近期使用Agent的几点实操心得：

如今大模型能力持续迭代，使用时核心是明确任务目标、划定禁止行为，切忌给模型拆解细化执行步骤。限定死分步流程反而会束缚模型的自主发挥。

代码开发场景下，数万行规模的代码库Agent均可高效处理。

正确流程是：

1.先让Agent输出需求开发文档，与模型充分沟通确认方案无误后，再启动开发；完成后校验功能是否匹配需求，同时要求模型遵循奥卡姆剃刀原则——若无必要，勿增实体。

2.当下成熟Agent足以承接绝大多数工作。面对新任务优先交由Agent尝试，主动挖掘各类落地场景，保持开放的探索心态。 3.尽可能选用顶尖模型，未来人群会快速分化为会使用Agent与不会使用Agent两类，且差距会持续拉大；更要善用Agent迭代打造专属Agent。

关于技能沉淀：

1.将日常重复工作固化为标准化工作流，封装成独立技能并持续迭代优化。 2.坚持边实践边学习，搭建反馈闭环持续沉淀经验，重视每一次微小优化带来的提升