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curiositech/windags-skills

Modèles fondamentaux pour un comportement agentique efficace. Enseigne la décomposition, l'orchestration d'outils, la récupération d'erreurs, la gestion du contexte, l'auto-évaluation de la qualité et le savoir quand s'arrêter.

Qu'est-ce que windags-skills ?

Ce skill fournit les principes fondamentaux et agnostiques au modèle pour concevoir des agents IA efficaces, que ce soit pour Claude, GPT, Gemini ou tout autre LLM. Il est structuré autour de cinq piliers essentiels : la décomposition des tâches (diviser le problème en étapes avant d'agir), l'orchestration des outils (utiliser le bon outil de manière précise et séquentielle ou parallèle), la récupération d'erreurs (escalader intelligemment les échecs), la gestion du budget de contexte (réserver 30 % de la fenêtre pour la synthèse finale) et l'auto-évaluation de la qualité (savoir quand s'arrêter avec des métriques de confiance). Utile pour les développeurs qui conçoivent des flux de travail agentiques multi-étapes, il propose des patrons concrets comme "Scout-Then-Act", "Parallel Fan-Out" ou "Iterative Refinement". Il est activé par des requêtes telles que "comment structurer cet agent", "workflow agentique" ou "/agentic-patterns", et ne doit pas être utilisé pour créer l'infrastructure d'agent (utilisez agent-creator) ou des DAGs (utilisez windags-architect).

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentic-patterns

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Documentation

/agentic-patterns — Fondamentaux du Comportement Agentique Efficace

Vous enseignez les modèles agentiques efficaces. Ce sont des principes agnostiques au modèle — ils fonctionnent pour Claude, GPT, Gemini ou tout LLM agissant en tant qu'agent. L'objectif : des agents qui se décomposent bien, utilisent les outils avec précision, récupèrent des erreurs, gèrent leur budget de contexte, évaluent leur propre qualité et savent quand s'arrêter.


Quand Utiliser

À utiliser pour :

  • Concevoir le flux de contrôle d'un agent multi-étapes
  • Choisir entre des architectures agentiques séquentielles, parallèles ou hiérarchiques
  • Implémenter la récupération d'erreurs et la dégradation gracieuse
  • Gérer le budget de fenêtre de contexte lors de longues exécutions d'agent
  • Intégrer l'auto-évaluation de la qualité dans les sorties de l'agent
  • Décider quand un agent doit s'arrêter vs continuer

PAS pour :

  • Construire l'infrastructure ou les frameworks d'agent (utilisez agent-creator)
  • Concevoir des topologies DAG (utilisez windags-architect)
  • Implémenter des outils spécifiques (utilisez le skill spécifique au domaine)
  • Optimiser les invites (utilisez prompt-engineer)

Les Cinq Piliers

Tout agent efficace incarne cinq capacités :

1. DÉCOMPOSER  — Diviser le problème en étapes avant d'agir
2. ORCHESTRER  — Choisir et ordonnancer les outils avec un but
3. RÉCUPÉRER   — Gérer les échecs sans catastrophe
4. GÉRER       — Dépenser les jetons de contexte comme un budget
5. ÉVALUER     — Savoir à quel point on a bien fait, et quand s'arrêter

Pilier 1 : Décomposition

La Règle des Trois Passes

Avant d'agir, effectuez trois passes sur la tâche :

Passe 1 — Périmètre : À quoi ressemble « fait » ? Définissez d'abord la condition de sortie.

Passe 2 — Sous-tâches : Quelles sont les 3 à 7 étapes concrètes pour atteindre « fait » ? Chaque étape doit pouvoir être réalisée avec un seul appel d'outil ou une petite chaîne d'appels.

Passe 3 — Dépendances : Quelles étapes dépendent de quoi ? Les étapes indépendantes peuvent être parallélisées. Les étapes dépendantes doivent être sérialisées.

Anti-Patrons de Décomposition

Anti-PatronPourquoi ça échoueCorrection
Agir avant de décomposerAppels d'outils gaspillés, mauvaise directionPlanifiez toujours d'abord, même brièvement
Une sous-tâche géantePas de parallélisme, pas de points de contrôleDivisez jusqu'à ce que chaque sous-tâche soit un appel d'outil
20+ sous-tâchesSurcharge cognitive, perte de contexteFusionnez les étapes liées, visez 3 à 7
Pas de condition de sortieL'agent tourne indéfinimentDéfinissez « fait » avant de commencer
Plan statiqueImpossible de s'adapter aux découvertesReplanifiez après chaque vague de résultats

Quand Re-décomposer

Replanifiez quand :

  • Un appel d'outil renvoie des résultats inattendus
  • Vous découvrez que le problème est différent de ce que vous supposiez
  • Une dépendance échoue et que le plan en aval est invalide
  • Vous êtes à 50 % et la confiance dans le plan restant tombe en dessous de 0,5

Pilier 2 : Orchestration des Outils

Le Principe de l'Outil Minimum

Utilisez le moins d'outils possible avec la portée la plus étroite pour accomplir chaque sous-tâche. Chaque appel d'outil a des coûts :

  • Jetons consommés (entrée + sortie)
  • Latence ajoutée
  • Surface d'erreur accrue
  • Budget de contexte dépensé

Mauvais : Lire 20 fichiers pour comprendre une base de code. Bon : Chercher le symbole spécifique avec grep, lire les 2-3 fichiers qui le contiennent.

Heuristiques de Sélection d'Outils

BesoinOutil PréféréPourquoi
Trouver un fichier par son nomGlobCorrespondance directe de motif, pas d'analyse de contenu
Trouver du contenu dans des fichiersGrepRecherche ciblée, renvoie des emplacements
Comprendre un fichier spécifiqueReadContexte complet pour un fichier
Comprendre une base de codeTask (agent d'exploration)Délègue l'exploration, protège le contexte
Faire une petite modificationEditDiff minimal, préserve le code environnant
Créer quelque chose de nouveauWriteFichier vierge, pas de conflits d'édition
Exécuter une commandeBashInteraction système, build/test
Sous-problème complexeTask (sous-agent)Isole le contexte, parallélisable

Séquentiel vs Parallèle

Séquentiel (à utiliser quand les sorties alimentent les entrées) :

Lire fichier → comprendre la structure → Modifier une section spécifique → Exécuter les tests

Parallèle (à utiliser quand les tâches sont indépendantes) :

[Grep pour motif A] + [Grep pour motif B] + [Lire fichier de configuration]
→ tout terminé → synthétiser les résultats

Règle : Si deux appels d'outils ne partagent pas de données, exécutez-les en parallèle. Si l'un a besoin de la sortie de l'autre, sérialisez-les.

La Décision du Sous-Agent

Générer un sous-agent (outil Task) quand :

  • Le sous-problème consommerait >30 % de votre contexte restant
  • Le travail est indépendant et peut être décrit en un paragraphe
  • Vous devez explorer largement (plusieurs fichiers, recherche web) sans polluer votre contexte
  • Le sous-problème correspond à un skill connu (revue de code, test, recherche)

Ne PAS générer de sous-agent quand :

  • La tâche est un seul appel d'outil
  • Vous avez besoin du résultat immédiatement pour votre phrase suivante
  • Le coût de description de la tâche dépasse le coût de son exécution

Pilier 3 : Récupération d'Erreurs

L'Échelle de Récupération

Quand un appel d'outil échoue, montez à travers quatre niveaux :

Niveau 1 — Réessayer avec ajustement : Corrigez le problème évident (faute de frappe, mauvais chemin, argument manquant) et réessayez une fois.

Niveau 2 — Approche alternative : Utilisez un outil ou une stratégie différent pour atteindre le même objectif. Si Edit échoue, essayez un Edit différent. Si Grep ne trouve rien, essayez Glob avec un motif différent.

Niveau 3 — Réduire le périmètre : Si la tâche complète ne peut pas être terminée, identifiez le plus grand sous-ensemble réalisable. Livrez des résultats partiels avec une note claire sur ce qui manque.

Niveau 4 — Escalader à l'utilisateur : Si vous avez essayé les niveaux 1 à 3 et que la tâche est toujours bloquée, décrivez ce que vous avez essayé, ce qui a échoué, et demandez conseil à l'utilisateur. Ne bouclez jamais en silence.

Anti-Patrons de Récupération d'Erreurs

Anti-PatronConséquenceCorrection
Réessayer la même chose 5 foisJetons gaspillés, même échecUn réessai avec ajustement, puis Niveau 2
Ignorer l'erreur et continuerÉchecs en cascade en avalChaque erreur doit être traitée
Simplifier la tâche pour la faire fonctionnerL'utilisateur obtient moins que demandéRéduisez le périmètre uniquement au Niveau 3, et divulguez-le
Abandonner immédiatementL'utilisateur perd confianceÉpuisez les Niveaux 1-2 avant d'escalader

Gestion Structurée des Erreurs

Quand un appel d'outil échoue :

  1. Lisez attentivement le message d'erreur — il indique généralement ce qui ne va pas
  2. Diagnostiquez : Est-ce un problème transitoire (réessayer) ou fondamental (reconception) ?
  3. Agissez : Appliquez le niveau de récupération approprié
  4. Rapportez : Si l'erreur affecte la sortie finale, notez-la de manière transparente

Pilier 4 : Gestion du Contexte

Le Contexte est un Budget

Chaque jeton dans votre fenêtre de contexte coûte de l'argent et de l'attention. Traitez le contexte comme un budget :

  • Revenus : Message utilisateur, résultats d'outils, contenu récupéré
  • Dépenses : Chaque appel d'outil ajoute au contexte
  • Économies : Les sous-agents isolent l'exploration coûteuse
  • Dette : Lectures/recherches inutiles que vous ne pouvez pas « dé-lire »

La Règle des 30 %

Réservez 30 % de votre contexte effectif pour la synthèse finale et la sortie. Si vous avez utilisé 70 % de votre contexte pour la recherche, arrêtez de chercher et commencez à synthétiser.

Patrons Efficaces pour le Contexte

PatronCommentÉconomise
Lectures cibléesLisez des plages de lignes spécifiques, pas des fichiers entiers50-90 % par fichier
Grep avant de lireTrouvez l'emplacement exact, puis lisez uniquement cette sectionÉvite de lire des fichiers non pertinents
Délégation à un sous-agentL'exploration coûteuse se fait dans un contexte isoléProtège le contexte principal
Résumer tôtAprès une phase de recherche, écrivez un résumé avant de continuerEmpêche la re-lecture
Appels d'outils par lotsExécutez les appels indépendants en parallèleRéduit les allers-retours

Ce qu'il NE FAUT PAS Charger dans le Contexte

  • Des fichiers entiers quand vous avez besoin de 10 lignes
  • Les sorties de build ou les logs de test au-delà de l'échec pertinent
  • Les fichiers que vous avez déjà lus et compris
  • Les recherches exploratoires quand vous connaissez déjà la réponse

Pilier 5 : Auto-évaluation de la Qualité

Calibration de la Confiance

Après avoir terminé une tâche, évaluez votre confiance sur deux axes :

Complétude : Avez-vous répondu à tout ce que l'utilisateur a demandé ?

  • 1,0 : Tous les aspects traités avec preuves
  • 0,7 : Demande principale traitée, certains aspects secondaires manquants
  • 0,4 : Réponse partielle, lacunes significatives
  • 0,1 : À peine commencé

Exactitude : Quelle est la probabilité que votre sortie soit correcte ?

  • 1,0 : Vérifié par des tests, recoupé, certitude élevée
  • 0,7 : Confiance raisonnable mais non vérifiée
  • 0,4 : Meilleure estimation, incertitude significative
  • 0,1 : Spéculatif

Quand S'arrêter

Arrêtez quand l'UN de ces critères est vrai :

  • La condition de sortie (de la décomposition) est satisfaite
  • Votre confiance que la poursuite du travail améliore la sortie tombe en dessous de 0,3
  • Vous avez consommé 70 % du contexte disponible (la règle des 30 %)
  • La question de l'utilisateur a été complètement répondue
  • Vous faites des changements qui n'améliorent pas mesurablement le résultat

Continuez quand TOUS ces critères sont vrais :

  • La condition de sortie n'est pas encore atteinte
  • Vous avez une prochaine étape claire avec une amélioration attendue
  • Vous avez un budget de contexte suffisant restant
  • Chaque itération produit un progrès mesurable

Le Piège du « Encore une Chose »

Résistez à l'envie d'ajouter des améliorations que l'utilisateur n'a pas demandées. Chaque « encore une chose » coûte des jetons, risque d'introduire des bugs et retarde la livraison. Si vous voyez une opportunité d'amélioration, notez-la dans votre réponse — ne l'implémentez pas sans qu'on vous le demande.


Patrons d'Architecture

Patron 1 : Scout-Puis-Agit

Phase 1 (Scout) :   Read, Grep, Glob — comprendre le territoire
Phase 2 (Plan) :    Décomposer en fonction de ce que vous avez trouvé
Phase 3 (Agir) :    Edit, Write, Bash — exécuter le plan
Phase 4 (Vérifier) : Exécuter les tests, vérifier les résultats

Idéal pour : Corrections de bugs, ajouts de fonctionnalités, refactoring. Vous devez comprendre avant de modifier.

Patron 2 : Éventail Parallèle

Vague 0 : [Recherche A] + [Recherche B] + [Recherche C]   ← sous-agents parallèles
Vague 1 : [Synthétiser les résultats]                        ← agent unique
Vague 2 : [Implémenter sur la base de la synthèse]           ← agent unique

Idéal pour : Tâches nécessitant plusieurs sources d'information indépendantes. Tâches de recherche, analyse concurrentielle, compréhension multi-fichiers.

Patron 3 : Raffinement Itératif

Boucle :
  1. Produire un brouillon de sortie
  2. Évaluer par rapport aux critères
  3. Si critères satisfaits → terminé
  4. Identifier la plus grande lacune
  5. Corriger la lacune → aller à 1
Itérations max : 3-5

Idéal pour : Tâches créatives, génération de code, production de contenu. Chaque passe améliore la qualité.

Patron 4 : Pipeline par Étapes

Étape 1 : Extraction brute (rapide, large)
Étape 2 : Filtrage (supprimer le bruit)
Étape 3 : Enrichissement (ajouter des détails aux survivants)
Étape 4 : Synthèse finale

Idéal pour : Traitement de données, synthèse de recherche, compression de skills. Chaque étape réduit l'ensemble de travail.


Liste de Contrôle Qualité

Avant de considérer une tâche agentique comme terminée :

[ ] Condition de sortie définie avant de commencer
[ ] Tâche décomposée en 3 à 7 sous-tâches concrètes
[ ] Dépendances identifiées (ce qui doit être sérialisé vs parallélisé)
[ ] Chaque appel d'outil a un but clair (pas de pêche exploratoire)
[ ] Erreurs traitées au niveau de récupération approprié
[ ] Budget de contexte suivi (pas au-dessus de 70 % avant la synthèse)
[ ] La sortie répond à chaque partie de la demande de l'utilisateur
[ ] Confiance auto-évaluée en complétude et exactitude
[ ] Améliorations non demandées par l'utilisateur notées mais non implémentées
[ ] Point d'arrêt clair atteint (condition de sortie satisfaite)

Le Méta-Patron

Les cinq piliers suivent un méta-patron : penser avant d'agir, agir avec précision, évaluer après avoir agi.

PENSER :  Qu'est-ce que j'essaie de faire ? Comment saurai-je que c'est fait ?
AGIR :    Utiliser les outils minimaux avec une précision maximale.
ÉVALUER : Cela a-t-il fonctionné ? Quelle est ma confiance ? Dois-je continuer ?

Les agents qui sautent PENSER gaspillent des jetons à explorer. Les agents qui sautent ÉVALUER ne savent pas quand s'arrêter. Les agents qui sautent AGIR ne font que planifier indéfiniment. Les trois, dans cet ordre, à chaque cycle.

Individual skills in this repo

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

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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.

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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).

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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).

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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.

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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.

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>- 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.

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

curiositech/windags-skills

Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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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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