设计、构建并部署AI智能体，涵盖架构模式、框架选型、记忆系统及生产安全。
在设计代理系统时使用, 选择框架、 执行内存/ 工具、 指定团队的代理行为, 或审查代理安全
功能概述
在设计代理系统时使用, 选择框架、 执行内存/ 工具、 指定团队的代理行为, 或审查代理安全是一项面向实际任务的技能，主要用于@ @ info: status. opic. file.；Architec。
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。
适用场景
适用于设计智能体（agent）系统、选择框架、实现记忆（memory）与工具（tools）、为多智能体团队明确智能体行为规范，或评审智能体安全边界时。
速查表
| 主题 | 文件 |
|---|---|
| 架构模式与记忆机制 | architecture.md |
| 框架对比 | frameworks.md |
| 按角色划分的用例 | use-cases.md |
| 实现模式与代码示例 | implementation.md |
| 安全边界与风险 | security.md |
| 评估与调试方法 | evaluation.md |
构建前 — 决策检查清单
- 是否已明确定义单一目标？ 若无法用一句话清晰描述其目的，则应拆分为多个智能体
- 用户是否已明确？ 是内部团队、终端用户，还是其他系统？
- 交互方式是什么？ 聊天界面、语音、API 接口，还是定时任务？
- 单智能体 vs 多智能体？ 从简单起步——仅当角色存在本质差异时，才引入额外智能体
- 记忆策略是否已确定？ 哪些信息仅在当前会话中保留？哪些跨会话持久化？哪些需永久存储？
- 工具访问权限层级是否已划分？ 哪些操作是只读的？哪些可写入？哪些具备破坏性？
- 升级（escalation）规则是否已定义？ 在何种情况下必须由人工介入？
- 成本上限是否已设定？ 每项任务、每位用户或每月的预算分别是多少？
关键原则
- 始终从一个智能体起步 —— 多智能体架构会显著增加协调开销；须先验证单智能体确实无法满足需求
- 明确定义升级触发条件 —— 用户情绪激烈、出现法律相关表述、置信度骤降、连续失败等情况，均需立即转交人工处理
- 严格分离读取类与写入类工具 —— 读取类工具所需审批级别应低于写入类工具
- 全面记录所有操作 —— 包括工具调用、决策过程、用户交互等，确保可追溯的审计日志
- 以对抗性思维开展测试 —— 假设用户将主动尝试破坏或操纵智能体行为
- 按任务类型设定预算 —— 简单任务使用成本更低的模型，复杂任务再启用高成本模型
智能体循环（心智模型）
OBSERVE → THINK → ACT → OBSERVE → ...
所有智能体均遵循该循环。差异体现在：
- 观察内容（上下文窗口、记忆、工具返回结果）
- 思考方式（直接推理、思维链、规划式推理等）
- 可执行动作的范围（支持调用的工具、API、通信通道等）
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