Doppelgänger(ADG).
功能概述
Doppelgänger(ADG).是一项面向实际任务的技能,主要用于ADG是现实世界通信中一个政策性身份代理;它作为一个受限制的自主代表,在正式的prov中代表您进行通信。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
结果检查与注意事项
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
Agent Doppelgänger(ADG)
ADG 是一种面向现实世界通信的策略约束型身份代理。它作为受严格限制的自主代理,在形式化可证明的边界内代表你进行通信。
核心工作流
- 适配器(Adapter):对来自各类渠道的输入消息进行标准化处理。
- 意图分析(Intent Analysis):沿“领域(Domain)、影响程度(Stakes)、权限等级(Authority)、模糊性(Ambiguity)”四个维度对意图进行分类。
- 策略门控(Policy Gate):评估声明式策略(DSL),判定代理是否被允许处理该请求。
- 置信度引擎(Confidence Engine):分别衡量意图分析结果与建议处理方式的置信度。
- 响应生成(Response Generation):结合你的 Style、Heuristics 和 Preferences 合成响应。
- 验证器(Verifier):在发送或草拟前,依据硬性约束对响应进行审计。
实现细节
1. 身份建模
身份被建模为四层结构的组合:
- Style:表层表达特征(如长度、直接性、词汇选择)。
- Heuristics:核心决策逻辑(例如,“拒绝无议程的会议邀请”)。
- Preferences:软性偏好权重(例如,Work > Social)。
- Constraints:硬性、用户定义的规则。
2. 权限与策略
策略采用声明式定义,并在任何内容生成之前即完成评估。此举确保系统安全性,并防止提示注入(prompt injection)绕过限制。
3. 升级机制(Escalation)
当出现以下任一情况时,ADG 将自动将请求升级交由你处理(进入 Draft 或 Block 状态):
- 策略被违反。
- 置信度低于预设阈值。
- 请求涉及禁用领域(如 Finance、Legal、Medical 等)。
参考文档
- 完整架构蓝图详见
specification.md。
- 正式策略语言定义详见
policy-dsl.md(待创建)。
禁止建模范围
ADG 严格禁止建模或处理以下内容:
- Secrets
- Financial authority
- Legal intent
- Political opinions
- Emotional vulnerability/trauma