agent-conversation-protocols reason: Signierung und Verifizierung von Nachrichtenumschlägen für Agentenprotokolle - skill: security-auditor reason: Ergänzt codebezogene SAST mit architektonischen Sicherheitsmustern category: Sicherheit tags:

  • zero-trust
  • sicherheit
  • agenten
  • authentifizierung
  • autorisierung

Was macht Agentische Zero-Trust-Sicherheit?

Kryptografische Sicherheitsarchitektur für autonome KI-Agentensysteme. Dieses Skill behandelt die Schnittmenge von traditionellem Sicherheitsengineering und den besonderen Herausforderungen von Agenten, die planen, persistent sind, delegieren und über Vertrauensgrenzen hinweg ausführen.

Grundprinzip: Traue niemals, überprüfe immer – angewendet auf jede Agent-zu-Agent-Nachricht, jeden geladenen Skill, jedes aufgerufene Tool und jedes zurückgegebene Ergebnis.

Entscheidungspunkte

1. Bedrohungsstufe → Verifizierungsstrategie

Bedrohungsstufenbewertung:
├── ÖFFENTLICH (Internetagenten, unbekannte Skills)
│   ├── Aktionen: Vollständiges mTLS + JWS + Fähigkeitstoken + WASM-Sandbox
│   ├── Prüfung: Jede Aktion mit Merkle-Nachweis protokolliert
│   └── TTL: Max. 5 Minuten Fähigkeitslebensdauer
├── INTERN (vertrauter Agentencluster)
│   ├── Aktionen: mTLS + JWS + Fähigkeiten (längere TTL)
│   ├── Prüfung: Aggregierte Protokollierung mit täglichem Root-Publish
│   └── TTL: Max. 1 Stunde Fähigkeitslebensdauer
└── ENTWICKLUNG/TEST (localhost, Entwicklung)
    ├── Aktionen: Optionales mTLS + grundlegende Fähigkeiten
    ├── Prüfung: Lokale Dateiprotokolle (kein Merkle-Baum)
    └── TTL: Max. 24 Stunden Fähigkeitslebensdauer

2. Agentenanfrage → Fähigkeitsprüfung → Gewähren/Ablehnen-Logik

Eingehende Agentenanfrageverarbeitung:
├── 1. mTLS-Zertifikatskette überprüfen
│   ├── Gültige CA-Signatur? → Fortfahren
│   └── Ungültig/abgelaufen? → SOFORT ABLEHNEN
├── 2. JWS-Nachrichtenumschlag parsen
│   ├── Signatur gültig + nicht abgelaufen? → Fortfahren
│   ├── Wiederholung erkannt (jti-Cache)? → ABLEHNEN
│   └── Signatur ungültig? → ABLEHNEN + Sicherheitsereignis protokollieren
├── 3. Erforderliche Fähigkeiten prüfen
│   ├── Agent besitzt exakte Fähigkeit? → GEWÄHREN
│   ├── Agent besitzt breitere Fähigkeit? → ABSCHWÄCHEN + GEWÄHREN
│   ├── Fähigkeit abgelaufen? → ABLEHNEN + Aktualisierung erzwingen
│   └── Keine passende Fähigkeit? → ABLEHNEN + minimale Gewährung vorschlagen
└── 4. Mit Sandbox-Einschränkungen ausführen
    ├── WASM-Skills: CPU-/Speicherlimits durchgesetzt
    ├── Dateioperationen: Pfadvalidierung gegen Fähigkeiten
    └── Netzwerkaufrufe: Zielvalidierung gegen Fähigkeiten

3. Delegationskette → Vertrauenstiefenentscheidung

Fähigkeitsdelegierungsanfrage:
├── Übergeordnete Fähigkeit delegierbar=wahr?
│   ├── Ja → Verbleibende Tiefe prüfen
│   │   ├── Tiefe > 0 → Mit Tiefe-1 zulassen
│   │   └── Tiefe = 0 → ABLEHNEN (maximale Delegierung erreicht)
│   └── Nein → ABLEHNEN (nicht delegierbar)
├── Angeforderte Aktionen ⊆ übergeordnete Aktionen?
│   ├── Ja → Teilmenge zulassen
│   └── Nein → ABLEHNEN (kann Berechtigungen nicht eskalieren)
└── Vertrauensgrenze überschritten?
    ├── Gleiche Orchestrator-Domäne → Zulassen
    └── Andere Domäne → Explizite domänenübergreifende Fähigkeit erforderlich

Fehlermodi

1. Umgebungsberechtigungsleck

Erkennung: grep -r "process.env" agent_code/ zeigt Zugriff auf Umgebungsvariablen ohne Fähigkeitsprüfung Symptom: Agent greift auf Ressourcen zu, für die er keine Berechtigungen haben sollte Behebung: Ersetzen durch explizite Fähigkeitstoken, die auf die genauen benötigten Ressourcen beschränkt sind

2. Nachrichtenwiederholungsangriff

Erkennung: Mehrere Prüfpfadeinträge mit identischer jti (Nachrichten-ID) oder Zeitstempeln innerhalb des Wiederholungsfensters Symptom: Agent empfängt und verarbeitet denselben Befehl mehrfach Behebung: Implementieren eines jti-Deduplizierungs-Cache mit TTL, die dem Nachrichtenablauf entspricht

3. Fähigkeitseskalation durch Delegierung

Erkennung: Untergeordnete Fähigkeit hat mehr Aktionen als übergeordnete, oder Delegierungstiefe überschreitet konfiguriertes Maximum Symptom: Unteragenten erhalten mehr Privilegien als von ihrem übergeordneten Delegierer beabsichtigt Behebung: Durchsetzen der Abschwächungsinvariante: untergeordnete Fähigkeiten ⊆ übergeordnete Fähigkeiten zum Zeitpunkt der Delegierung

4. Sandbox-Ausbruch durch Ressourcenverbrauch

Erkennung: Agent-CPU-Auslastung >95% für >30 Sekunden oder Speichernutzung nähert sich Sandbox-Grenzen Symptom: Agent versucht Endlosschleifen oder übermäßige Speicherzuweisung, um aus Beschränkungen auszubrechen Behebung: Hartes Beenden des Agentenprozesses bei Ressourcengrenzen, Implementieren einer kraftstoffbasierten Ausführungsmessung

5. Trust-on-First-Use (TOFU)-Zertifikatsakzeptanz

Erkennung: Agent akzeptiert Zertifikat ohne CA-Verifizierung bei erster Verbindung Symptom: Man-in-the-Middle-Angriffe gelingen, indem ein beliebiges Zertifikat präsentiert wird Behebung: Vorab-Provisionierung aller Agentenzertifikate, expliziten Vertrauensspeicher pflegen, unbekannte CAs ablehnen

Ausgearbeitete Beispiele

Beispiel 1: Multi-Agenten-Nachrichtensignierungspipeline

Szenario: Forschungsagent muss Analyse an Codegenerierungsagenten und dann an Prüfagenten weiterleiten.

Einrichtungsphase:

// Orchestrator erstellt Fähigkeiten
const researchCap = mint.mint('fs:/tmp/research/**', ['read','write'], 'agent-research-001');
const codegenCap = mint.mint('fs:/workspace/src/**', ['read','write'], 'agent-codegen-001'); 
const reviewCap = mint.mint('fs:/workspace/**', ['read'], 'agent-review-001');

Nachrichtenfluss:

  1. Forschung → Codegen: Forschungsagent erstellt JWS-signierte Nachricht:

    Header: {alg: 'EdDSA', kid: 'agent-research-001/v1'}
    Nutzdaten: {
      iss: 'agent-research-001',
      sub: 'agent-codegen-001', 
      dag_id: 'proj-alpha-v1',
      action: 'task',
      body: {analysis: "API benötigt OAuth2-Flow", output_path: "/tmp/research/api_analysis.json"}
    }
    
  2. Codegen-Verifizierung: Codegen-Agent empfängt Nachricht:

    • Verifiziert JWS-Signatur gegen öffentlichen Schlüssel des Forschungsagenten
    • Prüft Nachrichten-TTL (nicht abgelaufen)
    • Validiert jti nicht im Wiederholungscache
    • Bestätigt, dass dag_id mit aktuellem Ausführungskontext übereinstimmt
    • Experten-Fang: Verifiziert, dass Forschungsagent Fähigkeit für output_path hatte
  3. Codegen → Prüfung: Codegen erstellt signiertes Ergebnis:

    {
      "iss": "agent-codegen-001",
      "sub": "agent-review-001",
      "action": "result", 
      "body": {"generated_files": ["/workspace/src/auth.ts"], "confidence": 0.87}
    }
    

Anfängerfehler: Würde jti-Wiederholungsschutz überspringen, was doppelte Verarbeitung ermöglicht. Experteneinsicht: Prüfpfad zeigt vollständige Nachrichtenkette mit kryptografischem Verwahrscheinlichkeitsnachweis.

Beispiel 2: Fähigkeitstokenausstellung mit Abschwächung

Szenario: Hauptagent muss Dateianalyse an spezialisierten Unteragenten delegieren, aber Zugriff auf sensible Verzeichnisse einschränken.

Erstgewährung:

// Orchestrator gewährt breiten Dateisystemzugriff
const mainCap = mint.mint('fs:/project/**', ['read','write','execute'], 'agent-main', {
  delegatable: true,
  maxDepth: 2,
  ttlSeconds: 3600
});

Abschwächungsentscheidungsbaum:

Hauptagent bewertet Delegierungsanfrage:
├── Unteragent fordert an: fs:/project/src/** [read]
│   ├── /project/src/** ⊂ /project/** ? JA
│   ├── [read] ⊂ [read,write,execute] ? JA  
│   ├── Delegierungstiefe 2 > 0 ? JA
│   └── GEWÄHREN: Abgeschwächte Fähigkeit erstellen
├── Unteragent fordert an: fs:/project/secrets/** [read]  
│   ├── Pfad enthält "secrets" → Sicherheitsrichtlinienverstoß
│   └── ABLEHNEN: Ausschluss sensibler Pfade
└── Unteragent fordert an: fs:/etc/passwd [read]
    ├── /etc/passwd ⊂ /project/** ? NEIN
    └── ABLEHNEN: Außerhalb des autorisierten Bereichs

Generierte abgeschwächte Fähigkeit:

const subCap = mint.attenuate(mainCap, 'agent-analyzer-001', ['read']);
// Ergebnis: fs:/project/src/** [read] delegatable=true maxDepth=1 ttl=3600s

Anfängerfehler: Würde volle übergeordnete Fähigkeit ohne Einschränkung gewähren. Experteneinsicht: Abschwächung setzt "niemals Privilegien eskalieren" auf kryptografischer Ebene durch.

Beispiel 3: Sandbox-Richtlinienverstoßerfassung mit Abwägungsanalyse

Szenario: Codegenerierungsagent versucht während der Ausführung auf Netzwerk zuzugreifen, was gegen die Sandbox-Richtlinie verstößt.

Sandbox-Konfiguration:

const codegenSandbox = {
  fileRead: ['/workspace/src/**', '/workspace/package.json'],
  fileWrite: ['/workspace/src/**'], 
  netConnect: false,  // KEIN Netzwerkzugriff
  maxExecutionMs: 300000,
  maxMemoryMb: 512
};

Verstoßerfassungsablauf:

  1. Agentenaktion: Codegen versucht fetch('https://api.github.com/repos/...')

  2. Sandbox-Abfangen: WASM-Laufzeitumgebung fängt Syscall für Netzwerk-Socket ab

  3. Richtlinienprüfung: netConnect: false → VERSTOSS ERKANNT

  4. Abwägungsanalyse:

    Sicherheit vs. Funktionalitätsabwägungen:
    ├── STRENG (aktuell): Netzwerk blockieren, Agent beenden
    │   ├── Pro: Keine Netzwerkangriffsfläche
    │   ├── Contra: Kann keine externen Abhängigkeiten/Dokumente abrufen
    │   └── Entscheidung: ERZWINGEN (sicherheitsorientierte Umgebung)
    ├── MODERAT: Bestimmte whitelistierte Domänen zulassen
    │   ├── Pro: Funktionell für bekannte gute APIs  
    │   ├── Contra: DNS-Poisoning, Subdomain-Übernahmerisiken
    │   └── Entscheidung: Nur für Entwicklungsumgebungen in Betracht ziehen
    └── PERMISSIV: Protokollieren, aber zulassen
        ├── Pro: Volle Funktionalität erhalten
        ├── Contra: Agent kann Daten exfiltrieren, Malware herunterladen
        └── Entscheidung: ABLEHNEN (verstößt gegen Zero-Trust-Modell)
    
  5. Antwort: Agent beenden, Sicherheitsereignis protokollieren:

    {
      "event": "sandbox_verstoß",
      "agent_id": "agent-codegen-001", 
      "violation_type": "unberechtigter_netzwerkzugriff",
      "attempted_url": "api.github.com",
      "policy_matched": "netConnect: false",
      "action_taken": "agent_beenden"
    }
    

Anfängerfehler: Würde den Netzwerkzugriff "nur dieses eine Mal" zulassen oder den Verstoß nicht erkennen. Experteneinsicht: Sandbox-Verstöße deuten auf potenzielle Kompromittierung oder Modellabweichung hin – immer streng durchsetzen.

Qualitätskriterien

  • Jeder Agent hat eine eindeutige kryptografische Identität (Ed25519-Schlüsselpaar + Zertifikat)
  • Alle Agent-zu-Agent-Kanäle verwenden gegenseitiges TLS mit Zertifikatsverifizierung
  • Alle Nachrichten tragen JWS-Signaturen mit <5min TTL und jti-Wiederholungsschutz
  • Fähigkeitstoken folgen dem ocap-Modell (keine Umgebungsberechtigungen irgendwo)
  • Fähigkeitsdelegierung wahrt die Abschwächungsinvariante (Kind ⊆ übergeordnete Privilegien)
  • Prüfpfad verwendet append-only Merkle-Baum mit veröffentlichten Roots
  • Alle Skill-Ausführungen finden in WASM- oder Container-Sandbox statt
  • Ressourcenlimits durchgesetzt (CPU, Speicher, Ausführungszeit, Netzwerk)
  • Skill-Pakete sind content-addressed und vom Autor signiert
  • Kein Agent akzeptiert unsignierte oder unverifizierte Skills/Eingaben
  • Zertifikatsrotation automatisiert mit <24 Std. Zertifikatslebensdauer
  • Wiederholungserkennungs-Cache betriebsbereit mit TTL, die dem Nachrichtenablauf entspricht
  • Alle Sicherheitsverstöße protokolliert mit Zeitstempel + Agentenidentität + ergriffener Maßnahme

NICHT-FÜR-Grenzen

Dieses Skill sollte NICHT verwendet werden für:

  • Anwendungsbezogene Schwachstellenscans → Stattdessen security-auditor verwenden
  • Netzwerk-Firewall/WAF-Konfiguration → Stattdessen infrastructure-engineer verwenden
  • SOC2/HIPAA-Compliance-Dokumentation → Organisatorische Compliance-Prozesse verwenden
  • Prompt-Injection-Abwehr → Stattdessen prompt-engineer Skill verwenden
  • Ratenbegrenzung oder DDoS-Schutz → API-Gateway-Konfiguration verwenden
  • Container-Orchestrierungssicherheit → Stattdessen devops-automator Skill verwenden

Delegierungsgrenzen:

  • Für Code-Sicherheitsprobleme → security-auditor
  • Für Infrastrukturhärtung → infrastructure-engineer
  • Für sichere Codierungspraktiken → software-engineer
  • Für Incident-Response → security-incident-response

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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