DenisSergeevitch/agents-best-practices
Provider-neutral Agent Skill for Codex, Claude Code, and agentic harness design.
解决的问题
本项目提供了一个结构化的框架和一系列最佳实践，用于构建「智能体 harness」——即围绕 AI 模型运行时环境，使其安全、可靠并适用于生产环境。它解决了赋予智能体自主性以完成有用工作，与防止模型在现实系统中成为未经审计、不安全的操作者之间的矛盾。
如何工作
不依赖基于提示的安全机制，该项目定义了一个严格的控制平面，其中模型仅提出操作建议，而应用程序代码（harness）负责验证、授权和执行。它提供了一个全面的参考文档库，涵盖以下内容：
- 智能体循环：管理重试、预算（时间、成本、令牌）和终止规则。
- 工具治理：使用窄范围、类型化的工具以及基于风险的权限级别（例如，分离读取、草稿和破坏性写入）。
- 上下文管理：保留活跃状态的检索、记忆和自动压缩策略。
- 高级架构：MVP 智能体、递归 harness 和推测性工具执行的蓝图。
- 环境适应：让智能体在陌生环境中安全发现并绑定工具的方法。
适用对象
为各种领域（包括编码、研究、支持、运维、销售、金融和医疗）构建 AI 智能体的开发者和架构师，他们需要从简单的原型迈向生产安全系统。
亮点
- 供应商中立：适用于不同 LLM 供应商（如 OpenAI、Anthropic 等）。
- 基于风险的权限：强制区分自主读取与需审批的写入操作。
- 以 harness 为中心的理念：将安全性和可靠性责任从提示转移到运行时代码。
- 全面的蓝图：包含 MVP 设计、现有 harness 审计以及实现长期目标的具体指南。
- 智能体技能集成：打包为与 Codex 和 Claude Code 兼容的可移植「智能体技能」。
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