编程开发
设计可落地的 AI Agent 架构
从任务边界、工具、状态和失败恢复出发设计智能体系统。
OUTCOME
先看最终成果
一份包含组件、数据流、权限与失败策略的 Agent 架构方案。
STEP BY STEP
跟着步骤完成
- 01
明确边界
梳理真实任务与成功标准
- 02
建立流程
划分模型、工具、记忆与控制层
- 03
执行与留痕
设计权限边界和人工审批点
- 04
验证结果
用失败场景验证架构
PROMPT
可直接使用的提示词
请只做架构设计,不写实现代码。根据{{业务任务}}梳理成功标准、组件边界、工具权限、状态管理、人工审批、失败恢复和评估方案,并指出不需要使用 Agent 的部分。把双大括号中的内容替换为你的真实信息。先补足上下文,再追求表达效果。
QUALITY CHECK
交付前检查
- 输入材料和任务边界已经明确
- 关键判断能够回到真实证据
- 高风险动作保留人工确认
- 结果满足预先定义的验收标准
SOURCE
来源与改编说明
- 仓库
- github/awesome-copilot
- 作者
- GitHub 社区贡献者
- 许可证
- MIT License
- 参考日期
- 2026-09-30
本站依据原技能的任务边界和工作流重新整理为中文实践教程,并非原项目官方译文。