AI Agent Development

AI 智能体开发工作流

概述

用于构建 AI 智能体的专项工作流，包括单一自主智能体、多智能体系统、智能体编排、工具集成和人机协作模式。

何时使用此工作流

在以下情况下使用此工作流：

• 构建自主 AI 智能体
• 创建多智能体系统
• 实现智能体编排
• 为智能体添加工具集成
• 设置智能体记忆系统

工作流阶段

阶段 1：智能体设计

调用的技能

• ai-agents-architect - 智能体架构
• autonomous-agents - 自主模式

操作

1. 定义智能体用途
2. 设计智能体能力
3. 规划工具集成
4. 设计记忆系统
5. 定义成功指标

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Use @ai-agents-architect to design AI agent architecture

阶段 2：单一智能体实现

调用的技能

• autonomous-agent-patterns - 智能体模式
• autonomous-agents - 自主智能体

操作

1. 选择智能体框架
2. 实现智能体逻辑
3. 添加工具集成
4. 配置记忆系统
5. 测试智能体行为

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Use @autonomous-agent-patterns to implement single agent

阶段 3：多智能体系统

调用的技能

• crewai - CrewAI 框架
• multi-agent-patterns - 多智能体模式

操作

1. 定义智能体角色
2. 设置智能体通信
3. 配置编排机制
4. 实现任务委托
5. 测试协调能力

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Use @crewai to build multi-agent system with roles

阶段 4：智能体编排

调用的技能

• langgraph - LangGraph 编排
• workflow-orchestration-patterns - 编排模式

操作

1. 设计工作流图
2. 实现状态管理
3. 添加条件分支
4. 配置持久化
5. 测试工作流

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Use @langgraph to create stateful agent workflows

阶段 5：工具集成

调用的技能

• agent-tool-builder - 工具构建
• tool-design - 工具设计

操作

1. 识别工具需求
2. 设计工具接口
3. 实现工具
4. 添加错误处理
5. 测试工具使用

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Use @agent-tool-builder to create agent tools

阶段 6：记忆系统

调用的技能

• agent-memory-systems - 记忆架构
• conversation-memory - 对话记忆

操作

1. 设计记忆结构
2. 实现短期记忆
3. 设置长期记忆
4. 添加实体记忆
5. 测试记忆检索

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Use @agent-memory-systems to implement agent memory

阶段 7：评估

调用的技能

• agent-evaluation - 智能体评估
• evaluation - AI 评估

操作

1. 定义评估标准
2. 创建测试场景
3. 测量智能体性能
4. 测试边界情况
5. 迭代改进

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Use @agent-evaluation to evaluate agent performance

智能体架构

User Input -> Planner -> Agent -> Tools -> Memory -> Response
              |          |        |        |
         Decompose   LLM Core  Actions  Short/Long-term

质量门控

• 智能体逻辑正常运行
• 工具已集成
• 记忆系统可用
• 编排已测试
• 评估通过

相关工作流包

• ai-ml - AI/ML 开发
• rag-implementation - RAG 系统
• workflow-automation - 工作流模式

限制

• 仅当任务明确符合上述范围时使用此技能。
• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。