Skill: xmzuo1976/temporal-agent-plugin (version 2.1.0)

--- name: "temporal-agent-plugin" description: "Provides temporal awareness for AI agents, including timing prediction, progress monitoring, and social timing understanding. Invoke when AI needs time perception capabilities or when timing-related issues need to be addressed." --- # 智能体时序感知插件 一个为AI及AI框架设计的时序感知插件，解决AI的"体感缺失"问题。 ## 核心功能 ### 1. 任务执行中的"过程体感" - 解决"黑盒焦虑" - **耗时预估**：基于历史执行数据和任务类型，预测完成时间 - **进度感知**：提供实时进度更新和预估剩余时间 - **异常检测**：识别执行过程中的异常延迟，主动采取措施 ### 2. 用户交互中的"社交体感" - 解决"读不懂空气" - **动态打断管理**：识别用户的停顿和犹豫，合理控制回应时机 - **沉默管理**：理解不同长度停顿的语义，避免打断或忽略用户 - **上下文时效性**：根据时间窗口判断信息的时效性，提供适当的回应 ### 3. 物理/数字操作中的"因果体感" - 解决"时空错位" - **动作与反馈时序对齐**：预测操作延迟，实现精准控制 - **长流程任务记忆**：通过"双时态记忆"保持任务的时间连贯性 - **因果关系预测**：理解动作和结果之间的时间延迟，做出合理预判 ## 技术架构 ### 核心组件 - **TemporalAnalyzer**：时序分析引擎，处理时间相关数据 - **ProgressEstimator**：进度预估系统，预测任务执行进度和剩余时间 - **AnomalyDetector**：异常检测模块，识别执行过程中的异常延迟 - **SocialTemporal**：社交时序理解，理解对话中的停顿和节奏 - **CausalPredictor**：因果预测模型，预测动作和结果之间的时间关系 ### 框架集成 - **LangChainAdapter**：与LangChain框架集成 - **LlamaIndexAdapter**：与LlamaIndex框架集成 - **CustomAdapter**：与自定义AI框架集成 ## 安装 ### 依赖项 ```bash pip install pandas numpy scikit-learn pyarrow fastapi uvicorn pytest python-dateutil scipy matplotlib pytz geopy ``` ## 使用方法 ### 作为Python库使用 ```python from src.core.temporal_analyzer import TemporalAnalyzer from src.core.progress_estimator import ProgressEstimator from src.core.anomaly_detector import AnomalyDetector from src.core.social_temporal import SocialTemporal from src.core.causal_predictor import CausalPredictor # 初始化时序分析引擎 analyzer = TemporalAnalyzer() # 开始计时 task_id = "download_task" analyzer.start_timer(task_id) # 执行任务 # ... # 停止计时 duration = analyzer.stop_timer(task_id) print(f"任务执行时间：{duration}秒") # 预测任务执行时间 predicted_duration = analyzer.predict_duration("analysis", complexity=2.0) print(f"预测执行时间：{predicted_duration}秒") ``` ### 与LangChain集成 ```python from src.adapters.langchain_adapter import LangChainAdapter from langchain.chat_models import ChatOpenAI # 初始化适配器 adapter = LangChainAdapter() # 创建语言模型 llm = ChatOpenAI(temperature=0) # 创建智能体 agent = adapter.create_agent(llm) # 运行智能体 result = agent.run("帮我分析一份100页的财报，告诉我需要多久") print(result) ``` ### 与LlamaIndex集成 ```python from src.adapters.llama_index_adapter import LlamaIndexAdapter from llama_index.core.llms import OpenAI # 初始化适配器 adapter = LlamaIndexAdapter() # 创建语言模型 llm = OpenAI(temperature=0) # 创建智能体 agent = adapter.create_agent(llm) # 运行智能体 result = agent.chat("帮我分析一份100页的财报，告诉我需要多久") print(result) ``` ## 应用场景 ### 1. AI助手 - 为AI助手添加时间感知能力，让它知道任务需要多长时间 - 当任务执行时间过长时，主动告知用户 - 理解用户的停顿和犹豫，实现自然的对话 ### 2. 自动化工具 - 监控自动化任务的执行进度 - 检测异常延迟，及时采取措施 - 预测任务完成时间，合理安排后续任务 ### 3. 物理操作智能体 - 预测操作延迟，实现精准控制 - 理解动作和结果之间的时间关系 - 保持长流程任务的时间连贯性 ## 技术特点 - **精确的时间感知**：基于历史数据和统计分析，提供准确的时间预测 - **实时的进度反馈**：实时更新任务进度，提供剩余时间预估 - **智能的异常处理**：自动检测异常延迟，主动采取措施 - **自然的社交交互**：理解对话中的停顿和节奏，实现自然的交互 - **精准的因果预测**：预测动作和结果之间的时间关系，实现精准控制 ## 版本 - **2.0.0**：新增贝叶斯预测器、智能超时预测器、分布式时钟同步等功能 - **1.0.0**：初始版本，包含所有核心功能 ## 许可 MIT-0

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scikit-learn
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fastapi
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pytest
python-dateutil
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matplotlib
pytz
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content: # 核心模块初始化文件


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content: # API模块初始化文件


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content: # 适配器模块初始化文件


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content: # Created by pytest automatically.
*


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