证据快照复核于 2026-09-16GitHub 数据核对日期: 2026-08-21
来源已审查独立 Skill自动化与智能体openma-platform-users Profileagent-builders Profile

create-agent

用于在 OpenMA 中通过对话创建和配置托管智能体的技能。

快速了解

它能做什么

用于在 OpenMA 中通过对话创建和配置托管智能体的技能。

本站提供的是中文说明,不代表该项目或 Plugin 自身提供中文界面;语言支持请以上游文档为准。

能力
自动化与智能体智能体配置工作流自动化

选择前先看

当用户希望创建智能体、机器人或自动化任务时使用此 SKILL.md。它会引导完成任务澄清、模型选择、限定的系统提示词、默认工具、智能体创建,以及会话、技能和模型卡等后续配置。

适合谁

希望在 OpenMA 实例中结构化创建 AI 智能体的使用者。

常见任务

  • 把模糊的智能体或机器人需求整理为 OpenMA 智能体配置。
  • 选择初始模型并编写聚焦的系统提示词。
  • 使用默认 OpenMA 工具集创建智能体,再启动会话或配置相关资源。

权限与数据

这是说明性内容;它本身不会执行 API 调用或访问数据。

权限
  • 按其指引操作时,可能会在 OpenMA 中创建智能体、会话、模型卡、API 密钥、技能或 Vault 资源。
数据处理
  • 该技能说明 OpenMA 使用 Vault 管理凭据并提供范围受限的智能体访问;本记录未独立验证具体部署的数据处理方式。
外部服务
  • 执行所述 API 或 CLI 流程需要 OpenMA 实例。
  • 可选的模型提供商和 MCP 服务取决于你的配置。
凭据
  • 创建模型卡可能需要 LLM 提供商 API 密钥。
  • 根据该技能,程序化访问 OpenMA 需要 API 密钥。

局限

  • 它是面向 OpenMA 的智能体设置指引,不是独立的智能体运行时。
  • 记录中的模型默认值和 CLI/API 示例均为仓库声明,未在本次整理中运行。
  • 实际工具权限、模型可用性和外部服务权限取决于目标 OpenMA 部署。

DSHub 已核对

  • 固定版本源文件将其声明为 create-agent 技能,并描述了对话触发条件和六步创建流程。
  • 仓库将 OpenMA 描述为托管智能体平台,并记录了会话、环境、模型卡和 Vault 等资源。

DSHub 未核对

  • 未安装或实际运行该技能。
  • 未测试 OpenMA 实例、模型提供商、Vault 或外部 MCP 连接。
  • 提供的证据中未声明 Harness 版本范围。

固定版本安装

主要操作

这个独立 Skill没有 DSH Plugin 安装操作,请根据源码文档使用真实交付方式。

访问源码项目

维护者原文

Skill 使用说明

查看 commit 6fb37bf 对应的 SKILL.md
维护者编写的上游内容原文于 2026/9/16skills/create-agent/SKILL.md 获取,正文和仓库相对媒体固定到 commit 6fb37bf73bff,内容哈希为 d4922853fc9f。以下是未经 DSHub 翻译的上游原文,语言可能与当前页面不同;第三方托管的 badge 可能独立更新。

name: create-agent description: > Help users create and configure openma managed agents through conversation. Trigger when users say "create an agent", "I need an agent that...", "set up an agent for", "build me a bot", or describe a task to automate. Also trigger for "Create with AI" from Dashboard. Also use when users ask about the openma platform, what it can do, how to use the CLI, or how to configure resources.

openma Agent Creator

What is openma?

openma is an open-source platform for building, deploying, and managing AI agents. Think of it as a managed runtime — you define an agent (model + system prompt + tools), the platform handles sandboxed execution, credential management, and session state.

What you can do with it:

  • Build agents for any task: coding, research, data analysis, customer support, automation
  • Run agents in sandboxes — each session gets an isolated container with file system, shell, and network
  • Connect external services via MCP servers (GitHub, Slack, Linear, Notion, etc.) with OAuth
  • Use any LLM — Anthropic, OpenAI, DeepSeek, or any OpenAI-compatible provider
  • Install community skills from ClawHub to extend agent capabilities
  • Manage credentials securely in vaults — agents get scoped access, secrets never leak
  • Collaborate — multi-user workspace with API key access for CLI/SDK integration

Creating an Agent

Flow

  1. Understand the goal — ask what the agent should do. If vague, one question: "What's the main task?" Two rounds max, then build.

  2. Pick the model — check /v1/model_cards first. Defaults:

    • Complex/coding: claude-opus-4-6
    • General (default): claude-sonnet-4-6
    • Simple/fast: claude-haiku-4-5-20251001
    • OpenAI: gpt-4o, o3
  3. Write system prompt — specific, actionable, bounded. Not generic.

  4. Select tools — default agent_toolset_20260401 (file ops, bash, web) covers most cases.

  5. Create:

    POST /v1/agents
    { "name", "model", "system", "tools": [{"type":"agent_toolset_20260401"}] }
    
  6. Next steps — offer to create session, configure skills, set up model card.

Platform Quick Ref

Agents need a session to run. Sessions need an environment (sandbox).

Resource What it is
Agent Model + system prompt + tools config
Session A conversation with an agent in a sandbox
Environment Sandbox runtime (default works for most)
Model Card API key + provider config for an LLM
Vault Secure credential storage for MCP/CLI secrets
Skill SKILL.md that gives agents domain expertise
API Key Programmatic access token for CLI/SDK
oma agents create <name>                    # create agent
oma sessions create --agent <id> --env <id> # start session
oma sessions message <id> <text>            # send message
oma models create --name <n> --model-id <id> --api-key <key>
oma keys create                             # generate API key
oma skills install <slug>                   # install from ClawHub
oma --help                                  # full command list

Model card providers: ant, oai, ant-compatible, oai-compatible.

有意识地管理

安装与管理

前置条件与目标 Profile

目标 openma-platform-users Profile, agent-builders Profile

交付方式 Skill 文件 — https://raw.githubusercontent.com/openma-ai/open-managed-agents/6fb37bf73bff09b9b1ec70dd6af07191fa7402d7/skills/create-agent/SKILL.md

兼容性与访问范围

For users configuring agents on an OpenMA instance Not declared in supplied evidence

检查兼容性证据

风险事实

credential_configuration

The guidance includes configuring model API keys and vault-backed credentials.

证据
证据与编辑审查Manifest、Bundle patch、分发与新鲜度

不可变证据

审查状态与源码活动

AI 已审查

仓库采用 Apache-2.0 许可证;重新分发或修改前请审阅许可证条款。

AI 审查于 2026/9/16 UTC 14:25GitHub 事实核对日期: 2026/9/16 UTC 14:25

自当前证据基线以来,没有记录到重要源码变化。

下一步

比较生态 Artifact 类型

订阅重要变化: create-agent