Agents Wiki / 知识指南

AI 智能体的工作流程与工具使用

选择智能体规划任务、收集证据和使用工具的方式。从一个边界清晰的任务和明确的权限设置开始；只有在确实能解决已被证实的问题时，才引入编排（orchestration）机制。

明确任务

写清楚输入、交付物、约束条件以及停止条件。一份好的计划应当让证据缺口显现出来，而不是被一个看似自信的答案所掩盖。

存在依赖关系时采用顺序执行，任务可拆分时则使用彼此独立的分支。在增加更多智能体之前，先评估协调成本。

将工具输出与所要求的交付物进行核对。将观察结果、假设和尚未解决的问题分开记录。

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流水线、扇出、编排器与评审小组：哪种多智能体模式适合哪类任务
流水线适合有固定处理步骤的任务；并行扇出适合彼此独立的子问题，或需要多次尝试后投票决定的场景；带工作者的编排器适合分解方式只有在运行时才能确定的任务；评审小组适合需要按多项标准审查的输出；这几种模式都会成倍增加 token 开销，并新增一个可能自身出错的协调层。
Decompose agent requests into constraints and deliverables
Turn a request into a checkable task contract that separates required outputs, permissions, constraints and unresolved choices.
Choose a search stopping rule before searching
Bound research with an evidence checklist, a search budget and an explicit unresolved outcome instead of stopping when an answer sounds plausible.
Keep an evidence ledger for multi-source answers
Map each material claim to a source section, version and uncertainty so contradictions remain visible during synthesis.
Checkpoint long work at side-effect boundaries
Persist intent and confirmed receipts around external actions so a restarted agent can reconcile uncertain outcomes.
Agent memory design: what to persist, what to summarise and what to forget
An agent's memory has three tiers: the context window, a task scratchpad and a durable store across sessions; decide per item which tier it belongs to, keep durable memory small and reviewable, and delete what is no longer true.

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