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agent-harness-construction

设计和优化AI代理的动作空间、工具定义和观察格式,以提高完成率。

不碰外部(只输出文字)无严重或高危命中affaan-m/ECC

它会碰到什么

扫了多少1 个文本文件,1 KB
它会碰到什么不碰外部(只输出文字)
命中总数0 处
命中统计严重 0 · 高 0 · 中 0 · 低 0

这一栏是扫描器报的事实,不是结论。命中多不等于有毒(安全工具、规则库、示例脚本本来就会包含危险写法),命中少也不等于干净。它和你手上的凭据、文件、网络有什么关系,需要你自己看。

技能内容

智能体框架构建

当你在改进智能体的规划、调用工具、从错误中恢复以及收敛到完成状态的方式时,使用此技能。

核心模型

智能体输出质量受限于:

  1. 行动空间质量
  2. 观察质量
  3. 恢复质量
  4. 上下文预算质量

行动空间设计

  1. 使用稳定、明确的工具名称。
  2. 保持输入模式优先且范围狭窄。
  3. 返回确定性的输出形状。
  4. 除非无法隔离,否则避免使用全能型工具。

粒度规则

  • 对高风险操作(部署、迁移、权限)使用微工具。
  • 对常见的编辑/读取/搜索循环使用中等工具。
  • 仅当往返开销是主要成本时使用宏工具。

观察设计

每个工具响应都应包括:

  • status: success|warning|error
  • summary: 一行结果
  • next_actions: 可执行的后续步骤
  • artifacts: 文件路径 / ID

错误恢复契约

对于每个错误路径,应包括:

  • 根本原因提示
  • 安全重试指令
  • 明确的停止条件

上下文预算管理

  1. 保持系统提示词最少且不变。
  2. 将大量指导信息移至按需加载的技能中。
  3. 优先引用文件,而不是内联长文档。
  4. 在阶段边界处进行压缩,而不是任意的令牌阈值。

架构模式指导

  • ReAct:最适合路径不确定的探索性任务。
  • 函数调用:最适合结构化的确定性流程。
  • 混合模式(推荐):ReAct 规划 + 类型化工具执行。

基准测试

跟踪:

  • 完成率
  • 每项任务的重试次数
  • pass@1 和 pass@3
  • 每个成功任务的成本

反模式

  • 太多语义重叠的工具。
  • 不透明的工具输出,没有恢复提示。
  • 仅输出错误而没有后续步骤。
  • 上下文过载,包含不相关的引用。

想直接用这个技能?

本站把开放许可(MIT / Apache 等)的技能按仓库打包整理到网盘,点一下转存到你自己的网盘,不用一个个从 GitHub 拉。许可未声明的技能只给原始仓库链接,不打包。

它属于哪个仓库

星标★ 259,931
本站分层T1
该仓技能数903
原文件路径docs/zh-CN/skills/agent-harness-construction/SKILL.md

同一个仓库里的其他技能

看这个仓库的全部 903 个技能

同名技能的其他版本

有 3 个不同仓库或目录里都有叫 agent-harness-construction 的技能。它们内容并不相同,别混用:

  • affaan-m/ECC — AI エージェントのアクション空間、ツール定義、観測フォーマットを設計・最適化して完了率を向上させます。
  • affaan-m/ECC — Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting f