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全部文档 / 作者: Yarchi / 标签: 上下文工程

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The 5 levels of AI agents: From a single prompt to a production agent

文章系统讲解了构建生产级 AI Agent 的五个层次:上下文工程、循环工程、Jev 工程、Harness 工程和评估工程,并以新员工类比逐一解释。核心内容包括:上下文窗口管理(稳定内容前置、利用 prompt caching、工具过多时改用搜索、用子代理减少主上下文占用);循环与工作流的区别(能否预先写清步骤),强调循环需要明确目标、外部检查器等四要素。每个层次都配有构建方法与面向初学者的捷径方案(通过 Viktor 这类 AI 员工工具实现)。目标是让小团队用可靠的 Agent 承担重复性工作,实现不增人力的规模扩张。

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How to turn AI into a whole team that runs your business

文章介绍如何用 AI 搭建一个几乎自动运转的业务团队:将业务拆分为客户、线索、交付、报表、财务五个通道,每个通道在 Slack 独立频道中运行,配以一次性写好的固定上下文(岗位说明、可交付物、上报规则、不可逾越的限制)和一个持续积累的裁定文件。作者强调前三步不涉及 AI:分通道、写上下文、划定审批线(可逆操作自动执行,对外或涉及金钱的操作必须等待人工批准)。随后为每个通道编写具体任务简报,并设置定时调度,使各通道每天自动产出站会、报告和草案。作者用 AI 员工 Viktor 实测一天,亮点是其在数据缺失时拒绝编造、只输出有依据的结论。整个体系一个下午即可搭建,让个人经营者从执行任务转为每天两次审批队列。

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