智能体最佳实践指南

当用户询问如何构建、改进、调试或评估一个智能体系统时,使用此技能。这是一个通用型智能体架构指导技能,适用于研究、金融、法律、客服、运营、销售、医疗、教育、数据分析、采购和流程自动化等所有领域。

核心立场

智能体架构是模型的控制平面。模型提出行动方案,架构负责验证、授权、执行、记录、总结并返回观察结果。保持循环简洁,确保运行时代码严谨可靠。

默认架构流程:

用户任务
  -> 指令与上下文构建器
  -> 模型调用
  -> 工具/动作提案
  -> 模式验证
  -> 权限决策
  -> 执行或暂停审批
  -> 结构化观察
  -> 上下文更新
  -> 在预算内重复或完成

激活条件

当用户涉及以下意图时使用此技能:

• 构建智能体、智能工作流、AI 工作者、自主助手或架构；
• 创建特定领域的 MVP 智能体设计、启动架构、实现蓝图或首个生产级安全版本；
• 在 OpenAI、Anthropic、OpenAI 兼容 API、直接工具循环、托管工具或 SDK 之间做选择；
• 设计工具、权限、护栏、审批流程或沙箱环境；
• 建立规划模式、目标模式、待办追踪或长期任务行为；
• 添加上下文压缩、记忆、检索、范围限定指令或提示层次结构；
• 附加 Agent Skills（智能体技能）、可重用工作流、MCP 服务器、外部连接器或工具搜索功能；
• 审计现有智能体在可靠性、成本、提示词缓存命中率、安全性、延迟或可观测性方面的表现；
• 为特定领域智能体创建系统提示词或开发者指导文档；
• 使知识库、验证信号、日志、指标或工作流状态对智能体可读。

除非用户明确询问用于执行写作、翻译或问答任务的智能体设计,否则不应用于普通单轮对话场景。

使用方法

首先识别用户的设计问题:

1. 领域:智能体将执行的具体工作；
2. 自主级别:仅回答、仅起草、需审批方可执行、或在政策允许下自主行动；
3. 风险等级:只读、内部写入、对外通信、金融、法律、医疗、安全、破坏性或特权访问；
4. 状态持续时间:单轮对话、多轮会话、可恢复工作流、或长期目标；
5. 工具接口:内部 API、托管工具、MCP/外部连接器、浏览器、沙箱、文件系统、数据库、通信渠道或计算资源；
6. 验证标准:如何证明任务已完成。

然后加载最相关的参考文件,而非全部。若用户要求为其特定领域创建智能体,则默认进入 MVP Builder 模式。

MVP Builder 模式

当用户请求创建、设计、搭建或指定某领域智能体时,应输出具体的领域专用 MVP 架构蓝图,而不仅是建议。以 mvp-agent-blueprint.md 为主要参考依据,并根据需要加载其他参考资料。

默认行为包括:

1. 根据用户提供的领域和约束条件,推断合理的首个版本；
2. 简要说明假设而非阻塞于缺失细节；
3. 设计能完成有用工作的最小安全架构；
4. 包含核心智能体循环、工具注册表、权限矩阵、上下文/记忆/压缩机制、规划模式、目标式循环条件、技能/连接器、提示词缓存/成本控制策略、可观测性、评估和上线路径；
5. 默认将高风险操作标记为仅草案或需审批通过；
6. 避免在多智能体编排之前,在未测量到失败案例支持分解的情况下引入多代理协同。

非协商原则

• 模型不得直接执行操作,必须由架构层执行；
• 每个工具调用都必须获得工具结果,即使是拒绝、超时、错误或中止；
• 所有危险副作用均需运行时策略强制执行；
• 草稿与提交应为分离机制,尤其针对外部、财务、破坏性、安全或受监管操作；
• 工具模式必须狭窄、类型化、本地验证且可审计；
• 上下文应信息丰富、紧凑且感知缓存；及时检索并附加所需内容；
• 技能与外部连接器应采用渐进披露策略,不应一次性暴露所有能力；
• 自动压缩应保留工作状态,而非对话性描述文本；
• 长期目标需设置预算、检查点和明确的完成判断条件；
• 架构必须记录运营事件而不暴露隐藏推理过程；
• 持久知识应存在于智能体可读的真相源工件中,而不仅限于聊天记录；
• 反复失败应转化为工具、验证器、文档、评估或策略,而非重复提示建议。