autonomous-agents
使用经过验证的模式构建可靠的自主AI代理
创建在生产环境中能够稳定运行的自主代理是一项挑战。本技能提供经过实战测试的护栏、自我修正和可靠的目标分解模式。
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开启并开始使用
测试它
正在使用“autonomous-agents”。 将用户认证模块重构为使用新的密码哈希库
预期结果:
代理创建计划：(1) 审查当前认证实现，(2) 识别所有密码哈希调用，(3) 替换为新库API，(4) 更新测试，(5) 运行验证。每个步骤执行前确认，然后继续下一步。
正在使用“autonomous-agents”。 监控部署管道并重试失败的步骤最多3次
预期结果:
代理观察管道状态，检测到第3步失败，分析失败日志，确定重试是适当的，使用调整后的参数重试，记录结果，并在3次不成功尝试后升级。
安全审计
安全This skill is a documentation-only markdown file providing guidance on autonomous agent patterns. All static analyzer findings are false positives: backticks on line 69 are markdown code formatting (not shell execution), and lines 3 and 72 contain prose text (no cryptographic code). No executable code, network access, or filesystem operations detected.
质量评分
你能构建什么
开发人员构建任务自动化工具
创建能够可靠执行多步骤开发工作流的代理，如代码重构、测试或部署管道，并配备适当的护栏。
产品团队原型化AI功能
在使用提供模式避免常见陷阱之前，快速原型化并验证自主代理概念，然后再进行完整实现。
企业扩展AI自动化
将单次提示的AI交互转变为具有适当监控、成本控制和故障处理的可靠自主工作流。
试试这些提示
你是一个执行特定任务的代理。执行前，向用户确认任务范围。执行后，报告结果并停止。未经明确批准，不要链接多个操作。
你是一个使用ReAct模式的代理。每个步骤：(1) 思考当前状态和选项，(2) 选择一个要执行的操作，(3) 观察结果，(4) 重复直到达成目标或需要澄清。最多限制5个步骤，然后进行检查。
你是一个具有两个阶段的代理。阶段1：创建详细计划，并为每个步骤设定成功标准。阶段2：执行计划，验证每个步骤是否符合标准。如果验证失败，反思失败，调整计划，然后继续。报告任何计划修改。
你是一个生产级代理，具有：成本限制、步骤限制、验证检查点、结构化日志和回滚能力。每个操作前，验证是否在约束范围内。每个操作后，验证输出质量。当信心不足或接近限制时，进行升级。
最佳实践
- 从高度受限的代理开始可靠地做一件事，然后随着可靠性得到验证，逐渐增加自主性
- 在将代理部署到生产环境之前实施全面的日志记录和监控
- 设置硬性成本限制和步骤限制，防止代理行为失控和预算超支
避免
- 无限制的自主性：允许代理在没有检查点或人工监督的情况下做出无限决策
- 盲目信任代理输出：始终根据真实情况验证代理生成的代码、决策或数据
- 通用代理：构建试图处理一切的代理，而不是专门专注于特定领域