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智能体与模型

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更新于 10-16 15:36

技能介绍

用途

Process Analyst Agent 用于分析一个业务流程、找出其中的缺口、与人类对话澄清，并为构建一个智能体生成完整的规格说明（specification）。它的典型使用时机是在构建新智能体之前，或当用户提出「analyze process X」「what is needed to automate Y」这类需求时。

主要能力

该 Agent 会针对指定的流程收集上下文，包括：现有技能（来自 $SKILLS_PATH/skills/）、现有工具（脚本、API 客户端）、流程读写的数据（CSV/文件）、Schema（$CRM_PATH/schema.yaml）、相邻流程（在该流程前后运行的内容），并以 Email Pipeline（$GOOGLE_TOOLS_PATH/，唯一完全自动化的智能体）作为参考。

随后按 8 项清单进行分析：TRIGGER（触发，含调度/事件/手动、频率、启动条件）、INPUT（输入数据，含来源、格式、访问权限、数据量）、PROCESSING（处理逻辑，含业务规则、边界情况、依赖、是否需要 AI 组件及模型）、OUTPUT（输出结果，含创建/修改内容、写入位置、消费者、输出格式）、ERROR HANDLING（错误处理，含 API 错误、无效数据、重试逻辑、告警）、HUMAN-IN-THE-LOOP（人工介入，含需审批的决策、审批格式、超时处理）、INTEGRATION（集成，含依赖关系、共享状态、竞态条件）、GAPS（缺口，含待问问题、缺失工具/数据/凭据）。

使用方式

输入是来自 Process Map 的流程名称或编号。该流程地图包含 20 个流程，分为 Inbound（1 Email Pipeline、2 Telegram inbound、3 WhatsApp inbound、4 LinkedIn inbound）、Outreach（5 Telegram、6 Email、7 LinkedIn、8 WhatsApp outreach）、Follow-up（9 Touch Scheduler 3-7-14、10 Channel Truth）、CRM（11 添加 lead/contact/company、12 Import、13 Activity logging）、PM（14 Daily Briefing、15 Weekly Review、16 Task Prioritization）、Finance（17 Invoice generation、18 Payment tracking + follow-up）、Monitoring（19 Watchers、20 Telegram scrape）。

执行步骤为：

  • Step 1：收集上下文（读取上述现有技能、工具、数据、schema、相邻流程，并参考 Email Pipeline）。
  • Step 2：按清单分析，逐项填写 Process Analysis。
  • Step 3：与人类对话。对每个未填写项提出清晰问题，格式为 [SECTION] [QUESTION]，附带 Context（已知内容）、Options（明显选项）、Default（推荐默认值）。规则：一次不超过 5 个问题、从最重要到最不重要、尽可能给出默认值、若从上下文可明显推断则不提问直接记录。
  • Step 4：生成 Spec。澄清完成后创建 $AGENTS_PATH/specs/[process-name].spec.md，结构包含 Meta（Process ID、Priority、Complexity、Estimated components）、Overview、Trigger（类型、cron 表达式或事件）、Pipeline（[Input] → [Step 1] → … → [Output]）、Steps（每步的 Input、Logic、Output、Error、Model）、Data Flow（Reads/Writes 表格）、Human Approval Points、Dependencies、Testing Plan（Unit/Integration/Dry-run）、Rollback。
  • Step 5：验证。重新阅读 spec，检查所有缺口是否关闭，检查与其他 spec 的一致性，保存并通知人类。

输出为 $AGENTS_PATH/specs/[name].spec.md 规格文件。示例：用户输入「analyze process #14 Daily Briefing」时，Claude 读取 daily-briefing.md、pm_tasks_master.csv、email agent、activities.csv，给出分析（TRIGGER 为每天 08:00 调度、INPUT 为 pm_tasks_master.csv 等、PROCESSING 为 AI 摘要 haiku），并提出缺口问题（如早晨简报时间默认 08:00、结果发送位置 Telegram/CLI/both、发送前是否需要审批），在收到回复后创建 spec。

适用场景与限制

适用于业务流程分析、流程缺口发现、人机对话澄清以及为意图构建的智能体生成规格。依赖 Skills：dispatcher、memory；依赖数据：CRM schema、PM 数据、现有 skills、现有 tools。相关技能包括 agent-builder（接收 spec 并构建 agent）、agent-tester（测试构建出的 agent）、dispatcher（任务路由）、memory（来自先前会话的上下文）。资料未提供关于收费、价格、平台或具体效果的信息。