汎用LLM・AI開発⭐ リポ 34品質スコア 70/100

zig-agents

Zigでエージェントを構築するためのパターンとベストプラクティスです。ツールシステム、コンテキスト管理、LLMプロバイダー、ストリーミングレスポンス、セッション永続化に対応しています。エージェント機能を実装する際に活用できます。

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Patterns and best practices for building AI agents in Zig. Covers tool systems, context management, LLM providers, streaming responses, and session persistence. Use when implementing agent functionality.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

Zigエージェント開発

概要

このスキルはZigでAIエージェントを構築するためのパターンをカバーしています:

ツールシステムの設計と実装
会話コンテキスト管理
LLMプロバイダーの抽象化
ストリーミングレスポンス処理
セッション永続化
エージェントループパターン

アーキテクチャ

Agent
├── Config              # APIキー、モデル設定
├── Context             # 会話履歴
├── ToolRegistry        # 利用可能なツール
├── Provider            # LLM API抽象化
└── Session             # 永続化層

エージェントループパターン

コアエージェントループは以下のフローに従います:

1. ユーザーメッセージをコンテキストに追加
2. ループ(最大N回の反復):
   a. LLMをコンテキスト+ツール付きで呼び出し
   b. アシスタントレスポンスをコンテキストに追加
   c. ツール呼び出しが存在する場合:
      - 各ツールを実行
      - ツール結果をコンテキストに追加
      - ループを続行
   d. 他の場合: 終了
3.

...

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詳細情報

作者: diegosouzapw
リポジトリ: diegosouzapw/awesome-omni-skill
ライセンス: 不明
最終更新: 2026/3/2

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Source: https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill / ライセンス: 未指定