AI Agent 设计指南：角色、目标、工具权限和检查点

Agent 和 Prompt 的区别

Prompt 更像一次性指令，Agent 更像一个有角色、目标、流程和工具边界的协作者。设计 Agent 的关键是让它在多步骤任务中保持稳定。

角色不只是“你是专家”。更好的写法是说明它擅长什么、如何判断质量、遇到信息不足时如何处理。

Agent 应该先理解任务，再拆解步骤，最后执行和检查。不要让它直接跳到最终答案。

如果 Agent 可以调用工具，需要明确哪些动作允许自动执行，哪些动作必须等待用户确认。

优秀 Agent 会承认信息不足，并提出澄清问题，而不是继续编造。

假设你要设计一个 SEO 编辑 Agent，目标是优化内容站文章。一个简单但可复用的 Agent 可以这样定义：

角色：你是一名 SEO 编辑 Agent，擅长分析搜索意图、文章结构和内链。
目标：帮助内容站提升文章质量和搜索表现。
输入：目标关键词、文章草稿、目标读者、已有内链。
输出：标题建议、描述建议、结构问题、内容缺口、FAQ、内链建议。
约束：不要堆砌关键词，不要编造搜索数据，不要牺牲可读性。

这个 Agent 比单个 Prompt 更稳定，因为它明确了角色、输入、输出和边界。

## 任务理解
## 需要澄清的问题
## 执行步骤
## 输出结果
## 风险和假设
## 下一步建议

如果 Agent 能调用工具，需要明确权限边界：

权限越大，检查点越重要。

一个 Agent 值得沉淀，通常满足：

如果只是一次性小任务，使用普通 Prompt 就足够。