AF aws-agentcore-langgraph
Развертывание производственных агентов LangGraph на AWS Bedrock AgentCore. Используйте для (1) многоагентных систем с оркестратором и специализированными агентами, (2) создания агентов с состоянием и постоянной памятью между сессиями, (3) подключения внешних инструментов через AgentCore Gateway (MCP, Lambda, API), (4) управления общим контекстом между распределенными агентами или (5) развертывания сложных экосистем агентов через CLI с производственной наблюдаемостью и масштабированием.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy production LangGraph agents on AWS Bedrock AgentCore. Use for (…»
Deploy production LangGraph agents on AWS Bedrock AgentCore. Use for (1) multi-agent systems with orchestrator and specialist agent patterns, (2) building stateful agents with persistent cross-session memory, (3) connecting external tools via AgentCore Gateway (MCP, Lambda, APIs), (4) managing shared context across distributed agents, or (5) deploying complex agent ecosystems via CLI with production observability and scaling.
Развертывание производственных агентов LangGraph на AWS Bedrock AgentCore.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/reference-architecture-advertising-agents-use-case.pdf
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/reference-architecture-advertising-agents-use-case.pdf
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/reference-architecture-advertising-agents-use-case.pdf
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1290 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -34 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.