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构建长效Agent

✨步子哥 @steper · 2025-12-08 01:40 · 16浏览

构建长效Agent——功能清单、增量开发与端到端实现

构建长效Agent

功能清单、增量开发与端到端实现

smart_toy 长效Agent的定义与挑战

长效Agent是一种能够长期自主运行、灵活调用各类工具处理复杂任务的智能系统,与传统Agent相比更注重长期稳定运行和持续学习能力。

psychology 核心特点
    • 自主性:能根据环境变化自动调整行为
    • 反应性:能对外界刺激作出及时反应
    • 主动性:能主动采取行动达成目标
    • 社会性:能与其他Agent或人类协作
    • 进化性:能积累经验并优化自身行为
warning 核心挑战
    • 离散会话:每个新会话开始时没有之前的记忆
    • 上下文限制:大多数复杂项目无法在单个上下文窗口中完成
    • 状态管理:需要找到方法桥接编码会话之间的差距

format_list_bulleted 功能列表设计原则

格式选型
    • Markdown:结构松散,易于编写但容易产生幻觉或误删
    • JSON:结构刚性,防止模型擅自修改结构
核心逻辑
    • 规模(Scale):需列出200+细分功能
    • 状态(State):默认必须为"passes": false
    • Prompt强硬指令:限制模型行为
{ "category": "functional", "description": "New chat button creates a fresh conversation", "steps": [ "Navigate to main interface", "Click the 'New Chat' button", "Verify a new conversation is created", "Check that chat area shows welcome state", "Verify conversation appears in sidebar" ], "passes": false }
warning Prompt强硬指令示例

"绝不允许删除或编辑测试用例..你只能修改'passes'字段的状态。"

architecture 两部分解决方案

Anthropic提出的两部分解决方案,解决了Agent在多个上下文窗口中工作的核心挑战:

1
初始化Agent

第一个Agent会话使用专门提示,设置初始环境:init.sh脚本、claude-progress.txt文件和初始git提交

2
编码Agent

每个后续会话要求模型只做增量进展,然后留下结构化更新,确保环境处于干净状态

settings 初始环境设置
    • init.sh脚本:初始化项目环境
    • claude-progress.txt:记录Agent已完成的工作
    • 初始git提交:显示添加的文件
    • 功能列表文件:定义所有需要实现的功能
code 增量进展管理
    • 一次只处理一个功能
    • 使用git提交记录进展
    • 在进度文件中编写摘要
    • 保持代码整洁和文档完整

bug_report 测试策略

Agent倾向于在没有适当测试的情况下将功能标记为完成,因此需要专门的测试策略:

rule 端到端测试
    • 使用浏览器自动化工具进行测试
    • 模拟真实用户操作流程
    • 通过截图验证功能状态
    • 识别和修复代码中不明显的错误
build 测试工具
    • Puppeteer MCP服务器
    • 单元测试框架
    • API测试工具(如curl命令)
    • 视觉回归测试工具
测试挑战
    • Agent视觉能力限制
    • 浏览器自动化工具的局限性
    • 难以识别所有类型的错误
测试最佳实践
    • 明确提示进行端到端测试
    • 使用人类用户的方式进行测试
    • 记录测试结果和错误日志

apps 应用场景与案例

business_center 自动化办公
    • 文档处理与分类
    • 邮件自动回复与分类
    • 日程管理与提醒
account_balance 财务自动化
    • 发票识别与处理
    • 凭证自动生成
    • 税务合规性校验
support_agent 智能客服
    • 多轮对话管理
    • 问题智能解答
    • 用户情感分析
create 内容生成
    • 文章自动撰写
    • 代码生成与优化
    • 创意设计与辅助

trending_up 未来发展趋势

groups 多Agent协作系统

多个专业Agent协同工作,通过分工协作解决复杂问题,提高整体效率和准确性

smart_toy 具身智能

Agent与物理世界的交互能力增强,能够操作实体设备,实现更广泛的应用场景

psychology 自我学习与进化

Agent具备更强的自我学习能力,能够从经验中不断优化自身行为模式

security 安全性与可控性

更强大的安全机制和控制手段,确保Agent行为符合预期,防止意外后果

memory 多上下文窗口工作流程

优化Agent在多个上下文窗口间的工作流程,实现更高效的长期任务处理

visibility 增强的视觉能力

更强大的视觉识别能力和浏览器自动化工具,提高测试和验证的准确性

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