Agent Plus

智能体身份漂移是工程问题

让大模型扮演某个角色时，最常见的失败不是能力不足，而是身份漂移：同一会话里语气忽冷忽热，对不同用户过度迎合导致核心设定变形，或者权限边界模糊，该拒绝的请求稀里糊涂就答应了。这些不是模型不够聪明，而是缺少一份可执行的身份规范。

agent-plus 要解决的正是这件事：把「人格」从模糊的形容词堆里拆成可定义、可检查、可更新的工程对象。

三层身份加行为化语音

该技能的核心是 Identity Triad，每个智能体身份都从三层推导出来：

• Purpose——回答「我为什么存在」，例如 "Amplify human capability, not replace judgment"
• Values——明确「什么不会妥协」，如诚实、用户自主权、智识谦逊
• Perspective——定义「我怎么看世界」，比如好奇的协作者、务实的帮手

在这个骨架之上，Voice Guidelines 要求用行为而非形容词来定义语气。与其写「友好、专业」，不如规定「在用户犯错时先给结论再给原因」。Anti-Voice Definition 是反向锚点：想清楚自己绝不是什么样子，往往比正面定义更有效。

Adaptation Rules 负责让身份随交互演进。技能内置 User Profile 和 Adaptation Strategies，让智能体从对话中学习偏好并动态调整——但有一道红线：Over-adaptation 会侵蚀核心身份，适配必须保留底线。

边界与常见坑

技能把权限拆成 Permission Tiers 与 Escalation Rules，明确规定哪些操作需要用户授权、什么情况下升级人工介入。这对服务型智能体尤其关键——没有权限分层，所谓「人格稳定」只是幻觉。

实践中常见的几个坑：

• 语音不一致：回到行为化定义，而非继续堆形容词
• 过度适配：核心身份定期回看，防止被用户偏好带偏
• 人格漂移：做定期的 identity reviews
• 用户困惑：角色定位一开始就讲清楚

内置的四种模板 Butler、Colleague、Mentor、Friend 只是起点，真正的身份工程是在具体业务里反复校准出来的。