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agent-harness-construction
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设计和优化AI智能体的动作空间、工具定义和观察格式化，以提高任务完成率。
智能体框架构建
当你需要改进智能体的规划、工具调用、错误恢复和任务收敛时，使用此技能。
核心模型
智能体输出质量受以下因素制约：
- 动作空间质量
- 观察质量
- 恢复质量
- 上下文预算质量
动作空间设计
- 使用稳定、明确的工具名称。
- 保持输入以模式优先且范围狭窄。
- 返回确定性的输出形状。
- 除非无法隔离，否则避免使用万能工具。
粒度规则
- 对高风险操作（部署、迁移、权限）使用微工具。
- 对常见的编辑/读取/搜索循环使用中等工具。
- 仅当往返开销是主要成本时使用宏工具。
观察设计
每个工具响应应包含：
status: success|warning|errorsummary: 一行结果next_actions: 可操作的后续步骤artifacts: 文件路径/ID
错误恢复契约
对于每个错误路径，包含：
- 根本原因提示
- 安全重试指令
- 明确的停止条件
上下文预算管理
- 保持系统提示最小且不变。
- 将大量指导移至按需加载的技能中。
- 优先引用文件而非内联长文档。
- 在阶段边界压缩，而非任意令牌阈值。
架构模式指导
- ReAct：最适合路径不确定的探索性任务。
- 函数调用：最适合结构化确定性流程。
- 混合模式（推荐）：ReAct规划 + 类型化工具执行。
基准测试
跟踪：
- 完成率
- 每任务重试次数
- pass@1 和 pass@3
- 每成功任务成本
反模式
- 工具过多且语义重叠。
- 工具输出不透明，无恢复提示。
- 仅输出错误，无后续步骤。
- 上下文过载，包含无关引用。
