diamitani/rostr-agent

ROSTR Agent — Cadre multi-agent auto-améliorant avec PAL, NPAO, RAG DAL et Rostr Hub intégrés. Construit sur Hermes Agent par Nous Research.

Qu'est-ce que rostr-agent ?

ROSTR Agent est un cadre multi-agent auto-améliorant conçu pour orchestrer des agents d'IA complexes avec des mécanismes de planification, d'exécution et d'apprentissage intégrés. Il s'appuie sur Hermes Agent de Nous Research et intègre des modules clés : PAL (Processus d'Apprentissage Actif), NPAO (Orchestration Neuronale Parallèle), RAG DAL (Couche d'Accès aux Données pour le RAG) et Rostr Hub pour la coordination centralisée. Ce skill permet aux agents de s'améliorer automatiquement en fonction des retours d'expérience, de gérer des workflows multi-étapes et d'accéder à des bases de connaissances distribuées. Il est idéal pour les développeurs qui construisent des systèmes multi-agents évolutifs, capables de s'adapter et d'optimiser leurs performances sans intervention humaine. Compatible avec Claude Code, Cursor et d'autres plateformes d'agents, il simplifie le déploiement de solutions d'IA robustes et auto-entretenues.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add diamitani/rostr-agent

Installed? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Compétence d'Agent ROSTR Bien Architecturé

Description

Effectue des revues de cadre d'architecture bien conçu (AWS Well-Architected Framework) sur les sorties des agents. Évalue selon 6 piliers : Excellence Opérationnelle, Sécurité, Fiabilité, Efficacité des Performances, Optimisation des Coûts et Durabilité.

Conditions de Déclenchement

  • Lorsqu'un agent produit une sortie nécessitant une revue de qualité
  • Avant le déploiement de configurations d'agents
  • Lors de revues architecturales périodiques
  • En cas de problèmes de coûts ou de sécurité

Format d'Entrée

{
  "agent_output": {
    "result": "string",
    "metadata": {
      "model_used": "string",
      "tokens_used": {"prompt": int, "completion": int},
      "duration_ms": int
    },
    "logs": [...],
    "pii_detected": false,
    "graviton_used": true
  },
  "review_type": "full" | "security" | "cost" | "quick"
}

Format de Sortie

{
  "SAR": {
    "SchemaVersion": "2020-07-01",
    "Review": {
      "OverallScore": 4.2,
      "Pillars": [...]
    },
    "Risks": {
      "High": [...],
      "Medium": [...],
      "Low": [...]
    },
    "ImprovementItems": [...]
  }
}

Utilisation

from skills.well_architected import WellArchitectedSkill

skill = WellArchitectedSkill()
review = await skill.review(agent_output, review_type="full")

# Obtenir la sortie au format SAR
sar = skill.to_sar_format(review)

Dépendances d'Outils

  • aucune

Exemples d'Invites

Vérifier la conformité de cette sortie d'agent au cadre Well-Architected
Effectuer une revue axée sur la sécurité
Rechercher des opportunités d'optimisation des coûts

Version

1.0.0

Skills associés