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Weaviate 推出 Agent 技能，賦能 AI 編碼代理

Weaviate

2026年2月22日星期日 上午3:22 GMT+9 讀取時間約4分鐘

Weaviate

這個全新的開源資源庫提供結構化技能、斜線命令以及可用於生產的範例手冊，旨在降低 AI 編碼錯誤並加快基於 Weaviate 的應用開發。

**阿姆斯特丹，荷蘭，2026年2月21日（GLOBE NEWSWIRE）-- **2026年2月20日——領先的開源 AI 資料庫 Weaviate 今日宣布推出 Weaviate Agent 技能，這是一個創新的開源資源庫，為流行的編碼代理如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 和 Gemini CLI 提供精確的工具，以產生針對 Weaviate 工作流程的生產就緒代碼。

此版本直接建立在 Weaviate 的查詢代理（Query Agent）之上，該代理於2025年3月首次預覽，並於2025年9月正式推出。查詢代理支持多集合的自然語言查詢，具有多集合路由、智能查詢擴展、複雜問題的分解、用戶自定義篩選器以及重新排序以獲得最佳結果。開發者可以立即在 Weaviate Cloud 的免費沙盒叢集上測試 Agent 技能——這些小型實例設計用於實驗，持續14天，可擴展或升級為正式的共享雲端環境。

全面的資源庫工具

github.com/weaviate/agent-skills 資源庫分為兩個核心部分，提供從基本操作到完整應用的全生命周期支持。

/skills/weaviate 目錄中的 Weaviate 技能提供細粒度的腳本，用於關鍵任務。這些任務包括集群管理（如架構檢查、集合建立和元數據檢索）；資料生命週期操作（包括從 CSV、JSON 或 JSONL 文件導入，以及範例資料生成）；由查詢代理驅動的代理搜索；以及混合搜索（結合語義和關鍵字，帶有 alpha 參數）、純語義或關鍵字模式的高級檢索選項。

/skills/weaviate-cookbooks 文件夾中的範例手冊提供端到端的生產應用藍圖。亮點包括使用 FastAPI 後端和 Next.js 前端構建的查詢代理聊天機器人；使用 ModernVBERT 進行多向量嵌入的多模態 PDF RAG 管道，配合 Ollama 或 Qwen3-VL 進行生成；基本、進階和代理式 RAG 實現，包含分解和重新排序；以及整合自定義工具和持久記憶的 DSPy 優化代理。

六個簡化的斜線命令

Agent 技能引入六個直觀的命令，AI 編碼代理可以自動發現並執行，簡化 Weaviate 的互動流程：

/weaviate:ask: 通過查詢代理提供帶引用的 AI 生成答案。  

/weaviate:collections: 列出所有架構或檢查特定集合。  

/weaviate:explore: 顯示資料指標、計數和範例物件。  

/weaviate:fetch: 根據 ID 或屬性篩選並取得物件。  

/weaviate:query: 在集合中進行自然語言搜索。  

/weaviate:search: 執行混合、語義或關鍵字搜索，帶有 alpha 混合等參數。  
  
  
  

 






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例如，開發者可以運行 “/weaviate:search query ‘最佳筆記型電腦’ collection ‘Products’ type ‘hybrid’ alpha ‘0.7’” 以進行平衡檢索，或在文件資料庫中運行 “/weaviate:ask 什麼是向量資料庫的優點？”

CEO Bob van Luijt 的願景

Weaviate 的共同創始人兼 CEO Bob van Luijt（於2019年3月將 Weaviate 推為開源向量搜尋引擎）分享了此次推出的見解。「Weaviate Agent 技能彌合了高速 AI 編碼與可靠基礎設施之間的鴻溝，讓開發者能在不需除錯代理幻覺的情況下，構建複雜的 AI 系統，」van Luijt 表示。

作為荷蘭知名的科技企業家，Van Luijt 支持開源 AI 工具。他將 Weaviate 定義為一個「全配備」的技術堆疊，結合向量搜尋、結構化篩選和代理能力，適用於現代 AI 應用。

快速部署，立即上手

整合設計注重速度。只需一個命令，例如 npx skills add weaviate/agent-skills，或在 Claude Code 等工具中使用插件管理器，即可安裝。並使用您的 Weaviate Cloud 端點和來自免費沙盒叢集的 API 金鑰配置環境變數。

運行 /weaviate:quickstart 以獲得引導設置。此次發布與 Weaviate 2025 年的發展動能同步，包括查詢代理正式版、增強的 TypeScript/Python SDK、多輪對話、串流回應，以及支持更廣泛生態系的 C#/Java 客戶端。

Weaviate 邀請社群點讚此資源庫，提交新範例手冊的 pull request，並在 GitHub、Weaviate 論壇、Slack 工作空間和 X（前 Twitter）上參與討論。

對 AI 發展的策略性影響

Agent 技能解決了一個關鍵痛點：由於幻覺或過時的知識，AI 代理常常產生不準確或不完整的向量資料庫代碼。透過提供經驗證的模組化工具，Weaviate 促使從原型到生產的迭代速度加快。

早期用戶反映，RAG 管道和代理應用的除錯時間降低了三倍。該資源庫的模組化設計也促進貢獻，未來計劃擴展技能範圍，包括生成模組、租戶隔離和混合雲部署。

關於 Weaviate

Weaviate 是一個開源的 AI 資料庫，專為大規模存儲、檢索和調度生成式 AI 而設。由企業級 Weaviate Cloud 服務支援，能驅動代理工作流程——從簡單的語義搜索到複雜的多代理系統——在數十億物件上實現亞秒延遲。

媒體聯絡人：

Philip Vollet

PR@weaviate.io

+49-160-96488554