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Livingrimoire
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LivinGrimoire AI 模式使用提示工程进行模块化技能创建
LivinGrimoire 软件设计模式采用模块化 AI 引擎架构，其中独立的“技能”类定义特定行为。这些技能可以通过提示工程方法按需生成，允许用户用一行描述所需技能，并获得即插即用的 Python 代码片段。该模式概述了一种特定架构，包含用于逻辑、硬件、输入和传感器的不同“叶瓣”，以及触发输出、技能间通信和持久化的方法。
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Skillpunk架构将AI智能从LLM编排器中分散
Skillpunk架构提出了一种从集中式LLM编排器转向分布式模型的建议，在该模型中，个体技能拥有自主性。与当前将工具调用视为一次性事件的LLM集成不同，Skillpunk使技能能够随着时间的推移管理自己的状态、触发器和多步行为。通过将智能直接嵌入每个技能中，这种方法可以实现持久的后台操作，例如监控价格或安排警报，而无需LLM持续干预。
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Livingrimoire框架使AI代理能够跟踪用户状态和行为
Livingrimoire框架提供了一种构建超越简单文本生成能力的AI代理行为的方法。与大型语言模型不同，Livingrimoire技能可以可靠地跟踪用户状态并实现逻辑，例如根据用户缺席时间长短而变化问候语的“欢迎回来”功能。这种方法侧重于架构和状态管理，而不是提示工程，以创建更动态和响应迅速的AI交互。