"Feld", "Bauernhof", "Parzelle", "Hektar"?
WORKFLOW 1: Feldverwaltung
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GeschäftsprozesseÖffentliche Skills
Agriculture Management
Betriebsführung für AI-Agenten in der Landwirtschaft — Feldverwaltung, Anbauplanung, Wetterinformationen, Satellitenüberwachung (NDVI), Rohstoffmärkte, IoT-Sensoren, Ertragsabschätzung und Schädlings-/Krankheitserkennung.
Was diese Skill lehrt
Ein wiederverwendbares Playbook für eine bestimmte Art von Arbeit.
Ein MCP-Server teilt einem Agenten mit, welche Aktionen verfügbar sind. Eine Skill fügt die Bewertung dieser Aktionen hinzu: wie man den Auftrag erkennt, welche Reihenfolge zu befolgen ist, was zu vermeiden ist und wie entschieden wird, dass das Ergebnis abgeschlossen ist.
Orchestrieren Sie landwirtschaftliche Abläufe — verwalten Sie Felder und Kulturen, überwachen Sie das Wetter, analysieren Sie Satellitenbilder (NDVI), verfolgen Sie Rohstoffmärkte, lesen Sie IoT-Sensoren aus, schätzen Sie Erträge und erkennen Sie Schädlings- und Krankheitsrisiken. Verwenden Sie dies, wenn Sie landwirtschaftliche Felder verwalten, Pflanzungen planen, Wettervorhersagen prüfen, die Gesundheit von Kulturen überwachen, Rohstoffmärkte verfolgen…
Architektur
Wie Agriculture Management einen ADK-Rust-Agenten anleitet.
Die Skill bleibt lesbar und portabel, weil sie Anweisungen enthält und keine Dienstanmeldeinformationen oder Geschäftsdaten. ADK-Rust stellt sie dem Agenten bereit, der Agent wählt aus seiner geprüften Werkzeuggrenze und der verbundene MCP-Server führt die authentifizierte Operation aus.
01
Benutzeranfrage
Der Agent erhält ein Ziel, das in Alltagssprache ausgedrückt wird.
02
Agriculture Management Fähigkeit
Passt die Absicht an, liefert den Entscheidungsleitfaden und schränkt die Werkzeuggrenze ein.
03
ADK-Rust Agent
Plant den Workflow und streamt jeden sinnvollen Schritt durch die Laufzeit.
04
mcp-agriculture
Führt authentifizierte Operationen gegen das System aus, das die Fähigkeit besitzt.
05
Verifiziertes Ergebnis
Die Abschlussregeln der Skill bestimmen die Beweise, die dem Benutzer zurückgegeben werden.
Entscheidungsleitfaden
Wie der Agent eine Anfrage in die richtige Aktion umsetzt.
Diese Routen stammen direkt aus den Skill-Anweisungen. Sie helfen dem Modell, die Absicht zu erkennen und ein fokussiertes Werkzeug oder einen Workflow auszuwählen, anstatt über die gesamte Fähigkeitsoberfläche zu improvisieren.
"Pflanze", "Ernte", "Saison", "Kalender"?
WORKFLOW 2: Anbauplanung
"Wetter", "Regen", "Vorhersage", "Frost"?
WORKFLOW 3: Wetterinformationen
"NDVI", "Gesundheit", "Satellit", "grün"?
WORKFLOW 4: Pflanzenzustand (Satellit)
"Preis", "Markt", "verkaufen", "Rohstoff"?
WORKFLOW 5: Marktinformationen
"Sensor", "Boden", "Feuchtigkeit", "IoT"?
WORKFLOW 6: IoT-Überwachung
"Ertrag", "Ernte", "Schätzung"?
WORKFLOW 7: Ertragsabschätzung
"Schädling", "Krankheit", "Bedrohung"?
WORKFLOW 8: Bedrohungserkennung
Bewährte Workflows
Wiederholbare Abläufe für nützliche Ergebnisse.
Ein Workflow verbindet mehrere Werkzeugaufrufe zu einer Aufgabe, die der Benutzer tatsächlich erkennt. Die Skill erklärt die Abfolge und das beabsichtigte Ergebnis, während ADK-Rust den Fortschritt des Agenten durch die gemeinsame Laufzeit streamt.
011-3 Aufrufe
Feldverwaltung
Felder, Pflanzen, Aktivitäten verfolgen
023-4 Aufrufe
Pflanzplanung
Optimale Aussaat mit Wetterfenster
032-4 Aufrufe
Wetterinformationen
Vorhersagen, Warnungen, historische Vergleiche
042-3 Aufrufe
Satellitengesundheit
NDVI, Stress-Erkennung, Anomalien
052-4 Aufrufe
Marktinformationen
Preise, Trends, optimaler Verkaufszeitpunkt
062-3 Aufrufe
IoT-Überwachung
Bodenfeuchte, Niederschlag, Sensoren
Werkzeuggrenze
Die Skill kann 34 dokumentierte Werkzeuge verwenden.
Diese Whitelist wird von der Skill deklariert. Sie hält den Agenten auf die für diesen Auftrag benötigten Aktionen fokussiert, während mcp-agriculture die Verantwortung für Authentifizierung, Validierung und das verbundene System behält.
list_fields
get_field
create_field
update_field
list_crops
get_crop
plant_crop
get_crop_calendar
log_harvest
log_activity
list_activities
get_activity_summary
get_forecast
get_historical_weather
get_weather_alerts
get_growing_degree_days
get_field_ndvi
get_crop_health
detect_anomalies
get_field_boundary
get_commodity_price
get_price_history
get_market_trends
list_commodities
get_best_sell_time
list_sensors
get_sensor_reading
get_soil_moisture
get_rainfall
estimate_yield
get_harvest_history
compare_seasons
get_pest_alerts
get_disease_risk
Arbeitsregeln
Was der Agent tun sollte.
- Folgen Sie dem Entscheidungsleitfaden, verwenden Sie die deklarierte Werkzeuggrenze und überprüfen Sie das Ergebnis, bevor Sie antworten.
Betriebsgrenzen
Was der Agent vermeiden sollte.
- Überprüfen Sie das vollständige SKILL.md, bevor Sie diese Skill für die Produktion aktivieren.
Installieren und verbinden
Fügen Sie die Skill neben der Fähigkeit hinzu, die sie erwartet.
Installieren Sie das Repository dort, wo Ihr ADK-Rust-Skill-Loader es entdecken kann, verbinden Sie mcp-agriculture und bestätigen Sie, dass die deklarierten Werkzeuge verfügbar sind, bevor Sie den Agenten den Workflow verwenden lassen.
Skill installieren
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-agriculture-management.git \
~/.skills/skills/agriculture-managementADK-Rust Ladeform
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("agriculture-management").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;Die Kompatibilitätserklärung des Repositories: Erfordert eine Verbindung zum mcp-agriculture Server (Open-Meteo, Sentinel-2, Rohstoff-APIs, IoT-Backends).
Offizielle Dokumentation
Lesen Sie das vollständige Skill-Paket.
Das Repository bleibt autoritativ für seine genauen Anweisungen, Beispiele, Hilfsskripte, Assets, MCP-Anforderungen, Lizenz und spätere Updates.
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Quelleneintrag
Repository-Metadaten für diesen Skill-Eintrag.
- Lizenz
- Apache-2.0
- Erlaubte Werkzeuge
- 34
- Referenzen
- 3
- Revision
- 460e681989a9
- Aktualisiert
- 31. Mai 2026