用途：指导从零设计并构建能有效调用工具、管理记忆、规划多步任务、协调多智能体并在安全护栏内运行的 AI 智能体，覆盖从架构到评估的完整生命周期。
主要能力
- 智能体设计：确定目的与范围、所需工具、记忆架构（短期/长期）、循环结构（观察-思考-行动）及安全边界；提供架构决策表（单轮工具调用、ReAct、Plan-and-Execute、多智能体编排、自主循环）。
- 工具使用：工具命名采用动词-名词，描述需写明何时用与何时不用，参数带类型与示例，返回统一为 { success, data, error }，错误信息自纠正；工具原则包括可组合、幂等、可观测、有界、有文档。
- 记忆管理：区分工作记忆、短期、长期、情节、语义记忆；上下文窗口采用滑动窗口加重要性保留，并给出预算分配示例（系统提示与工具约20%、当前任务约40%、对话历史约25%、检索记忆约15%）；定义记忆更新触发条件。
- 规划策略：层级任务分解、ReAct（思考-行动-观察循环）、先规划后执行、反思模式。
- 多智能体协作：编排、流水线、辩论、投票、监督等模式，结构化消息协议，明确的归属边界与超时、死锁检测。
- 评估与安全：任务成功率、效率、工具准确率、安全、延迟、成本等指标与目标值；评估数据集结构；输入/输出/运行护栏；熔断阈值示例（单任务最多20次工具调用、连续错误3次、最长5分钟、最多生成10000 token 等）。
- 提示工程与常见反模式：系统提示结构、草稿本、自我纠错、置信度校准、优雅降级，以及无推理调用、无迭代上限等反模式及替代做法。
使用方式：该技能按阶段推进，每个关键阶段设有 STOP 检查点——先向用户呈现设计并获批准再实现，实现后先对智能体循环做冒烟测试再叠加复杂度，部署前必须测试全部安全护栏。技能类型为 FLEXIBLE，架构、记忆策略与协作模式可按用例调整，但生产智能体强烈建议配置安全护栏与评估框架。
适用场景：需要构建工具调用型助手、多步推理任务、依赖复杂的规划执行流程、多智能体并行或专业化协作、长期迭代式自主开发，以及要求可评估、可监控、安全可控的智能体系统。
限制：资料未给出具体编程语言、框架、依赖或安装命令；记忆存储、向量库、数据库等仅指方向未指定实现；各项指标目标值（如成功率>90%、工具准确率>95%）为文档建议，实际效果暂未提供。