为代理收集“致客户信函”任务的背景信息。返回 JSON {"agentBrief":"...","keyFacts":"...","outOfScope":"..."}:agentBrief - 简短的常量简介(你是谁,为谁服务,规则),keyFacts - 任务所需的事实,outOfScope - 忽略和不触及的内容。
代理只知道你在这个任务中给它的是什么,加上模型的一般知识。除非你提醒他,否则他不会记得昨天的谈话,并且在你授予他访问权限之前他不会看到你的文件。这就是上下文——代理当前正在处理的一组事实和材料。机制:事实越重要,它应该越接近开头,简短而明确。内部技术是“特工简介”:在每项任务的开头插入 5-7 行关于您的情况的持续事实(您是谁、结果是谁、什么是不允许的、语气规则是什么)。这取代了“记忆”并使响应稳定。第二种技巧是清楚地概述任务之外的内容:“不要触及过去的订单”,“忽略草稿”。边界可以节省能量并消除不必要的东西。一个典型的错误是假设智能体“已经记住”了上次的上下文,或者他自己会猜测你的规则。他不会猜测。给出关键事实和界限——质量就会在没有任何魔法的情况下提高。
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