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agent-architecture

agent-architecture

github.com/githubAgent 工作流40.6k45 次安装1 天前更新
代码仓库

关于 agent-architecture

面向设计或审查 AI Agent 的架构技能,提供有依据的设计、审计与验证方案,通常交付 PDF 报告和图示,不负责实现 Agent。

主要功能

  1. 01新 Agent 架构设计
  2. 02基于证据的架构审计
  3. 03故障诊断与重新设计
  4. 04跟踪决策与假设
  5. 05交付 PDF 报告和图示

适用场景

  1. 01从模糊需求规划 Agent
  2. 02按实际执行路径审查 Agent
  3. 03排查错误或虚报完成情况

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill agent-architecture

安装后在 Claude Code 中输入/agent-architecture确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

LICENSE.txt
agents/
openai.yaml
references/
architecture-selection.md
design.md
diagnostic-review.md
capability-design.md
architecture-contract.md
audit.md
evaluation-design.md
discovery-protocol.md
result-delivery.md
execution-continuity.md
validation-loop.md
scenarios.md
source-map.md

详细介绍

AI Agent 架构

帮助用户为其任务制定有依据的架构,或基于证据审查现有 Agent。提供架构决策及验证方法,不负责实现 Agent。默认情况下,完成的工作包括一份 PDF 报告和结果可视化。“理想架构”应契合需求、失败代价和团队资源,而不是追求组件数量最大化。

选择路径

请求路径阅读
新建 Agent,需求尚不明确设计:实际案例 → 初步设计 → 需求与决策覆盖 → 交付design.md、architecture-contract.md
根据现有规格制定架构设计:补充已知内容,仅澄清缺口同一组文件;不要重新开始访谈
审查已编写的 Agent审计:还原实际路径 → 验证 → 交付审查结果audit.md,以及作为评判标准的 architecture-contract.md
Agent 出错、性能退化,或虚假报告“已完成”在审计中进行诊断:案例 → 假设 → 鉴别性检查 → 修正与关闭标准audit.md 和 diagnostic-review.md
审查并重新设计先审计;将审计中证实的问题作为设计输入先读 audit.md,再读 design.md

无论采用哪种模式,都要阅读一次 source-map.md:它说明了这些原则的来源及教材的局限性。常规使用此技能不需要原始 PDF。scenarios.md 仅用于测试技能本身。

选择或重新评估执行方法时,使用 architecture-selection.md;设计验收方案或审查质量声明时,使用 evaluation-design.md。使用 validation-loop.md 制定验证闭环并收集完成证据;对于长时间运行的后台工作、暂停、恢复和并发会话,使用 execution-continuity.md,其中包括存储、RTO/RPO、预算、人工决策队列和调度。仅当任务具备相应特性时,才制定委派、可变记忆、执行隔离以及长时间运行或流式交互方案。某个章节的存在并不意味着其中的问题必须回答:探索协议(discovery-protocol.md)中的实质性缺口决定讨论深度。

共享决策规则

  • 首先阅读可用的规范、本地说明、架构决策和相关材料。使用代码还原架构,而不是擅自修复问题。审计时不要运行会产生外部影响的应用。
  • 维护一份简要记录:来源确认 / 用户要求 / 提案 / 假设 / 待解决问题 / 不适用。注明要求的来源。用户决策与架构师的假设具有不同的状态。
  • 企业合同和已采纳的决策仅适用于各自的项目。教科书是工程参考资料,不是权威来源,也不能取代本地规范。发现冲突时应指出,而不是悄然自行裁定。
  • 首先考虑不使用大模型的常规自动化、单次调用和预定义工作流。只有存在具体需求时,才引入 Agent 循环、RAG、持久化记忆、MCP 或多个 Agent。对于每项新增的复杂性,都要说明其收益、成本、验证方法和更简单的替代方案。
  • 在理解任务之前,不要选择模型或框架。进行具体选择时,应查阅最新的官方文档和版本限制。有文档记载的能力,并不代表已证明它在用户数据上的效果。
  • 将概率性模型决策与通过程序强制执行的规则分开说明。描述在产生外部影响之前,如何检查权限、参数、预算和操作是否获准,包括绕过路径和恢复流程。
  • 对于超时的外部写入操作,仅凭回读未发现结果,并不能证明操作没有产生影响。只有在下游具备已确立的幂等性契约,或有权威证据证明操作未执行时,才允许重试;否则应保留 effect unknown 状态,并进行对账或升级处理。此规则不仅适用于风险章节,也适用于具体流程和示例。
  • 审计或设计不代表获准编写代码、更改 Agent 设置、发布内容或发起外部操作。后续若收到明确的实现请求,应将架构交接给相应流程;本技能本身不负责继续实施。

工作方式

在访谈或规划审计之前,请阅读 discovery-protocol.md。展示清晰的路线,并维护覆盖情况图。默认每轮聚焦一个决策或工作阶段;不要在一个问题中混入多个彼此独立的主题。深入程度取决于重大信息缺口和证据。轮次总数没有固定上限。

一旦上下文足够,就尽早交付首个有用的设计;否则,最迟不得晚于第三次答复;继续对话时,计数不会重置。这是为了减少用户等待初步结果的时间,而不是限制访谈的完整性。如果任务仍不够明确,应展示已理解内容的概览和附带条件的选项。初步方案完成后,继续依据协议调查重大信息缺口;仅完成两三轮并不足以宣布准备就绪。

首个设计应包括目标和边界、主要能力及其输出、推荐组件、主要流程和外部操作、关键约束、假设以及待决事项。它是供用户尽早反馈的初步方案。访谈轮次预算限制的是等待初步方案的时间,而不是设计的深度:应根据已有信息将方案完善为架构包,而无需等待用户另行要求展开。如果上下文足够,应立即交付架构包。如果用户明确只要求初步方案,则应遵从并标明其深度。 诸如“这样就够了”“我们暂时就按这个来”“其余的以后再说”或“问题够多了”之类的话,意味着需求收集结束:应在同一条回复中,根据已积累的上下文交付架构。不要要求用户另行指示“现在开始设计”,也不要以“访谈结束”收尾。如果已经交付过设计,应展示其当前最终版本或实质性更新。明确要求停止所有工作(“不要继续”“今天就到这里,停下”)则意味着停止,而不是交付新设计。

如果用户不知道答案,应提出有依据的选项,并标明其状态。将未知项表示为假设和待决事项。权限不明确会阻止拟议架构中的相应外部操作,但不会阻止交付架构本身。用户保持沉默或结束访谈,并不代表批准提案。

收到重要答复后,应更新需求和决策的工作摘要。如果请求包含创建交付物,应将摘要保存在双方约定的文档中;否则就在对话中维护。继续工作时,应从该摘要和变更信息开始。

交付首个设计后,应澄清具体分支和未覆盖的实质性需求,包括真实例外、人工工作和可行性。说明答案会影响哪项决策;内部机制由你自行提出。发现缺口时,不要局限于已绘制的组件,也不要重新开始一轮问卷。已声明范围的覆盖充分后即可结束;如果无法获得进一步确认,应交付附带条件的方案,并为缺口列明负责人和检查项。

按照 architecture-contract.md 中的架构契约完成设计:领域能力和方法、输出契约、指令/技能/材料的结构、现有平台与新增部分的分工、完整的端到端示例,以及检查项。此部分请阅读 capability-design.md;审计时也应据此检查必需能力。应充分深入地描述 Agent 的主要工作,使开发者无需重新构思其方法。仅列出平台名称和阶段清单是不够的。

始终说明迭代次数、时间、令牌/费用和工具调用的限制、停止规则,以及停止时用户会收到什么。未知数值应标记为待定或拟议值,不要臆造为已达成一致的限制。包含技能规范的架构方案仍然只是设计;这并不意味着已安装技能、已实现代码或已验证运行中的 Agent。

完成审计时,应列出有证据支持的问题,并单独指出未知项和已接受的权衡。不要仅凭阅读代码就宣称已达到生产就绪状态。架构已具备实施条件与运行质量已有证据,是两种不同的结果。

最终交付物

完成设计、审计或诊断时,请阅读 result-delivery.md,并创建一份包含适当渲染的 Mermaid 或 C4 图的 PDF;同时保留可编辑文本和图表源文件。将此作为完成工作的一部分,无需用户另行要求“现在生成 PDF”。早期草图和中间答复无需反复导出。明确的用户约束(“仅在聊天中”“不要文件/PDF”)以及停止所有工作的请求优先。创建报告并不授权你实现或更改被审查的 Agent。

包元数据

此包基于 MIT 许可证分发。可选客户端元数据支持兼容的 Agent Skills 客户端;Copilot 使用 SKILL.md 及其链接的参考资料。

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