18.5 Agent 模板

引言：为什么要为"Agent"设计专用模板

Agent 与普通对话式 LLM 最大的不同是：需要意图识别、任务规划、工具调用、多轮自治行为、状态管理与记忆。Agent 必须有明确、精确、不歧义的 Prompt 架构。

18.5.1 Agent 模板类型

模板	职责
通用 Agent	帮助用户完成任务
Planner Agent	任务规划智能体
Worker Agent	执行型智能体
Verifier Agent	验证型智能体
Memory Agent	记忆智能体
Critic Agent	批评审查智能体
Rewriter Agent	重写型智能体
Supervisor Agent	监督协调智能体
Self-Repair Agent	自修复智能体
企业级 Agent	严苛场景
多模态 Agent	图像+文本+视频

18.5.2 通用 Agent 核心原则

原则	说明
可预测	行为必须可预测、可解释、可审计
主动澄清	在不确定时必须请求澄清
禁止幻觉	不得幻想工具或数据
安全规则	不得执行高风险操作

本节小结

关键要点

1. Agent 必须有明确、精确的 Prompt 架构
2. 覆盖全 Agent 生命周期的 11 类模板
3. 是部署生产级 Agent 系统的核心 Prompt 资产
4. 能让任何工程师构建稳健、可控的智能体

Agent 模板是智能体基础，接下来我们将学习：安全模板。