课程章节介绍
同学们，咱们今天来聊聊在使用 Agent Script 构建代理时，一些非常实用的小贴士。你就想象一下，你正在教一个特别聪明但有时会有点迷糊的新同事干活，咱们得怎么一步步指导他呢？
首先，咱们的推理指令要从最简单的开始。什么叫最简单的呢？就是只写当下最必要的那些要求，别一上来就洋洋洒洒一大篇。等你的代理跑一跑，测试一下，发现问题了，再一点一点往上加。这就好比带孩子写作业，你先讲最核心的步骤，看哪里卡住了，再补充解释，这样他学得才扎实，不至于一开始就犯晕。
接下来，给代理里所有的东西起名字和写描述，一定要用具体、独特，而且你的最终用户一听就明白的语言。千万别用那些只有技术部门才懂的缩写或者模模糊糊的词。比如，“客户关怀流程”就比“流程A”好得多；描述里写“当客户询问退货时，请收集订单号和退货原因”，就比“处理RMA请求”要清晰。因为清楚的名字和描述，能让代理真正理解你的意图，也能让将来维护这套系统的同事快速上手。
还有一点特别重要，就是语言风格一定要保持始终一致。如果你有时候说“查看订单状态”，有时候又说“检查单子到哪了”，有时候用疑问句，有时候用祈使句，那这个聪明的代理可能就糊涂了。它可能会觉得你在让它做不同的事情，最终导致它给出的回应或者执行的动作前后不一致。所以，咱要像练书法一样，统一好你的用语。
再往深一点说，咱们可以巧妙地平衡自然语言和业务逻辑的表达，给代理增加一点确定性。什么叫增加确定性呢？有时候光靠自然语言描述，可能会有歧义。比如，你可以这样说：“如果客户情绪激动，并且提到了‘投诉’或‘退款’，调用升级流程，同时安抚客户。”这里面，“调用升级流程”就是一个明确的逻辑动作，而“安抚客户”是自然语言的要求。把这两者结合起来，既给了代理人性化的引导，又用逻辑确保了它关键步骤不会跑偏。
最后，咱们还可以使用一个很厉害的工具，叫做“@ representations”。你可以把它理解成在指令里直接给大语言模型指路。比如，你在某个指令里写：“请参考@知识库中的退货政策，来回应客户。”这样，代理就会直接去那个指定的知识库里找准确的答案，而不是自己胡乱编一个。这就好比你跟新同事说：“这个问题你去问@财务部王姐”，他就能得到最准确的答复。所以，善用@ references 能让你的代理更精准地获得信息，给出靠谱的回复。
好，总结一下，从简单开始，起好名字，保持一致的语言，平衡自然与逻辑，并用@直接引用资源，这几点你掌握好了，构建出来的代理就会既聪明又稳当。那么这节课就先到这里，大家可以去试一试啦！