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Agent Skill · 研究检索

agent-toolkit(Agent 工具包)

agent-toolkit 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-toolkit 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 8,189。

总安装 16,965周安装 693GitHub Stars 公开资料未说明下载 5,433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
2.0.2

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-toolkit(Agent 工具包)
来源仓库:https://github.com/xueyetianya/agent-toolkit
安装命令:
openclaw skills install agent-toolkit
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-toolkit

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。

配置代理工具和集成模式并对其进行基准测试。在设置代理工作流程、比较工具或评估代理时使用。

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-toolkit;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

    它需要接触敏感数据,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-toolkit 怎么安装?

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

agent-toolkit 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-toolkit 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agent-toolkit 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-toolkit 用的人多吗?

公开数据是累计安装 16,965 次,近一周安装 693 次,下载 5,433 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-toolkit 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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-toolkit

Agent 工具包 · 本页

16,965—接触敏感数据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

version
2.0.1
name
agent-toolkit
description
Configure and benchmark agent tools and integration patterns. Use when setting up agent workflows, comparing tools, or evaluating agents.
author
BytesAgain
homepage
https://bytesagain.com
source
https://github.com/bytesagain/ai-skills

Agent Toolkit

A comprehensive AI toolkit for configuring, benchmarking, comparing, and optimizing agent tools and integration patterns. Agent Toolkit provides persistent, file-based logging for each command category with timestamped entries, summary statistics, multi-format export, and full-text search across all records.

Commands

CommandDescription
configureConfigure agent tools — log configuration entries or view recent ones
benchmarkBenchmark tool performance — log benchmark results or view history
compareCompare tool outputs — log comparison data or view recent comparisons
promptPrompt management — log prompt variations or view recent prompts
evaluateEvaluate tool results — log evaluation data or view history
fine-tuneFine-tune parameters — log fine-tuning sessions or view recent ones
analyzeAnalyze tool behavior — log analysis entries or view recent analyses
costCost tracking — log cost data or view recent cost entries
usageUsage monitoring — log usage metrics or view recent usage data
optimizeOptimize configurations — log optimization runs or view history
testTest tool behavior — log test results or view recent tests
reportReport generation — log report entries or view recent reports
statsShow summary statistics across all log categories (entry counts, data size, first entry date)
export <fmt>Export all data in json, csv, or txt format to the data directory
search <term>Full-text search across all log files (case-insensitive)
recentShow the 20 most recent entries from the activity history log
statusHealth check — show version, data directory, total entries, disk usage, and last activity
helpShow the full help message with all available commands
versionPrint the current version string

Each data command (configure, benchmark, compare, etc.) works in two modes:

  • Without arguments: displays the 20 most recent entries from that category
  • With arguments: saves the input as a new timestamped entry and reports the total count

Data Storage

All data is stored in plain text files under the data directory:

  • Category logs: $DATA_DIR/<command>.log — one file per command (e.g., configure.log, benchmark.log, prompt.log), each entry is timestamp|value
  • History log: $DATA_DIR/history.log — audit trail of every command executed with timestamps
  • Export files: $DATA_DIR/export.<fmt> — generated by the export command in json, csv, or txt format

Default data directory: ~/.local/share/agent-toolkit/

Requirements

  • Bash (with set -euo pipefail support)
  • Standard Unix utilities: grep, cat, date, echo, wc, du, head, tail, basename
  • No external dependencies or API keys required

When to Use

  1. Setting up agent workflows — When you need to configure and log settings for agent tool integrations, API connections, or pipeline configurations
  2. Benchmarking and comparing tools — When you're evaluating different AI tools or agent frameworks and want to log performance metrics for comparison
  3. Cost and usage optimization — When you need to track API costs, token usage, and resource consumption across different tools to optimize spending
  4. Fine-tuning and testing — When running fine-tuning experiments or test suites and you want to log parameters, results, and observations
  5. Cross-tool analysis and reporting — When you need to search across all logged data, generate reports, or export results for stakeholder review

Examples

# Check toolkit status
agent-toolkit status

# Configure a new tool integration
agent-toolkit configure "OpenAI API key rotated, new model endpoint: gpt-4o-2024-08"

# Benchmark a tool
agent-toolkit benchmark "LangChain ReAct agent: 94% task completion, 3.4s avg response time"

# Compare two tools
agent-toolkit compare "LangChain vs CrewAI: LangChain 20% faster setup, CrewAI better multi-agent coordination"

# Log a prompt template
agent-toolkit prompt "Tool-use system prompt v3: Added structured output format and error handling instructions"

# Track costs
agent-toolkit cost "Weekly API spend: OpenAI $12.30, Anthropic $8.50, total $20.80"

# View recent benchmarks
agent-toolkit benchmark

# Search across all logs
agent-toolkit search "LangChain"

# Export all data as CSV
agent-toolkit export csv

# View summary statistics
agent-toolkit stats

# Show recent activity
agent-toolkit recent

Output

All commands return output to stdout. Export files are written to the data directory:

agent-toolkit export json   # → ~/.local/share/agent-toolkit/export.json
agent-toolkit export csv    # → ~/.local/share/agent-toolkit/export.csv
agent-toolkit export txt    # → ~/.local/share/agent-toolkit/export.txt

Every command execution is logged to $DATA_DIR/history.log for auditing purposes.


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平台分布

OpenClaw

92.3%
按下载量换算5,015

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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