O que harness-style-multi-agent-framework faz?
Framework multiagente com arquitetura Harness autoimplementada, baseado em LangGraph e protocolo MCP personalizado, com habilidades plugáveis, governança de resiliência, RAG e memória de conversação.
Sistema multiagente com arquitetura Harness autoimplementada, baseado em LangGraph e protocolo MCP personalizado, com habilidades plugáveis, governança de resiliência, RAG e memória de conversação.
Este framework multiagente implementa uma arquitetura Harness personalizada, utilizando LangGraph para orquestração de agentes e um protocolo MCP (Model Context Protocol) proprietário para comunicação entre agentes. Seu principal diferencial é a modularidade: habilidades de agente são plugáveis, permitindo fácil extensão e personalização. Além disso, incorpora governança de resiliência para tratamento de falhas, suporte a RAG (Retrieval-Augmented Generation) para respostas baseadas em conhecimento externo e memória de conversação persistente. Ideal para desenvolvedores que desejam construir sistemas multiagente robustos, flexíveis e adaptáveis a diferentes domínios.
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Framework multiagente com arquitetura Harness autoimplementada, baseado em LangGraph e protocolo MCP personalizado, com habilidades plugáveis, governança de resiliência, RAG e memória de conversação.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.