Communitygithub.com

curiositech/windags-skills

Linguagem de programação de agentes baseada em lógica que implementa a arquitetura BDI para desenvolvimento prático de agentes autônomos.

O que é windags-skills?

Esta skill implementa a arquitetura BDI (Belief-Desire-Intention) utilizando a linguagem AgentSpeak(L) para criar agentes autônomos capazes de percepção, deliberação e ação em ambientes dinâmicos. Ela é especialmente útil para desenvolvedores que precisam construir sistemas que reajam a eventos e persigam metas concorrentes sem abandonar tarefas em andamento. A skill é compatível com Claude Code, Cursor e Codex, e fornece um framework completo com funções de seleção (SE, SO, SI), tratamento de falhas e um repositório de exemplos práticos. O funcionamento se baseia em crenças (estado do mundo), desejos (metas) e intenções (planos em execução), com mecanismos como suspensão de intenções, revisão de crenças e escalonamento preemptivo, garantindo que o agente seja responsivo e robusto mesmo sob alta carga de eventos.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentspeak-bdi

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

SKILL.md — AgentSpeak(L) & Arquitetura de Agente BDI

Quando entidades autônomas devem perceber, deliberar e agir enquanto gerenciam metas concorrentes e respondem a eventos sem abandonar o trabalho em andamento.


Pontos de Decisão

Seleção de Arquitetura Primária

SE o sistema precisa apenas de reação a eventos sem metas persistentes
  → Use sistema reativo/de regras (BDI é exagero)
SENÃO SE o sistema precisa de planejamento em ambiente estático sem interrupções
  → Use planejador clássico
SENÃO SE o sistema precisa tanto de reatividade QUANTO persistência de metas em ambiente dinâmico
  → Use arquitetura BDI

Tabela de Invocação de Funções de Seleção

SituaçãoFunção UsadaCritérios de Decisão
Novo evento chegaSE (Seleção de Evento)Prioridade, urgência, restrições de recursos
Evento precisa de planoSO (Seleção de Opção)Guardas de contexto, histórico de sucesso do plano, tolerância a risco
Múltiplas intenções ativasSI (Seleção de Intenção)Prazos, alocação de recursos, política de justiça
Falha de plano ocorreSO depois SIEncontrar plano de tratamento de falha, depois reagendar intenções

Árvore de Decisão para Recuperação de Falha de Plano

O plano P falha ao executar a ação A:
SE existir plano de tratamento de falha para este tipo de falha
  → Publicar evento de falha, deixar SO selecionar plano de recuperação
  → Continuar com pilha de intenções modificada
SENÃO SE existirem planos alternativos para o mesmo evento desencadeador
  → Retroceder ao evento, deixar SO tentar o próximo plano aplicável
  → Remover plano falhado da consideração
SENÃO SE não houver alternativas disponíveis
  → Propagar falha para cima na pilha de intenções
  → SE existir plano pai → desencadear evento de falha no nível do plano pai
  → SENÃO descartar intenção completamente

Avaliação de Impacto de Atualização de Crença

Nova crença B chega:
SE B contradiz crenças existentes
  → Executar protocolo de revisão de crenças
  → Verificar todas as intenções ativas quanto a violações de guarda de contexto
  → SE contexto não for mais válido → suspender intenção (não descartar)
SENÃO SE B habilita novos planos aplicáveis
  → Verificar fila de eventos para eventos dormentes que agora têm planos aplicáveis
  → Repriorizar usando SE
SENÃO SE B satisfaz condições de meta pendente
  → Marcar conclusão, limpar intenções relacionadas
  → Publicar evento de conclusão para limpeza de planos

Modos de Falha

1. Oscilação de Planos (Plan Thrashing)

Sintomas: Agente alterna rapidamente entre planos sem fazer progresso; o mesmo evento desencadeia planos diferentes repetidamente. Regra de Detecção: Se o mesmo evento for processado >3 vezes em N ciclos de execução com seleções de plano diferentes a cada vez, você tem oscilação de planos. Causa Raiz: A função SO (seleção de opção) é não determinística ou as guardas de contexto são muito fracas/sobrepostas. Correção: Tornar SO explicitamente ordenado por prioridade; fortalecer guardas de contexto para serem mutuamente exclusivas; adicionar histórico de sucesso/falha de planos aos critérios de seleção.

2. Paralisia por Crenças Obsoletas (Stale Belief Paralysis)

Sintomas: Agente seleciona planos com base em modelo de mundo desatualizado; planos falham imediatamente devido a suposições falsas sobre o ambiente. Regra de Detecção: Se a taxa de falha de planos for >50% e as falhas forem devidas a violações de guarda de contexto no momento da execução (não no momento do planejamento), você tem crenças obsoletas. Causa Raiz: Frequência de atualização de crenças é muito baixa em relação à taxa de mudança do ambiente; a revisão de crenças não está propagando para verificações de contexto de intenção. Correção: Aumentar frequência de percepção; adicionar timestamps de obsolescência de crenças; suspender intenções quando suas guardas de contexto se tornarem inválidas.

3. Loops Infinitos de Intenções

Sintomas: Agente cria intenções que publicam eventos que criam mais intenções para a mesma meta; pilha de intenções cresce sem limites. Regra de Detecção: Se a profundidade da pilha de intenções aumenta monotonicamente ao longo do tempo sem conclusões de metas correspondentes, você tem loops de intenções. Causa Raiz: Planos criam submetas que eventualmente levam de volta à meta original sem condições de terminação. Correção: Adicionar detecção de conclusão em guardas de contexto; implementar subsumição de intenções (mesclar intenções duplicadas); adicionar limites máximos de profundidade de recursão.

4. Anti-Padrão de Política em Planos (Policy-in-Plans Anti-Pattern)

Sintomas: Mesmos eventos desencadeiam comportamentos diferentes com base em condicionais dentro dos corpos dos planos; a política do agente está dispersa e difícil de mudar. Regra de Detecção: Se os corpos dos planos contêm condicionais de prioridade/urgência (if alta_prioridade then X else Y), a política está no lugar errado. Causa Raiz: A racionalidade do agente está codificada na lógica do plano em vez das funções de seleção. Correção: Mover toda a lógica de prioridade/política para funções SE/SO/SI; tornar os planos neutros em termos de política e sensíveis apenas ao contexto.

5. Gargalo de Intenção Única (Single-Intention Bottleneck)

Sintomas: Agente não consegue lidar com interrupções; eventos urgentes esperam enquanto o agente completa tarefas de longa duração; sem concorrência. Regra de Detecção: Se o agente tem no máximo uma intenção ativa a qualquer momento, você tem gargalo de intenção única. Causa Raiz: A função SI (escalonamento de intenção) não está implementando verdadeira concorrência; tratando intenções como exclusivas em vez de concorrentes. Correção: Permitir múltiplas intenções ativas; implementar escalonamento preemptivo no SI; projetar planos como sequências interrompíveis.


Exemplos Práticos

Exemplo 1: Alocação de Tarefas Multi-Agente com Conflitos de Planos

Cenário: Dois agentes (A1, A2) coordenam para alcançar entregar(pacote, destino). Ambos têm planos, mas capacidades diferentes.

Estado Inicial:

  • Crenças de A1: localizacao(A1, armazem), pode_carregar(A1, itens_pequenos), localizacao(pacote, armazem)
  • Crenças de A2: localizacao(A2, deposito), pode_carregar(A2, qualquer), tem_veiculo(A2)
  • Crença compartilhada: tamanho(pacote, grande), destino(site_cliente)

Evento: +!entregar(pacote, site_cliente) publicado para ambos os agentes

Processo de Decisão:

  1. Seleção de Plano A1 (SO):

    • Plano P1: +!entregar(X,Y) : pode_carregar(A1,itens_pequenos) & tamanho(X,pequeno) <- pegar(X); transportar(X,Y)
    • Guarda de contexto falha: tamanho(pacote, grande) contradiz tamanho(X, pequeno)
    • Nenhum plano aplicável → publica falha_plano(entregar, sem_capacidade)
  2. Seleção de Plano A2 (SO):

    • Plano P2: +!entregar(X,Y) : pode_carregar(A2,qualquer) & tem_veiculo(A2) <- pegar(X); dirigir(X,Y); deixar(X)
    • Guarda de contexto bem-sucedida → P2 selecionado
    • Cria intenção I1: [pegar(pacote), dirigir(pacote, site_cliente), deixar(pacote)]
  3. Atualização de Crença A1:

    • Recebe mensagem: tentando(A2, entregar, pacote)
    • Atualiza crenças: +delegado(entregar, pacote, A2)
    • Descarta intenção falhada

Erro de Iniciante: Ambos os agentes tentariam a entrega, criando conflitos de recurso. Percepção de Especialista: A coordenação ocorre através de compartilhamento de crenças e guardas de contexto de plano, não conhecimento de agente codificado.

Exemplo 2: Tratamento de Interrupção com Reconsideração de Intenção

Cenário: Agente executando tarefa de processamento de dados de longa duração recebe alerta de segurança urgente.

Estado Inicial:

  • Intenção ativa I1: [processar_lote(dados1), processar_lote(dados2), gerar_relatorio()]
  • Execução atual: meio de processar_lote(dados1) (levará mais 10 minutos)

Evento: +alerta_seguranca(intrusao_detectada, servidor_3)

Processo de Decisão:

  1. Seleção de Evento (SE):

    • Prioridades SE: eventos_seguranca > processamento_rotina
    • alerta_seguranca selecionado em vez de continuar I1
  2. Seleção de Plano (SO):

    • Plano P3: +alerta_seguranca(Tipo, Local) : tem_acesso_admin <- isolar_sistema(Local); notificar_equipe(Tipo)
    • Guarda de contexto satisfeita → P3 selecionado
    • Cria intenção I2: [isolar_sistema(servidor_3), notificar_equipe(intrusao_detectada)]
  3. Escalonamento de Intenção (SI):

    • Intenções atuais: I1 (suspensa em processar_lote(dados1)), I2 (nova, urgente)
    • Política SI: intenções de segurança preemptam intenções de processamento
    • Seleciona I2 para execução
  4. Execução:

    • Executa isolar_sistema(servidor_3) imediatamente
    • Executa notificar_equipe(intrusao_detectada)
    • I2 completa, descartada do conjunto de intenções
  5. Retomada:

    • Apenas I1 permanece: [processar_lote(dados1), processar_lote(dados2), gerar_relatorio()]
    • Retoma processar_lote(dados1) do ponto de suspensão

Erro de Iniciante: Ignoraria o alerta de segurança ou abandonaria a tarefa de processamento completamente. Percepção de Especialista: A suspensão de intenção preserva o progresso enquanto permite comportamento responsivo. A política de escalonamento SI é explícita e configurável.


Portões de Qualidade

  • Arquitetura do agente tem funções de seleção SE, SO, SI explícitas com políticas documentadas
  • Cada plano tem evento desencadeador e guarda de contexto bem definidos que podem ser avaliados em relação às crenças atuais
  • Biblioteca de planos inclui planos de tratamento de falha para cada tipo de plano principal (não apenas caminhos de sucesso)
  • Mecanismo de atualização de crenças pode lidar com informações contraditórias e propagar mudanças para intenções ativas
  • Múltiplas intenções podem estar ativas concorrentemente com regras claras de escalonamento/preempção
  • Processamento da fila de eventos é priorizado (não FIFO) com atribuição explícita de prioridade
  • Falha de plano desencadeia eventos em vez de travamentos do sistema ou falhas silenciosas
  • Guardas de contexto são mutuamente exclusivas OU a seleção de plano é explicitamente ordenada para evitar não determinismo
  • Agente pode explicar suas ações expondo a pilha de intenções e eventos desencadeadores
  • Desempenho do sistema degrada graciosamente sob alta carga de eventos (sem loops infinitos ou estouro de pilha)

Limitações (NOT-FOR Boundaries)

NÃO PARA: Sistemas de regras simples onde todo comportamento é reativo (sem metas persistentes) → USE EM VEZ DISSO: Motor de regras básico ou sistema evento-ação

NÃO PARA: Problemas de planejamento estático onde o ambiente não muda durante a execução → USE EM VEZ DISSO: Planejadores clássicos (A*, STRIPS, HTN)

NÃO PARA: Sistemas de tempo real que exigem tempos de resposta garantidos ou prazos rígidos → USE EM VEZ DISSO: Sistemas de escalonamento de tempo real com análise de temporização

NÃO PARA: Sistemas onde toda coordenação pode ser tratada por um controlador central → USE EM VEZ DISSO: Orquestração de fluxo de trabalho ou fila de tarefas centralizada

NÃO PARA: Pipelines puros de transformação de dados sem tomada de decisão autônoma → USE EM VEZ DISSO: Ferramentas ETL, frameworks de processamento de fluxo

NÃO PARA: Aplicações que exigem aprendizado de máquina ou inferência estatística como capacidade primária → USE EM VEZ DISSO: Frameworks de ML com BDI como camada de coordenação, se necessário

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

Habilidades Relacionadas