阿拉丁 Agent 工作流工坊

问题：你要交付的是 Agent，不是一段函数

skillhub 的 ai-agent 分类里，多数技能只解决「接入某个服务」。Agently Mail 帮你接邮箱，find skill 帮你搜技能，浏览器自动化做远程 RPA，Skill Auditor 做安全审计。它们产出的都是单点集成，而你要交付的是一个能调工具、走多步、控流程的 Agent 本体：架构范式、Tool schema、系统提示词、控制流图、评测用例，这些环节各自散落，没有一款工具把它们收口到一起。

它如何工作

输入可以是多种来源，由 agent_ingest.py 归一成统一的 Agent IR：

• --spec：自然语言需求 Markdown，含角色、目标、工具、控制流、评测章节
• --openapi：OpenAPI 3 JSON，按路径自动抽取候选工具
• --code：现有代码目录，扫描函数与路由
• --ir：已有的 Agent IR，直接复用

agent_build.py 负责架构设计与编排：

• 范式选型：在 ReAct、Plan-Execute、多智能体路由三种模式中自动判断
• 工具定义：产出 OpenAI、Anthropic、通用三态 schema，字段严格对齐各自规范
• 提示词编排：生成系统提示词、子 Agent 提示词与少样本示例
• 流程图：渲染 mermaid 与 PlantUML 的控制流 / 工具调用 DAG
• 评测生成：覆盖意图、边界、工具调用正确性三类用例

agent_report.py 导出设计文档与配置包：agent_design.html 看板、agent_design.md 文档、agent_config.json 可交付配置。

本地质量门禁贯穿 Step 2：校验工具 schema 合法性、控制流环检测、缺失或重复工具告警，结果写入 validation_report.txt。三个脚本只用 Python 标准库，离线可跑。

适用边界

• 不跑真实模型：产出的是配置与脚手架，运行需自行接入 LLM
• 评测是结构层面的：验证覆盖度与正确性，不保证真实业务效果
• 不凭空生成工具：Tool 必须来自需求、OpenAPI 或代码
• 不负责安全合规：注入风险与合规问题需配合 secure-forge
• 联动不越界：api-pilot 的接口可转为本工具的 Tool，diagram-forge 可渲染其 DAG