Agent-Friendly Workflow Design

仅仅给AI Agent分配一项任务，往往不足以让它达到最佳性能。如果工作流程过于僵化，或者人类对Agent的技术决策进行微观管理，Agent可能会难以推进任务，或是产出次优结果。当赋予Agent一定的自由度，且任务的构建方式与其优势相契合时，它们的表现才能达到最佳。

有意识地设计并调整工作流、任务结构以及人-Agent交互点，使其具备「Agent友好性」。具体包括：

• 明确目标定义：提供清晰的高层级目标，而非针对每一个细节制定过度约束的分步指令。
• 适度自主权授予：赋予Agent足够的自主空间，使其能够自行选择实现方式并探索解决方案——尤其当Agent被设计为具备这类自主能力时更应如此。
• 结构化输入/输出：为Agent接收信息与交付结果的方式定义清晰的交互接口。
• 迭代反馈闭环：建立机制，让Agent能够展示中间工作成果，同时让人类能够提供校正性反馈，且不会限制Agent的自主发挥。
• 配套工具支持：确保Agent能够获取所需工具，并理解如何在指定工作流中使用这些工具。

这种方法旨在打造一个协作环境，通过精心设计的流程最大限度地发挥Agent的能力。