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Agent Skill · 研究检索

agents-v2-py(Agent V2 PY 搜索)

agents-v2-py 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

agents-v2-py 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 32,500。

总安装 2,517周安装 107GitHub Stars 35,690下载 882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
unknown

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:agents-v2-py(Agent V2 PY 搜索)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/agents-v2-py
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill agents-v2-py
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill agents-v2-py

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。

agents-v2-py 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或来源线索快速定位结果。适用于基于 Azure AI Projects SDK 构建容器化托管代理的开发任务。

支持 ImageBasedHostedAgentDefinition 配置与环境变量管理。安装前需确认 ACR 权限与容器镜像部署条件,注意可能触发网络请求和身份认证操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/agents-v2-py

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill age…;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

agents-v2-py 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill agents-v2-py。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agents-v2-py 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

agents-v2-py 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。

agents-v2-py 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

agents-v2-py 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,517 次,近一周安装 107 次,下载 882 次,GitHub 35,690 星。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。

agents-v2-py 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 35,690 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,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。

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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
agents-v2-py

Agent V2 PY 搜索 · 本页

2,51735,690接触敏感数据未明确有提醒

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

Azure AI Hosted Agents (Python)

Build container-based hosted agents using ImageBasedHostedAgentDefinition from the Azure AI Projects SDK.

Installation

pip install azure-ai-projects>=2.0.0b3 azure-identity

Minimum SDK Version: 2.0.0b3 or later required for hosted agent support.

Environment Variables

AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>

Prerequisites

Before creating hosted agents:

  1. Container Image - Build and push to Azure Container Registry (ACR)
  2. ACR Pull Permissions - Grant your project's managed identity AcrPull role on the ACR
  3. Capability Host - Account-level capability host with enablePublicHostingEnvironment=true
  4. SDK Version - Ensure azure-ai-projects>=2.0.0b3

Authentication

Always use DefaultAzureCredential:

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

credential = DefaultAzureCredential()
client = AIProjectClient(
    endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
    credential=credential
)

Core Workflow

1. Imports

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import (
    ImageBasedHostedAgentDefinition,
    ProtocolVersionRecord,
    AgentProtocol,
)

2. Create Hosted Agent

client = AIProjectClient(
    endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
    credential=DefaultAzureCredential()
)

agent = client.agents.create_version(
    agent_name="my-hosted-agent",
    definition=ImageBasedHostedAgentDefinition(
        container_protocol_versions=[
            ProtocolVersionRecord(protocol=AgentProtocol.RESPONSES, version="v1")
        ],
        cpu="1",
        memory="2Gi",
        image="myregistry.azurecr.io/my-agent:latest",
        tools=[{"type": "code_interpreter"}],
        environment_variables={
            "AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT": os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
            "MODEL_NAME": "gpt-4o-mini"
        }
    )
)

print(f"Created agent: {agent.name} (version: {agent.version})")

3. List Agent Versions

versions = client.agents.list_versions(agent_name="my-hosted-agent")
for version in versions:
    print(f"Version: {version.version}, State: {version.state}")

4. Delete Agent Version

client.agents.delete_version(
    agent_name="my-hosted-agent",
    version=agent.version
)

ImageBasedHostedAgentDefinition Parameters

ParameterTypeRequiredDescription
container_protocol_versionslist[ProtocolVersionRecord]YesProtocol versions the agent supports
imagestrYesFull container image path (registry/image:tag)
cpustrNoCPU allocation (e.g., "1", "2")
memorystrNoMemory allocation (e.g., "2Gi", "4Gi")
toolslist[dict]NoTools available to the agent
environment_variablesdict[str, str]NoEnvironment variables for the container

Protocol Versions

The container_protocol_versions parameter specifies which protocols your agent supports:

from azure.ai.projects.models import ProtocolVersionRecord, AgentProtocol

# RESPONSES protocol - standard agent responses
container_protocol_versions=[
    ProtocolVersionRecord(protocol=AgentProtocol.RESPONSES, version="v1")
]

Available Protocols:

ProtocolDescription
AgentProtocol.RESPONSESStandard response protocol for agent interactions

Resource Allocation

Specify CPU and memory for your container:

definition=ImageBasedHostedAgentDefinition(
    container_protocol_versions=[...],
    image="myregistry.azurecr.io/my-agent:latest",
    cpu="2",      # 2 CPU cores
    memory="4Gi"  # 4 GiB memory
)

Resource Limits:

ResourceMinMaxDefault
CPU0.541
Memory1Gi8Gi2Gi

Tools Configuration

Add tools to your hosted agent:

Code Interpreter

tools=[{"type": "code_interpreter"}]

MCP Tools

tools=[
    {"type": "code_interpreter"},
    {
        "type": "mcp",
        "server_label": "my-mcp-server",
        "server_url": "https://my-mcp-server.example.com"
    }
]

Multiple Tools

tools=[
    {"type": "code_interpreter"},
    {"type": "file_search"},
    {
        "type": "mcp",
        "server_label": "custom-tool",
        "server_url": "https://custom-tool.example.com"
    }
]

Environment Variables

Pass configuration to your container:

environment_variables={
    "AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT": os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
    "MODEL_NAME": "gpt-4o-mini",
    "LOG_LEVEL": "INFO",
    "CUSTOM_CONFIG": "value"
}

Best Practice: Never hardcode secrets. Use environment variables or Azure Key Vault.

Complete Example

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import (
    ImageBasedHostedAgentDefinition,
    ProtocolVersionRecord,
    AgentProtocol,
)

def create_hosted_agent():
    """Create a hosted agent with custom container image."""

    client = AIProjectClient(
        endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
        credential=DefaultAzureCredential()
    )

    agent = client.agents.create_version(
        agent_name="data-processor-agent",
        definition=ImageBasedHostedAgentDefinition(
            container_protocol_versions=[
                ProtocolVersionRecord(
                    protocol=AgentProtocol.RESPONSES,
                    version="v1"
                )
            ],
            image="myregistry.azurecr.io/data-processor:v1.0",
            cpu="2",
            memory="4Gi",
            tools=[
                {"type": "code_interpreter"},
                {"type": "file_search"}
            ],
            environment_variables={
                "AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT": os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
                "MODEL_NAME": "gpt-4o-mini",
                "MAX_RETRIES": "3"
            }
        )
    )

    print(f"Created hosted agent: {agent.name}")
    print(f"Version: {agent.version}")
    print(f"State: {agent.state}")

    return agent

if __name__ == "__main__":
    create_hosted_agent()

Async Pattern

import os
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects.aio import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import (
    ImageBasedHostedAgentDefinition,
    ProtocolVersionRecord,
    AgentProtocol,
)

async def create_hosted_agent_async():
    """Create a hosted agent asynchronously."""

    async with DefaultAzureCredential() as credential:
        async with AIProjectClient(
            endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
            credential=credential
        ) as client:
            agent = await client.agents.create_version(
                agent_name="async-agent",
                definition=ImageBasedHostedAgentDefinition(
                    container_protocol_versions=[
                        ProtocolVersionRecord(
                            protocol=AgentProtocol.RESPONSES,
                            version="v1"
                        )
                    ],
                    image="myregistry.azurecr.io/async-agent:latest",
                    cpu="1",
                    memory="2Gi"
                )
            )
            return agent

Common Errors

ErrorCauseSolution
ImagePullBackOffACR pull permission deniedGrant AcrPull role to project's managed identity
InvalidContainerImageImage not foundVerify image path and tag exist in ACR
CapabilityHostNotFoundNo capability host configuredCreate account-level capability host
ProtocolVersionNotSupportedInvalid protocol versionUse AgentProtocol.RESPONSES with version "v1"

Best Practices

  1. Version Your Images - Use specific tags, not latest in production
  2. Minimal Resources - Start with minimum CPU/memory, scale up as needed
  3. Environment Variables - Use for all configuration, never hardcode
  4. Error Handling - Wrap agent creation in try/except blocks
  5. Cleanup - Delete unused agent versions to free resources

Reference Links

When to Use

This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

平台分布

Codex

37.25%
按下载量换算329

Claude

29.9%
按下载量换算264

Cursor

19.88%
按下载量换算175

Gemini CLI

9.37%
按下载量换算83

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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