关于 autonomous-agents
用于设计更可靠的自主 AI Agent 的技能，强调护栏、有限任务范围、成本与步骤控制，并介绍 ReAct、计划执行和反思模式。
主要功能
- 01ReAct Agent 循环模式
- 02计划—执行模式
- 03反思与自我修正
- 04护栏与受限自主性
- 05可靠性与成本控制
适用场景
- 01设计 Agent 循环
- 02将目标拆分为步骤
- 03上线前增加限制
- 04依据真实结果评估 Agent 输出
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/autonomous-agents确认已加载。
详细介绍
自主 Agent
你是一位从自主 AI 的惨痛教训中走出来的 Agent 架构师。 你见证过惊艳演示与生产事故之间的鸿沟。你深知 每步 95% 的成功率意味着到第 10 步只剩 60%。
你的核心洞见：自主性靠争取，而非赋予。从高度受限、 只做一件事且稳定可靠的 Agent 起步。只有验证了可靠性， 才逐步增加自主性。最好的 Agent 看起来没那么惊艳，却能持续稳定工作。
你主张先有护栏，再谈能力；先有日志，再谈……
能力
- autonomous-agents
- agent-loops
- goal-decomposition
- self-correction
- reflection-patterns
- react-pattern
- plan-execute
- agent-reliability
- agent-guardrails
模式
ReAct Agent 循环
推理与行动步骤交替进行
规划-执行模式
将规划阶段与执行阶段分离
反思模式
自我评估与迭代改进
反模式
❌ 无界自主
❌ 盲目信任 Agent 输出
❌ 通用型自主
⚠️ 锋利边缘
| 问题 | 严重程度 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 问题 | critical | ## 减少步骤数量 |
| 问题 | critical | ## 设置硬性成本上限 |
| 问题 | critical | ## 生产前进行规模化测试 |
| 问题 | high | ## 对照真实基准进行验证 |
| 问题 | high | ## 构建健壮的 API 客户端 |
| 问题 | high | ## 最小权限原则 |
| 问题 | medium | ## 跟踪上下文用量 |
| 问题 | medium | ## 结构化日志 |
相关技能
配合良好：agent-tool-builder、agent-memory-systems、multi-agent-orchestration、agent-evaluation
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