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AI 代理開發工作流程

概述

專門用於建構 AI 代理的工作流程，包含單一自主代理、多代理系統、代理協調、工具整合以及人機協作模式。

何時使用此工作流程

在以下情況使用此工作流程：

• 建構自主 AI 代理
• 建立多代理系統
• 實作代理協調
• 為代理新增工具整合
• 設定代理記憶體

工作流程階段

階段 1：代理設計

應調用的技能

• ai-agents-architect - 代理架構
• autonomous-agents - 自主模式

行動

1. 定義代理目的
2. 設計代理能力
3. 規劃工具整合
4. 設計記憶體系統
5. 定義成功指標

可複製提示詞

使用 @ai-agents-architect 設計 AI 代理架構

階段 2：單一代理實作

應調用的技能

• autonomous-agent-patterns - 代理模式
• autonomous-agents - 自主代理

行動

1. 選擇代理框架
2. 實作代理邏輯
3. 新增工具整合
4. 設定記憶體
5. 測試代理行為

可複製提示詞

使用 @autonomous-agent-patterns 實作單一代理

階段 3：多代理系統

應調用的技能

• crewai - CrewAI 框架
• multi-agent-patterns - 多代理模式

行動

1. 定義代理角色
2. 設定代理通訊
3. 設定協調機制
4. 實作任務委派
5. 測試協調

可複製提示詞

使用 @crewai 建構具有角色的多代理系統

階段 4：代理協調

應調用的技能

• langgraph - LangGraph 協調
• workflow-orchestration-patterns - 協調模式

行動

1. 設計工作流程圖
2. 實作狀態管理
3. 新增條件分支
4. 設定持久化
5. 測試工作流程

可複製提示詞

使用 @langgraph 建立有狀態的代理工作流程

階段 5：工具整合

應調用的技能

• agent-tool-builder - 工具建構
• tool-design - 工具設計

行動

1. 識別工具需求
2. 設計工具介面
3. 實作工具
4. 新增錯誤處理
5. 測試工具使用

可複製提示詞

使用 @agent-tool-builder 建立代理工具

階段 6：記憶體系統

應調用的技能

• agent-memory-systems - 記憶體架構
• conversation-memory - 對話記憶體

行動

1. 設計記憶體結構
2. 實作短期記憶體
3. 設定長期記憶體
4. 新增實體記憶體
5. 測試記憶體檢索

可複製提示詞

使用 @agent-memory-systems 實作代理記憶體

階段 7：評估

應調用的技能

• agent-evaluation - 代理評估
• evaluation - AI 評估

行動

1. 定義評估標準
2. 建立測試情境
3. 衡量代理效能
4. 測試邊界情況
5. 迭代改進

可複製提示詞

使用 @agent-evaluation 評估代理效能

代理架構

使用者輸入 -> 規劃器 -> 代理 -> 工具 -> 記憶體 -> 回應
              |          |        |        |
         分解任務    LLM 核心  行動   短期/長期

品質關卡

• 代理邏輯運作正常
• 工具已整合
• 記憶體功能正常
• 協調已測試
• 評估通過

相關工作流程套件

• ai-ml - AI/ML 開發
• rag-implementation - RAG 系統
• workflow-automation - 工作流程模式

限制

• 僅在任務明確符合上述範圍時使用此技能。
• 請勿將輸出視為特定環境驗證、測試或專家審查的替代品。
• 如果缺少所需的輸入、權限、安全邊界或成功標準，請停止並要求釐清。