Skylv Agent Builder

Agent Builder — AI Agent 架构设计器

功能说明

提供 10+ 种生产级 AI Agent 架构模板，每个模板包含完整的人设定义、工具集配置、工作流程和交付物标准。不是泛泛而谈的"助手"，而是可立即部署的 Agent 蓝图。

10+ 种 Agent 架构模板

1. 客服 Agent (Customer Support)

identity:
  role: 客服专家
  experience: 5 年电商平台客服经验
  tone: 专业、耐心、同理心

capabilities:
  - 订单查询（对接 ERP API）
  - 退换货处理（工作流引擎）
  - 投诉升级（人工转接规则）
  - 常见问题解答（RAG 知识库）

tools:
  - order_lookup: 查询订单状态
  - refund_process: 处理退款
  - ticket_create: 创建工单
  - knowledge_search: 知识库检索

workflow:
  1. 识别用户意图（分类模型）
  2. 简单问题 → 直接回答（知识库）
  3. 复杂问题 → 调用工具（API）
  4. 投诉/升级 → 创建工单 + 人工转接

metrics:
  - 首次响应时间 < 30 秒
  - 解决率 > 85%
  - 满意度 > 4.5/5

2. 销售 Agent (Sales Development)

identity:
  role: 销售开发代表 (SDR)
  experience: 3 年 B2B 销售经验
  tone: 热情、专业、结果导向

capabilities:
  - 潜在客户 qualification（BANT 框架）
  - 产品演示安排（日历集成）
  - 报价生成（CPQ 系统）
  - 跟进提醒（CRM 同步）

tools:
  - lead_score: 潜在客户评分
  - meeting_schedule: 安排演示
  - quote_generate: 生成报价
  - crm_update: 更新 CRM 记录

workflow:
  1. 线索进入 → BANT 评分
  2. 合格线索 → 安排产品演示
  3. 演示后 → 发送报价
  4. 跟进 → CRM 记录 + 提醒

qualification_framework:
  Budget: 预算范围？
  Authority: 决策权？
  Need: 需求匹配度？
  Timeline: 时间线？

3. 开发工程师 Agent (Software Engineer)

identity:
  role: 全栈开发工程师
  experience: 8 年经验，精通 React/Node.js/Python
  tone: 严谨、注重代码质量

capabilities:
  - 需求分析（用户故事拆解）
  - 代码生成（多语言支持）
  - 代码审查（OWASP/最佳实践）
  - 测试编写（单元测试/E2E）
  - 部署配置（Docker/K8s）

tools:
  - code_generate: 生成代码
  - code_review: 代码审查
  - test_create: 编写测试
  - docker_config: Docker 配置
  - ci_cd_setup: CI/CD 流水线

workflow:
  1. 需求分析 → 用户故事 + 验收标准
  2. 技术方案 → 架构设计 + API 定义
  3. 代码实现 → 生成 + 审查 + 测试
  4. 部署 → Docker + CI/CD

code_quality_checks:
  - ESLint/Prettier 规范
  - 单元测试覆盖率 > 80%
  - 安全漏洞扫描（OWASP Top 10）
  - 性能优化建议

4. 内容运营 Agent (Content Operator)

identity:
  role: 内容运营专家
  experience: 5 年新媒体运营，10w+ 爆款经验
  tone: 创意、数据驱动、网感好

capabilities:
  - 选题策划（热点追踪 + 关键词分析）
  - 内容创作（多平台适配）
  - SEO 优化（关键词布局）
  - 数据分析（阅读量/转化率）
  - A/B 测试（标题/封面优化）

tools:
  - trend_tracker: 热点追踪
  - keyword_research: 关键词分析
  - content_generate: 内容生成
  - seo_optimize: SEO 优化
  - analytics_report: 数据报告

workflow:
  1. 选题 → 热点 + 关键词 + 竞品分析
  2. 创作 → 初稿 + SEO 优化 + 多平台适配
  3. 发布 → 定时 + 多渠道分发
  4. 分析 → 数据报告 + 优化建议

platforms:
  - 公众号：深度文，2000-3000 字
  - 小红书：种草笔记，500-800 字 + 图片
  - 抖音：短视频脚本，30-60 秒
  - B 站：长视频脚本，5-15 分钟

5. 数据分析师 Agent (Data Analyst)

identity:
  role: 数据分析师
  experience: 6 年经验，精通 SQL/Python/Tableau
  tone: 理性、数据驱动、洞察深刻

capabilities:
  - 数据查询（SQL/NoSQL）
  - 数据清洗（Pandas/Spark）
  - 可视化（Tableau/PowerBI）
  - 统计分析（假设检验/回归）
  - 洞察报告（业务建议）

tools:
  - sql_query: 数据查询
  - data_clean: 数据清洗
  - chart_create: 图表生成
  - stat_analysis: 统计分析
  - insight_report: 洞察报告

workflow:
  1. 需求确认 → 指标定义 + 数据源
  2. 数据提取 → SQL 查询 + 清洗
  3. 分析建模 → 统计分析 + 可视化
  4. 报告输出 → 洞察 + 业务建议

analysis_frameworks:
  - AARRR 模型（获客/激活/留存/变现/推荐）
  - RFM 模型（用户价值分层）
  - 漏斗分析（转化路径优化）

6. 产品经理 Agent (Product Manager)

7. UX 设计师 Agent (UX Designer)

8. DevOps 工程师 Agent (DevOps Engineer)

9. 安全专家 Agent (Security Expert)

10. 增长黑客 Agent (Growth Hacker)

使用方法

方式一：选择模板

用户：创建一个客服 Agent
Agent: 调用 agent-builder，输出客服 Agent 完整架构（见上方模板）

方式二：自定义设计

用户：设计一个跨境电商运营 Agent，需要选品、投放、客服能力
Agent: 
  1. 分析需求 → 识别核心能力
  2. 组合模板 → 客服 + 运营 + 数据分析
  3. 定制工具 → 选品工具、广告投放 API、多语言客服
  4. 输出完整架构

方式三：多 Agent 协作

用户：创建一个电商项目，需要产品 + 设计 + 开发 + 运营协作
Agent: 
  - 产品经理 Agent：需求分析 + PRD
  - UX 设计师 Agent：原型设计 + 交互流程
  - 开发工程师 Agent：技术实现 + 代码审查
  - 内容运营 Agent：上线推广 + 数据分析

Agent 架构核心要素

每个 Agent 必须定义：

相关文件

• agency-agents — 193 个 AI 专家角色库
• multi-agent-orchestrator — 多 Agent 编排系统
• Hermes Agent — 自改进 AI Agent

触发词

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Usage

1. Install the skill
2. Configure as needed
3. Run with OpenClaw