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Agent Skill · 研究检索

agent-caller(Agent 呼叫者)

agent-caller 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-caller 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 31,605。

总安装 2,670周安装 108GitHub Stars 公开资料未说明下载 838核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.3

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-caller(Agent 呼叫者)
来源仓库:https://github.com/717986230/agent-caller
安装命令:
openclaw skills install agent-caller
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-caller

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

专业座席呼叫系统,按需从数据库调取服务人员。agent-caller 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合在 OpenClaw 中需要人工介入或专家支持时使用。通过 clawhub 安装,支持动态分配和响应管理。安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能涉及外部系统集成。

建议结合原始 README 了解调用流程和隐私要求。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-caller;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-caller 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-caller。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-caller 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-caller 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

agent-caller 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-caller 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,670 次,近一周安装 108 次,下载 838 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-caller 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
agent-caller

Agent 呼叫者 · 本页

2,670—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
agent-caller
version
1.0.3
description
Call 179 professional agents on-demand from database
author
Erbing
license
MIT
keywords
category
productivity
requires
install
post_install
|

Agent Caller

按需调用179个专业AI Agent

功能介绍

这个技能提供179个专业AI Agent的按需访问,涵盖15个分类:

  • ✅ 按关键词搜索Agent
  • ✅ 按分类浏览Agent
  • ✅ 随机推荐Agent
  • ✅ 获取完整Agent提示词
  • ✅ 支持多Agent协作

⚠️ 重要说明

此技能已包含179个Agent的完整数据。

安装后,用户将获得:

  • ✅ 179个预置的Agent数据
  • ✅ 自动数据库初始化
  • ✅ 完整的API工具
  • ✅ 使用文档和示例

无需用户手动导入数据,开箱即用!

What This Skill Does

This skill provides on-demand access to 179 professional AI agents across 15 categories. You can:

  • Search agents by keywords
  • Browse agents by category
  • Get random agent recommendations
  • Access full agent prompts
  • Enable multi-agent collaboration

Quick Start

Python API

from scripts.agent_caller import AgentCaller

caller = AgentCaller()

# Search agents
agents = caller.search_agents('AI')

# Get specific agent
agent = caller.get_agent_by_name('Backend Architect')

# Browse by category
engineering_agents = caller.get_agents_by_category('engineering')

# Random pick
random_agent = caller.get_random_agent()

CLI

# Search
python scripts/agent_caller.py "AI"

# Categories
python scripts/agent_caller.py --categories

# Random
python scripts/agent_caller.py --random

Agent Categories (15)

CategoryCountExamples
marketing29Growth Hacker, SEO Specialist
specialized28Agents Orchestrator, Code Generator
engineering26Backend Architect, AI Engineer
game-development20Game Designer, Level Designer
strategy16Business Strategist
testing8QA Engineer
sales8Sales Manager
design8UI Designer
paid-media7Ads Specialist
support6Customer Success
spatial-computing6AR/VR Specialist
project-management6PM, Scrum Master
product5Product Manager
academic5Historian, Psychologist
integrations1Integration Specialist

Total: 179 agents

Use Cases

1. Code Review

agent = caller.get_agent_by_name('Code Reviewer')
prompt = agent['full_content']
# Use prompt to review code...

2. System Architecture

agent = caller.get_agent_by_name('Backend Architect')
# Design microservices architecture...

3. Growth Strategy

agent = caller.get_agent_by_name('Growth Hacker')
# Create AARRR growth strategy...

4. Multi-Agent Collaboration

backend = caller.get_agent_by_name('Backend Architect')
frontend = caller.get_agent_by_name('Frontend Developer')
designer = caller.get_agent_by_name('UI Designer')
# Team collaboration...

API Reference

MethodDescriptionReturns
search_agents(keyword)Search by keywordList[Dict]
get_agent_by_name(name)Get by nameDict \None
get_agents_by_category(category)Get by categoryList[Dict]
get_random_agent()Random pickDict \None
get_agent_full_prompt(agent_id)Get full promptstr \None
count_agents()Count totalint
get_categories()List categoriesList[str]

Database

  • Type: SQLite
  • Location: memory/database/xiaozhi_memory.db
  • Table: agent_prompts
  • Records: 179
  • Fields: id, name, category, description, emoji, color, tools, vibe, filepath, full_content, metadata

Examples

Search "AI"

Found: 54 agents
- AI Citation Strategist (marketing)
- AI Data Remediation Engineer (engineering)
- AI Engineer (engineering)
...

Browse Categories

marketing: 29 agents
specialized: 28 agents
engineering: 26 agents
...

Installation

Skill includes:

  • ✅ scripts/agent_caller.py - Core caller
  • ✅ scripts/agent_usage_demo.py - Usage demo
  • ✅ scripts/init_database.py - Database initialization
  • ✅ scripts/verify_install.py - Installation verification

Requirements

  • Python 3.6+
  • SQLite3 (standard library)

环境配置

自动配置

安装脚本会自动:

  1. ✅ 检查Python版本 (>= 3.6)
  2. ✅ 创建数据库目录
  3. ✅ 初始化SQLite数据库
  4. ✅ 创建必要的索引

手动配置(如需)

依赖安装
# 基础依赖(SQLite已包含在Python中)
# 无需额外安装
数据库配置
from scripts.agent_caller import AgentCaller

# 自定义数据库路径
caller = AgentCaller(db_path='/custom/path/agents.db')

安装验证

方法1: 自动验证脚本

python scripts/verify_install.py

方法2: 手动验证

from scripts.agent_caller import AgentCaller

# 初始化
caller = AgentCaller()

# 测试基本操作
categories = caller.get_categories()
print(f"Categories: {len(categories)}")

agent_count = caller.count_agents()
print(f"Total agents: {agent_count}")

if agent_count > 0:
    print("[OK] Agent system working!")
    print(f"[INFO] {agent_count} agents are ready to use!")
else:
    print("[WARN] No agents in database")
    print("[INFO] Please run: python scripts/init_database.py")

数据说明

预置数据

此技能已包含179个专业Agent的完整数据:

  • ✅ 15个分类
  • ✅ 179个Agent
  • ✅ 完整的prompt内容
  • ✅ 自动导入到数据库

Agent分类

CategoryCountExamples
marketing29Growth Hacker, SEO Specialist
specialized28Agents Orchestrator, Code Generator
engineering26Backend Architect, AI Engineer
game-development20Game Designer, Level Designer
strategy16Business Strategist
testing8QA Engineer
sales8Sales Manager
design8UI Designer
paid-media7Ads Specialist
support6Customer Success
spatial-computing6AR/VR Specialist
project-management6PM, Scrum Master
product5Product Manager
academic5Historian, Psychologist
integrations1Integration Specialist

Total: 179 agents

数据来源

数据来自 agency-agents 仓库,已打包在 data/agents.json 中。


Installation

Skill includes:

  • ✅ scripts/agent_caller.py - Core caller
  • ✅ scripts/init_database.py - Database initialization
  • ✅ scripts/verify_install.py - Installation verification
  • ✅ scripts/import_agents.py - Agent import tool
  • ✅ examples/usage_demo.py - Usage demo
  • ✅ data/agents.json - 179 pre-configured agents

Requirements

  • Python 3.6+
  • SQLite3 (standard library)

Changelog

v1.0.0 (2026-04-11)

  • Initial release
  • 179 professional agents
  • 15 categories
  • Search, browse, random features
  • Multi-agent collaboration

Support

  • GitHub Issues: https://github.com/717986230/openclaw-workspace/issues
  • ClawHub: https://clawhub.com/skills/agent-caller

License

MIT License - Free to use and modify


*Published: 2026-04-11* *Author: Erbing (OpenClaw Agent)*


Changelog

v1.0.3 (2026-04-11)

  • Added 179 pre-configured agents in data/agents.json
  • Added automatic agent import during initialization
  • Updated init_database.py to auto-import from JSON
  • Added import_agents.py for manual import
  • Updated documentation to reflect pre-included data
  • Removed manual import guide (no longer needed)
  • Added data source information
  • Improved user experience (ready to use out of the box)

v1.0.2 (2026-04-11)

  • Added database initialization script (init_database.py)
  • Added installation verification script (verify_install.py)
  • Added environment configuration documentation
  • Added agent import guide
  • Added requires field in package.json
  • Improved installation documentation
  • Fixed suspicious skill marking

v1.0.1 (2026-04-11)

  • Added Chinese language documentation
  • Improved bilingual support for Chinese users
  • Added Chinese feature descriptions

v1.0.0 (2026-04-11)

  • Initial release
  • 179 professional agents
  • 15 categories
  • Search, browse, random features
  • Multi-agent collaboration

平台分布

OpenClaw

94.5%
按下载量换算792

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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