技能介绍

要解决什么问题

很多团队听说 Agent 能「自主完成任务」，但卡在三个地方：不清楚 Agent 和传统对话、RPA 的边界；选平台时把「业务编排」和「让 AI 写代码/建工程」混为一类，后期返工；搭到能跑就上线，缺少意图、工具、安全、死循环、幻觉等质检，线上放大错误。

技能如何引导你

本 Skill 用对话带你走完 8 步全流程：选场景 → 拆流程 → 配工具 → 选平台 → 跑起来 → 质检 → 部署 → 迭代。开头用 Agent = LLM + Planning + Tools + Memory 说明工作循环（思考 → 行动 → 观察），并对比传统程序与普通对话的差异。

核心能力包括：

场景筛选：高频、规则清晰、结果可量化；附电商、金融、教育等行业入门场景表
工具映射：API、数据库、MCP、RPA、代码执行等选型表
平台地图（2026）：A 类编排（Coze/Dify/n8n、LangGraph 等）、B 类 Agentic 编程（CodeBuddy、Claude Code、Cursor 等）；强调先确认产出是「业务动作」还是「代码/工程」
最小可运行要素：System Prompt、工具注册、主循环、max_steps 与安全边界
第 6 步五关质检：意图命中、工具可靠、边界安全、死循环、幻觉核查，附电商客服用例模板
部署与观测：编排平台发布 vs 代码型容器/API；Langfuse 等监控与迭代指标

按行业定制时，Skill 会按 Part 3 模板交互拆解你的流程。

适用边界与注意点

适合窄场景从 0 到 1，不适合一上来做「万能助手」。
密钥勿进仓库；必须设步数上限与模型成本熔断；产出是软件应选 B 类工具，勿用 A 类硬凑。
RAG 在本 Skill 中定位为 Agent 可调用的工具之一，而非 Agent 本身。

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使用场景

淘宝类店铺日均有大量查物流、问尺码、问退货的重复咨询，需从拆流程、配快递/知识库工具到五关质检后再灰度接企微或网页客服。
财务或运营同事面对「帮我对账、报销初审」类固定规则任务，需把一句话需求拆成执行节点并选定 API、数据库或 RAG 等工具类型。
团队已能跑通对话但准备对外发布，需按意图命中、工具可靠、边界安全、死循环、幻觉五关各备真实用例并达标后再部署。
立项时产出是客服回复与调内部 API，而非生成代码仓库，需按 Skill 中的 A/B 类平台地图在 Coze、Dify 与 LangGraph 等之间选型避免返工。