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。
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:
- 行动空间质量
- 观察质量
- 恢复质量
- 上下文预算质量
行动空间设计
- 使用稳定、明确的工具名称。
- 保持输入模式优先且范围狭窄。
- 返回确定性的输出形状。
- 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|errorsummary: 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
- 保持系统提示词最少且不变。
- 将大量指导信息移至按需加载的技能中。
- 优先引用文件,而不是内联长文档。
- 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。
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