掌握清晰目标定义、角色配置和迭代设计的核心原则
有效AI Agent设计的根本步骤是清晰准确地定义AI Agent旨在自动化的具体问题或流程。这种清晰度对于成功实施至关重要。
如果初始问题或目标定义不明确，Agent的"大脑"（LLM）和"手"（工具）将无法有效运作。模糊的目标会导致模糊的指令，进而导致Agent行为不可预测或不正确。
为AI Agent建立清晰的角色和身份不仅仅是表面功夫，它深刻影响着Agent的对话风格、决策倾向以及与组织品牌和用户期望的整体契合度，从而提升用户信任和互动质量。
为Agent分配一个独特且易于识别的名称，该名称应清晰地反映其预期用途。例如，"ShopHelper"或"PurchaseAssistant"。
Agent的角色和职责必须通过简短而全面的描述清晰阐明，概述Agent的主要功能和服务范围。
在Agent的指令中，明确声明其身份或人设。例如，以"您是一名乐于助人的客户支持Agent……"开头。
明确Agent的沟通风格和举止，无论是友好、正式还是随意，确保与品牌形象和用户期望保持一致。
通过明确设定Agent的身份和语气，开发人员实际上是在对LLM的巨大生成能力施加"约束层"。这种约束确保了Agent的响应不仅事实准确，而且以适合其角色并与组织形象一致的方式呈现。
所有主要LLM厂商（OpenAI、Anthropic、Microsoft、Meta）普遍推荐的简洁性和迭代设计原则，揭示了AI开发中一个关键的经验教训：复杂的智能系统最有效地通过增量方式构建和管理。
从简单的Agent开始，避免立即追求构建一个全知全能的复杂系统。只有当复杂性能够明显改善结果时，才应逐步引入。
建议从直接与LLM API交互开始开发。只有当框架能够带来明确、可衡量的改进时，才应采用它们。
将复杂任务分解为更小、更易管理、更"原子化"的步骤，对于提高Agent性能和降低LLM的认知负荷至关重要。
AI Agent的开发本质上是一个迭代过程，包括创建初始指令、发布Agent、严格测试，然后根据反馈完善的循环。
AI Agent的非确定性性质和"涌现行为"的可能性使得全面预测所有场景或"硬编码固定路径"变得不可能。通过从简单开始并迭代，开发人员可以快速识别和纠正意外行为，验证核心功能，并逐步管理复杂性。