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agent-harness-construction
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設計並優化 AI 代理的行動空間、工具定義與觀察格式化,以提升任務完成率。
代理框架建構
當你需要改善代理的規劃、工具呼叫、錯誤復原與任務收斂時,請使用此技能。
核心模型
代理輸出品質受限於:
- 行動空間品質
- 觀察品質
- 復原品質
- 上下文預算品質
行動空間設計
- 使用穩定且明確的工具名稱。
- 保持輸入以 schema 為優先且範圍狹窄。
- 回傳確定性的輸出格式。
- 除非無法隔離,否則避免使用萬用工具。
粒度規則
- 對高風險操作(部署、遷移、權限)使用微工具。
- 對常見的編輯/讀取/搜尋循環使用中型工具。
- 僅在往返開銷為主要成本時使用巨集工具。
觀察設計
每個工具回應應包含:
status: success|warning|errorsummary: 一行結果摘要next_actions: 可操作的後續步驟artifacts: 檔案路徑 / ID
錯誤復原合約
針對每個錯誤路徑,應包含:
- 根本原因提示
- 安全重試指示
- 明確的停止條件
上下文預算管理
- 保持系統提示精簡且不變。
- 將大量指引移至按需載入的技能中。
- 優先使用檔案參考,而非內嵌長文件。
- 在階段邊界進行壓縮,而非依據任意 token 閾值。
架構模式指引
- ReAct:最適合路徑不確定的探索性任務。
- Function-calling:最適合結構化的確定性流程。
- 混合模式(建議):ReAct 規劃 + 型別化工具執行。
基準測試
追蹤:
- 完成率
- 每任務重試次數
- pass@1 與 pass@3
- 每成功任務成本
反模式
- 過多語意重疊的工具。
- 工具輸出不明確且無復原提示。
- 僅輸出錯誤而無後續步驟。
- 上下文因無關參考而超載。






