name: ai-agent-development
description: “AI agent development workflow for building autonomous agents, multi-agent systems, and agent orchestration with CrewAI, LangGraph, and custom agents.”
category: granular-workflow-bundle
risk: safe
source: personal
date_added: “2026-02-27”
人工智能代理开发工作流程
概览
用于构建人工智能代理的专业工作流程，包括单个自主代理、多代理系统、代理编排、工具集成以及人类参与的模式。
何时使用此工作流程
在以下情况下使用此工作流程：
- 构建自主 AI 代理
- 创建多代理系统
- 实施代理编排
- 向代理添加工具集成
- 设置代理记忆
工作流程阶段
阶段 1：代理设计
召唤技能
ai-agents-architect- 代理架构autonomous-agents- 自主模式
动作
- 定义代理目的
- 设计代理功能
- 计划工具集成
- 设计存储系统
- 定义成功指标
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Use @ai-agents-architect to design AI agent architecture第二阶段：单一剂量实施
召唤技能
autonomous-agent-patterns- 代理模式autonomous-agents- 自主代理
动作
- 选择代理框架
- 实现代理逻辑
- 添加工具集成
- 配置内存
- 测试代理行为
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Use @autonomous-agent-patterns to implement single agent第三阶段：多智能体系统
召唤技能
crewai- CrewAI 框架multi-agent-patterns- 多智能体模式
动作
- 定义代理角色
- 设置代理通信
- 配置编排
- 实施任务分配
- 测试协调
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Use @crewai to build multi-agent system with roles第4阶段：代理协调
召唤技能
langgraph- LangGraph 编排workflow-orchestration-patterns- 编排
动作
- 设计工作流程图
- 实现状态管理
- 添加条件分支
- 配置持久性
- 测试工作流程
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Use @langgraph to create stateful agent workflows阶段5：工具整合
召唤技能
agent-tool-builder- 工具构建tool-design- 工具设计
动作
- 确定工具需求
- 设计工具界面
- 实施工具
- 添加错误处理
- 测试工具使用
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Use @agent-tool-builder to create agent tools第六阶段：记忆系统
召唤技能
agent-memory-systems- 记忆架构conversation-memory- 对话记忆
动作
- 设计存储结构
- 实现短期记忆
- 设置长期记忆
- 添加实体记忆
- 测试记忆检索
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Use @agent-memory-systems to implement agent memory第七阶段：评估
召唤技能
agent-evaluation- 代理评估evaluation- 人工智能评估
动作
- 定义评估标准
- 创建测试场景
- 衡量代理绩效
- 测试边界情况
- 迭代改进
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Use @agent-evaluation to evaluate agent performance代理架构
User Input -> Planner -> Agent -> Tools -> Memory -> Response | | | | Decompose LLM Core Actions Short/Long-term质量关卡
- 代理逻辑正在工作
- 工具已集成
- 内存功能
- 编排已测试
- 评估通过
相关工作流包
ai-ml- 人工智能/机器学习开发rag-implementation- RAG 系统workflow-automation- 工作流模式
限制
- 仅当任务明确符合上述描述的范围时，才使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少所需的输入、权限、安全界限或成功标准，请停下来并要求澄清。
