Un assistant spécialisé conçu pour découvrir, évaluer et fournir des stratégies d'intégration pour divers agents d'IA publics.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install openclaw-agent-discovery
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer openclaw-agent-discovery via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Agent Discovery ?
Agent Discovery est un outil complet au sein de l'écosystème Openclaw Skills axé sur la navigation dans le paysage en pleine expansion des agents d'IA. Il permet aux développeurs et aux équipes d'identifier les systèmes d'agents les plus adaptés en fonction d'exigences fonctionnelles spécifiques, de références de performance et de contraintes de coût.
En tirant parti de cette compétence, les utilisateurs peuvent éviter les recherches manuelles et obtenir des comparaisons directes entre les principaux modèles tels que Claude et les agents basés sur GPT. Il rationalise le cycle de vie de l'adoption des agents, de la découverte initiale à la planification de l'intégration technique et à l'évaluation du retour sur investissement.
Cas d'utilisation de Agent Discovery
- Recherche d'agents spécialisés tels que des outils gratuits de révision de code ou des processeurs de données.
- Comparaison des performances et des capacités de différents agents de modèles d'IA.
- Conception de plans d'intégration technique pour les systèmes internes.
- Réalisation d'analyses coûts-avantages pour la mise à l'échelle de l'utilisation des agents.
Comment fonctionne Agent Discovery
- Identifier le besoin fonctionnel spécifique ou la catégorie d'agent de l'utilisateur.
- Analyser les dépôts publics et la documentation disponibles pour trouver des agents correspondants.
- Effectuer une analyse comparative basée sur les capacités, l'architecture du modèle et la tarification.
- Générer des recommandations d'intégration et des étapes de mise en œuvre.
- Fournir une estimation détaillée des coûts pour le déploiement et la maintenance.
Configuration de Agent Discovery
Pour commencer avec cette compétence, assurez-vous que votre environnement Openclaw est configuré. Vous pouvez installer ou activer la compétence Agent Discovery à l'aide des commandes suivantes :
# Example command to enable the skill within the environment
openclaw skill add agent-discovery
Configurez toutes les API keys nécessaires pour les fournisseurs de recherche ou les registres de modèles afin d'améliorer la profondeur de la découverte.
Schéma de données et taxonomie de Agent Discovery
La compétence Agent Discovery organise les données dans des rapports structurés et des tableaux de comparaison pour une prise de décision claire :
| Attribute | Description |
|---|---|
| Agent Name | La désignation officielle de l'agent découvert. |
| Provider | L'organisation ou le développeur derrière l'agent (par exemple, Anthropic, OpenAI). |
| Capability Score | Évaluation qualitative de la maîtrise de l'agent dans des tâches spécifiques. |
| Integration Path | Protocole ou API recommandé pour connecter l'agent. |
| Estimated Cost | Tarification projetée basée sur l'utilisation de jetons ou les modèles d'abonnement. |
Fonctionnalités avancées de Agent Discovery
- Analyse comparative multi-modèles pour les capacités des agents Claude vs GPT.
- Projection automatique des coûts basée sur les modèles d'utilisation en entreprise.
- Conception de l'architecture d'intégration pour des flux de travail Openclaw Skills complexes.
- Surveillance du marché en temps réel pour les agents d'IA nouvellement publiés.
SKILL.md
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