智能体工程

智能体工程 是做什么的？

在AI智能体执行大部分实现工作、人工负责质量和风险控制的工程工作流中使用此技能。

操作原则

1. 在执行前定义完成标准。
2. 将工作分解为适合智能体处理的单元。
3. 根据任务复杂度选择模型层级。
4. 通过评估和回归检查进行衡量。

先评估后执行循环

1. 定义能力评估和回归评估。
2. 运行基线并捕获失败特征。
3. 执行实现。
4. 重新运行评估并对比差异。

任务分解

应用15分钟单元规则：

• 每个单元应可独立验证
• 每个单元应具有单一主要风险
• 每个单元应暴露清晰的完成条件

模型路由

• Haiku：分类、模板转换、窄幅编辑
• Sonnet：实现和重构
• Opus：架构、根因分析、多文件不变量

会话策略

• 对于紧密耦合的单元继续当前会话。
• 在主要阶段转换后开启新会话。
• 在里程碑完成后压缩，不要在活跃调试期间进行。

AI生成代码的审查重点

优先关注：

• 不变量和边界情况
• 错误边界
• 安全性和身份验证假设
• 隐藏耦合和发布风险

当自动化格式/检查已强制风格时，不要将审查周期浪费在仅风格不一致上。

成本纪律

跟踪每项任务：

• 模型
• 令牌估计
• 重试次数
• 实际耗时
• 成功/失败

仅当较低层级模型因清晰的推理差距失败时，才升级模型层级。