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Agent Skill · 研究检索

messaging-agents(消息 Agent)

messaging-agents 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。

messaging-agents 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 40,194。

总安装 1,317周安装 56GitHub Stars 2,416下载 461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:messaging-agents(消息 Agent)
来源仓库:https://github.com/letta-ai/letta-code
仓库路径:skills/messaging-agents
安装命令:
npx skills add https://github.com/letta-ai/letta-code --skill messaging-agents
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/letta-ai/letta-code --skill messaging-agents

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。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合根据关键词快速定位候选结果。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要信息聚合的任务场景。通过 GitHub 安装,具体用法需结合来源仓库 README 进一步核验。安装前应确认权限范围、维护状态及是否触发联网或命令执行。

建议在使用前评估对本地资源和外部 API 的调用影响。

来源仓库内路径:skills/messaging-agents

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/letta-ai/letta-code --skill messaging-agents;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

messaging-agents 怎么安装?

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

messaging-agents 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。

messaging-agents 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。

messaging-agents 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。

messaging-agents 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,317 次,近一周安装 56 次,下载 461 次,GitHub 2,416 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。

messaging-agents 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 2,416 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
messaging-agents

消息 Agent · 本页

1,3172,416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

Messaging Agents

This skill enables you to send messages to other agents on the same Letta server using the thread-safe conversations API.

When to Use This Skill

  • You need to ask another agent a question
  • You want to query an agent that has specialized knowledge
  • You need information that another agent has in their memory
  • You want to coordinate with another agent on a task

What the Target Agent Can and Cannot Do

The target agent CANNOT:

  • Access your local environment (read/write files in your codebase)
  • Execute shell commands on your machine
  • Use your tools (Bash, Read, Write, Edit, etc.)

The target agent CAN:

  • Use their own tools (whatever they have configured)
  • Access their own memory blocks
  • Make API calls if they have web/API tools
  • Search the web if they have web search tools
  • Respond with information from their knowledge/memory

Important: This skill is for *communication* with other agents, not *delegation* of local work. The target agent runs in their own environment and cannot interact with your codebase.

Need local access? If you need the target agent to access your local environment (read/write files, run commands), use the Task tool instead to deploy them as a subagent:

Task({
  agent_id: "agent-xxx",           // Deploy this existing agent
  subagent_type: "explore",        // "explore" = read-only, "general-purpose" = read-write
  prompt: "Look at the code in src/ and tell me about the architecture"
})

This gives the agent access to your codebase while running as a subagent.

Finding an Agent to Message

If you don't have a specific agent ID, use these skills to find one:

By Name or Tags

Load the finding-agents skill to search for agents:

letta agents list --query "agent-name"
letta agents list --tags "origin:letta-code"

By Topic They Discussed

Load the searching-messages skill to find which agent worked on something:

letta messages search --query "topic" --all-agents

Results include agent_id for each matching message.

CLI Usage (agent-to-agent)

Starting a New Conversation

letta -p --from-agent $LETTA_AGENT_ID --agent <id> "message text"

Arguments:

ArgRequiredDescription
--agent <id>YesTarget agent ID to message
--from-agent <id>YesSender agent ID (injects agent-to-agent system reminder)
"message text"YesMessage body (positional after flags)

Example:

letta -p --from-agent $LETTA_AGENT_ID \
  --agent agent-abc123 \
  "What do you know about the authentication system?"

Response:

{
  "conversation_id": "conversation-xyz789",
  "response": "The authentication system uses JWT tokens...",
  "agent_id": "agent-abc123",
  "agent_name": "BackendExpert"
}

Continuing a Conversation

letta -p --from-agent $LETTA_AGENT_ID --conversation <id> "message text"

Arguments:

ArgRequiredDescription
--conversation <id>YesExisting conversation ID
--from-agent <id>YesSender agent ID (injects agent-to-agent system reminder)
"message text"YesFollow-up message (positional after flags)

Example:

letta -p --from-agent $LETTA_AGENT_ID \
  --conversation conversation-xyz789 \
  "Can you explain more about the token refresh flow?"

Understanding the Response

  • Scripts return only the final assistant message (not tool calls or reasoning)
  • The target agent may use tools, think, and reason - but you only see their final response
  • To see the full conversation transcript (including tool calls), use the searching-messages skill with letta messages list --agent <id> targeting the other agent

How It Works

When you send a message, the target agent receives it with a system reminder:

<system-reminder>
This message is from "YourAgentName" (agent ID: agent-xxx), an agent currently running inside the Letta Code CLI (docs.letta.com/letta-code).
The sender will only see the final message you generate (not tool calls or reasoning).
If you need to share detailed information, include it in your response text.
</system-reminder>

This helps the target agent understand the context and format their response appropriately.

Related Skills

  • finding-agents: Find agents by name, tags, or fuzzy search
  • searching-messages: Search past messages across agents, or view full conversation transcripts

平台分布

Codex

36.58%
按下载量换算169

Claude

28.8%
按下载量换算133

Cursor

18.15%
按下载量换算84

Gemini CLI

7.89%
按下载量换算36

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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