阶 段 四
04
Agent 工坊
从设计到交付
方法论跃迁 · 从"能做"到"会建"
30min
总时长
4
方法论模块
2
手册页(P9-P10)
A
标准工作流
一个好 Agent 的六步链路
⏱ 约 8 分钟 · 逐步自检
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A
六步链路 · 你的 agent 走到了第几步？
📖 手册 P9
① 需求分析
解决谁的什么具体问题？
不是“帮我做招聘”——到“帮招聘专员生成符合公司 JD 规范的初稿”。
☝ 你的 agent 能一句话说清吗？
② 能力边界
AI 做什么？人做什么？
画一条线。不能把判断交给 AI，不能把责任推给系统。
☝ 判断有没有被错误标记为 AI？
③ 工具/知识库
agent 需要吃什么资料？
JD 模板、公司制度、历史案例——这就是 agent 的“经验”。
☝ 能引用真实模板或制度吗？
④ Prompt 设计
场景 + 指令 + 输出格式
三要素缺一不可。你在阶段三已经做了这一步。
☝ 指令里写了输出格式约束吗？
⑤ 测试迭代
真实输入→记录→改一句→再跑
建完不等于做完。你刚才互测环节做的就是这一环。
☝ 用至少三种不同输入测试过吗？
⑥ 上线维护
别人用起来→收集反馈→改进
阶段五小组协作会做这件事。
☝ 有人持续用你的 agent 并反馈吗？

📖 手册 P9 上半部分——六步自检表，逐条打勾。你的 agent 走了几步？最大的缺口是哪一步？

B
工作内容规范
角色 · 任务 · 边界
⏱ 约 8 分钟 · 五维度规范
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B
Agent 工作说明书 · 除了 Prompt，你还缺什么？
📖 手册 P9

一份 Agent 工作说明书，沿着一次真实运行写全五层

角色定位 → 任务拆解 → 输入输出 → 异常处理 → 协作接口

① 角色定位

你是谁？

明确它在工作流中的位置，不给泛化身份。

招聘专员的 JD 初稿生成助手
② 任务拆解

先做哪步？

把任务拆成确认、生成、修改，而不是一口气全做。

先确认岗位级别，再生成 JD
③ 输入输出

拿什么？交什么？

输入有来源；输出有格式，并能被下一环节直接使用。

公司模板 + .docx 初稿 + 待确认清单
④ 异常处理

缺了怎么办？

输入缺失、矛盾或模糊时，不猜测，先追问或升级。

缺岗位级别 → 先追问，不生成
⑤ 协作接口

谁接着用？

说明接收人、复核点和交接格式，结果才能进入业务。

招聘 HR 审核 → 业务部门确认
缺哪层，补哪层：不要只重写 Prompt。角色不清补角色；下游用不了补输出接口；输入不全补追问和升级规则。

🛡️ 数据治理检查：资料是否获授权？是否含敏感个人数据、是否需要脱敏？高影响结论不得由 Agent 自动输出或执行，必须由业务负责人复核。

📖 手册 P9 下半部分——用这五层逐项自查；阶段五四个人各管一摊，现在先记住同一张工作说明书。

C
构建与运行双检台
先建全，再跑通
⏱ 约 6 分钟 · 逐环检查
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C
构建与运行双检台 · 对照招聘专家，定位缺失部件
📖 手册 P10

① 构建检查｜角色、能力、知识、规则、边界、工具是否齐全？

不是检查 Prompt 写得长不长，而是检查专家系统有没有建全。

角色

是否明确是谁的什么工作助手？例：招聘专家，而不是泛化 AI。

能力

是否列清允许做的 8 项能力，以及明确不做的事？

知识

每项能力是否对应授权资料？例：34份文档 × 6分类。

规则

是否有领域红线、9条触发规则、门禁与追问条件？

边界

是否写明不作录用决定、不提供法律意见、谁最终复核？

工具

是否说明知识搜索/读取、ima-skills、Prompt、validate → register？

② 运行检查｜每一道关是否真正跑通？

用阶段三的真实输入走一遍，不要只看最后一段文字。

输入 → 门禁 → 缺失追问 / 知识检索 → 获取来源 → 推理分析 → 结构化输出 → 人工复核

输入

岗位、行业、需求、格式是否完整？

门禁

是否超出授权范围或含敏感数据？

追问/检索

缺信息追问；有信息再查知识库。

来源

能否回到制度、模板、题库原文？

推理

是否标注不确定性，不代替人猜测？

输出

能否被下一环节直接使用？

复核

谁确认？失败后谁升级处理？

D
场景诊断
让你的 Agent 进入可交付状态
⏱ 约 8 分钟
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D
用你的候选场景做三项诊断
📖 手册 P10
① 格式约束

输出能否直接被下一环节使用？

写清固定栏目、字段、顺序和验收规则；不要只说“写一份报告”。

写下：我的关键输出模板是什么？
② 缺失追问

输入不完整、矛盾或模糊时怎么办？

列出必须补齐的信息；缺少时先追问或升级，不替人猜测。

写下：缺什么信息就暂停并追问？
③ 知识补充

输出为什么仍然“正确但不适用”？

补入已获授权的制度、模板、案例和边界规则；敏感数据先脱敏。

写下：还需补哪一份最小知识资料？
诊断顺序：格式约束、缺失追问、知识补充。不是复述案例，而是为你自己的候选场景补齐一项可交付能力；高影响人员判断坚持专家主评，AI辅助。
➤
校正—迭代—协作验收
生产交接 · 茶歇 10min 后进入小组交付
带上已校正的个人原型、流程与边界卡
按 → 让个人原型进入真实场景的小组交付
➤
校正 → 迭代 → 协作验收 · 改一个部件，证明它真的变好
茶歇后进入阶段五

② 迭代检查｜下一版如何证明有效？

记录具体偏差，不笼统写“结果不好”。
一次只验证一个改动：先决定补知识、改规则或修检索中的哪一项。
validate → register；再用原输入、边界输入分别复测。
满意的高质量互动案例，保留为下一轮可复用样本。

③ 协作检查｜改好后能交给谁？

上游输出是什么结构？下游如何使用？
谁复核？什么结果、缺什么信息要触发升级条件？
把高质量案例归档回知识资产，让团队下一次不从头开始。
高影响人员判断坚持专家主评，AI辅助。
阶段五带什么进入小组：已验证的上游输出、下游接口、复核责任、升级条件，以及高质量案例归档回知识资产的规则。四人将它们连接成同一条可交付业务链路。
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