Intelligence Agent 实战手册

本手册面向产品/运营/高级用户，帮助你把 Tuff Intelligence 用成可复用的自动执行系统，而不是一次性聊天工具。

什么时候用 Agent 模式

• 任务包含多个步骤（先分析，再执行，再校验）。
• 需要调用工具（账户、积分、系统设置、插件动作）。
• 需要审批机制（高风险动作必须人工确认）。
• 需要可追溯执行记录（复盘失败原因、评估质量）。

标准操作流程

1. 定义目标：一句话说明“要达成什么结果”。
2. 约束上下文：指定可用 provider、模型和工具边界。
3. 执行计划：先看 planner 产出的 action list，再开始执行。
4. 审批高风险动作：涉及删除、覆盖、批量修改时先人工确认。
5. 结果复盘：查看 trace 与失败节点，必要时追加 follow-up。

Provider 与 Prompt 管理建议

• 为核心能力（如 text.chat、content.extract）至少配置 2 个 provider，启用 fallback。
• Prompt 尽量做成模板并绑定 capability，避免在对话中临时拼接。
• 对变更频繁的 prompt 建议按版本管理（命名中携带日期或语义版本）。

推荐模板（可直接照搬）

• 运营巡检：意图分析 → 拉取账户/积分状态 → 输出风险清单 → 给出下一步动作。
• 内容处理：输入文本 → 结构化提取 → 质量校验 → 生成最终发布稿。
• 开发协作：任务拆解 → 工具执行 → 异常收敛 → 结果总结与回滚建议。

常见误区

• 只配置一个 provider：一旦超时或限流，任务会整体失败。
• 让 Agent 直接执行高风险动作：缺少审批门控会放大误操作风险。
• Prompt 与 capability 不绑定：同一任务在不同入口会出现行为漂移。

上线前检查清单

• 已配置 fallback provider 且测试通过。
• 高风险工具启用了审批。
• 关键 prompt 有版本号且可回滚。
• 追踪日志可定位到具体 action/tool/provider。