即刻App年轻人的同好社区
下载
记录2025年和O1的第一聊，关于打造个人AGENT系统：
我：（附图见上传）2025年，我希望做出自己的ai agent system,希望你充分帮助我。先看看我的思路，给我点反馈和建议。我的笔记如下，笔记1：学crewai的方法：把crewai官方的文档（来自docs.crewai.com ）分成两部分放在文档里。快速启动和各组件介绍。然后放在cursor下面的文档可以用来@给cursor。然后这两个文档可以喂给GPT，然后让GPT结合我想要做的AGENT，和我现有的数据（比如6000条flomo），帮我 设计一个GTD工作提醒的agent的提示词，我再用这个提示词给cursor，让cursor读完crewai的文档，按照crewai需要的框架和支持库，然后根据gpt给我的提示词，帮我把这个agent做出来。这个过程里，AI充分参与了帮助我学习（GPT帮我读官方文档，和我讨论工作流设计，帮我理解学习crewai）和产出（GPT帮我写提示词和设计工作流，然后cursor来执行）的全过程(我记录的这段笔记，又可以发给GPT和他讨论)。笔记2：新年学好AI AGENT，做好自己的个人AGENT system：data（自己主动积累和收集的，学习过的内容，记录的笔记，社交微信数据等等）,task（核心就是研究，GTD任务辅助（规划），写作，做demo，社交几个）,tool,workflow（可以让GPT或cursor帮忙设计）,framework(crewAI or autogen)（我这一段，配合crewai的doc里面的所有内容放在一个文档，然后再给一个简单的prompt给cursor，应该就可以做一个crewai的框架的agent出来了）。关于crewai的简要介绍：Introduction
Build AI agent teams that work together to tackle complex tasks
What is CrewAI?
CrewAI is a cutting-edge framework for orchestrating autonomous AI agents.
CrewAI enables you to create AI teams where each agent has specific roles, tools, and goals, working together to accomplish complex tasks.
Think of it as assembling your dream team - each member (agent) brings unique skills and expertise, collaborating seamlessly to achieve your objectives.
GPT：
以下是我对你这套“用CrewAI做自己的GTD Agent系统”的思路的一些反馈和建议，供你参考：
1. 工作流总体设计思路
以“数据-任务-工具-流程-框架”五步走
数据（Data）：你已经有了 6000 条 flomo 笔记等个人记录，将来还可以加入更多学习资料、微信聊天数据等。首先要考虑如何对这些数据做整理、索引和检索（例如向量数据库、Embedding 等），让 Agent 能够方便调用。
任务（Task）：你要做的核心“工作事项”（如研究、写作、GTD 任务规划、Demo、社交）都可以通过“Agent 团队”来分解并解决。
工具（Tool）：在 CrewAI 或其他 Agent 框架里，你可以指定可用的外部工具（例如：网络搜索、Google Calendar、数据库访问、执行脚本），或者针对你特有的数据做访问 API。
流程（Workflow）：这里包括针对任务的分解策略、Agent 与 Agent 之间的协作规则、在何时调用什么工具、如何汇总和产出结果等，CrewAI 官方文档会提供你可以复用的流程模型。
框架（Framework）：CrewAI（或者你提到的 autogen）为多 Agent 协作提供了一个很好的“基础设施”。你只需要做配置（定义角色/工具/流程），再让它们在统一的“控制器”之下有序工作。
合理利用 GPT 与 Cursor 的角色分工
GPT 主要协助你学习和产出：例如阅读 CrewAI 官方文档、给出提示词建议、设计多 Agent 的架构流程等。
Cursor 可以直接读取你提供的文档、执行模型内自动化生成的代码或脚本，真正帮你实现具体的 Agent 架构。
这种“学习-设计-实现”三步走，让你能更快地从概念到落地，逐步积累复用的模块（工具封装、Agent 模板等）。
将文档分块后喂给 GPT 做总结/提炼/对比
由于官方文档可能比较长、也涉及多个组件，你可以先把文档拆成几块（如“快速启动”、“各组件介绍”），让 GPT 帮你归纳重点内容并合并在一起。
然后再结合你自身的 GTD 需求，对文档中提到的功能或“插件式”组件做筛选，明确你要用到哪些部分。
2. 如何给出高质量的“提示词” Prompt
在 Prompt 中体现你的需求结构
例如：
我的目标是什么？
我有哪些数据？
有哪些已知的工具？
所需的输出格式或代码样式？
其他约束（如隐私、语言等）
Prompt 尽量带上完整上下文
在设计 GTD Agent 相关的提示词时，最好把你对“为什么要做这个 Agent”“具体想要的功能和流程”等信息直接写明，这样 GPT 才能结合全文档和上下文逻辑给你最贴合的回复。
例如，“我有 6000 条 flomo 笔记，结构大部分是零散思考或灵感，我希望 Agent 能把它们进行分析、分类与提醒，尤其是在我做研究或写东西时，能实时推荐相关思考内容。”
对输出进行限制或格式要求
要 GPT 给出代码时，可以指定“请帮我用 xxx 库（如CrewAI/Autogen）写一个脚手架示例，代码结构是……”，这样 GPT 会直接按照你给的格式生成干净的、可读性高的代码。
当你做完初版后，如果不满意再让 GPT 改进，细化到你需要的程度（比如注释、优化提示词、扩展功能等）。
3. GTD 代理（Agent）的场景设计建议
最小可行功能 (MVP)
第一次做的时候，可以先选最核心的需求：
读取 flomo 笔记数据（可以先整合成一个 CSV 或者文本列表，后续再考虑数据库或向量索引）。
让它基于笔记自动生成“任务提醒”或“灵感推荐”。
在预先的计划里，Agent 只需要把结果输出到控制台或简单的列表即可。
多 Agent 分工
你可能设定几个基础角色，比如：
数据处理 Agent：负责读取/分析笔记数据，提取关键字。
任务管理 Agent：负责把提取到的关键词或灵感，与自己的常规 GTD 待办系统做映射、生成任务。
日程/提醒 Agent：可以结合日历工具、提醒工具向你发送每日/每周需要处理的任务。
可扩展场景
后续可以加上更多功能，比如把 GPT 生成的一些结论或新想法又写回 flomo，形成一个“读-写-循环”的自我强化闭环。
或者加上其他接口（如果你常用 Google Calendar、Notion、Obsidian 等），让 Agent 去调度这些外部工具。
4. CrewAI 相关的学习与实践
官方文档的两个重点：快速启动 & 各组件介绍
先确保你能跑通“快速启动”提供的示例，用最小代价熟悉一下 CrewAI 对多 Agent 的管理方式。
然后在“各组件介绍”里找适合你需求的模块或插件。
这个过程 GPT 可以帮你做“二次翻译”：
让 GPT 在阅读完官方文档后，用你能理解的方式总结“如何添加自定义工具”“如何定义新角色”“如何管理 Agent 间的通信”等要点。
灵活组合CrewAI+其他库
如果某些功能在 CrewAI 暂时没有，也可以考虑把已有的 Python 库或其他基于 LLM 的接口整合进来。
只要你在 CrewAI 中对这个外部接口进行简单封装（Agent Tool），就可以继续把它当做一个“子工具”给任意 Agent 去调用。
调试与日志
多 Agent 系统容易出现“过度思考”“重复调用工具”等问题。建议关注 CrewAI 是否提供了可视化或日志记录功能，能够让你把 Agent 的对话过程及决策过程都记录下来，以便后续调优。
5. 建议的下一步行动
拆分官方文档：把 CrewAI 官方文档里“快速启动”和“组件介绍”两部分拆出来，先让 GPT 帮你做一次浓缩总结，然后你再从这份精简稿里选最 relevant 的部分来做 MVP。
设计初步 Prompt：结合你的 MVP 需求写一个“我想要做一个基于 CrewAI 的 GTD Agent，具体需求是……”的提示词，交给 GPT，要求它输出一个包含：
(1) Agent roles、(2) Tools 清单、(3) 架构流程、(4) 代码实例 的完整示例。
在 Cursor 里实践：把 GPT 给出的提示词和相关 CrewAI 文档都扔给 Cursor，然后让它根据提示词生成或改写 Agent 代码/脚手架。跑通后你就能看到初步结果。
迭代改进：
如果你想增加更多功能，比如“智能分类笔记”或“日历提醒”，再让 GPT 帮你改进“角色”或“工具”的定义，Cursor 那边就能自动化帮你生成更多模块或代码。
在每次迭代的过程中，都保留或导出日志（GPT 对话、Cursor 生成的代码）作为下一次迭代的上下文，形成闭环学习。
总结
你的思路非常好——用大模型和多 Agent 体系搭建一套自己的个人工作/学习辅助系统。关键点在于明确功能边界、模块划分和工具接口。把 CrewAI 的“多 Agent 协作”框架与 GPT、Cursor 形成的“学习-设计-实现”闭环结合起来，是很有效的自我赋能方式。
祝你在 2025 年顺利打造出强大的个人 AI Agent System！任何细节问题也可以再问我。
我：结合anthropic发布的这篇文章building effective agents的思路，优化你给我的建议，文章如下：Building effective agents（以下省略拷贝的原文章几千字，因为O1不支持读链接所以只能整篇拷贝给他）。
GPT：
下面这份建议，结合了 Anthropic 关于 Building effective agents 的思路，进一步优化并细化了先前针对你想用 CrewAI 打造 GTD Agent 系统的反馈，帮助你更好地兼顾「实用性与灵活性」、「最小可行方案与可扩展性」这两方面。
一、把握“简单优先、分层演进”的核心原则
Anthropic 的经验是：做 LLM Agent 时，越简单的方案，往往越可靠、越容易调试和维护。如果单次 LLM 调用 + 检索 + Prompt 就能完成你的需求，就别急着上多 Agent、多工具、多轮循环。把核心 MVP 先跑通，再视情况做「渐进式加量」。
1.1 先以“augmented LLM”起步
Augmented LLM 即让 LLM 在一个固定流程中可以调用检索、记忆或若干工具，但并不进入“全自主决策”。
例如，你可以先做一个最小脚手架：
GPT（或 Claude 等）从你的 6000 条笔记里做向量检索 (Vector DB)，获取上下文；
GPT 根据检索结果 + 你的任务描述，产生“任务提醒”/“灵感提示”；
如果需要，可以允许 GPT 调用一个“写入日历/提醒工具”，自动给你添加到待办清单或发送通知。
这样，你已经拥有了GTD 里的最核心闭环（收集 -> 处理 -> 输出），且逻辑非常清晰易控。
1.2 再考虑加多步 Workflow 或“简单 Agent”
如果发现在实际使用中，某些任务需要更细化、更复杂的推理或步骤，才可以考虑做Prompt Chaining（把任务拆成若干子步骤、逐步检查结果），或者做Routing（不同类型的任务走不同的处理流程），等等。
你可以把这些拆分/路由逻辑先写在“硬编码（workflow）”里，让系统可预测，可调试。
1.3 只有在需要高度灵活、多次循环迭代时，再上“全自主 Agent”
当你发现自己需要「让 LLM 自己决定调用多少次外部工具，调用哪几个工具，如何分解子任务」——也就是你无法事先固定流程的场景，这才是 Anthropic 所说的“Agents”的主要用武之地。
这种 Agent 启动后，会进入一个「规划 → 执行 → 检查 → 重复」的循环；也意味着更大的算力消耗、更高的复杂度和更多不确定性。
只有当你确定这些成本值得付出，且会显著提升产出效率，才建议引入。
二、把 Anthropic 的“常见工作流模式”映射到你的 GTD 场景
Anthropic 提到的几大模式，都可以用在你打算做的 GTD Agent 系统里；关键是根据任务拆分方式、数据特性和需求规模来选最适合的模式。
2.1 Prompt Chaining：典型的“多步分解”
使用场景：你的某个任务可以被稳定地分成几个固定步骤，每一步都不太可变。
GTD 例子：
第一步：从 flomo 笔记里检索与“写作主题A”相关的要点；
第二步：让 GPT 生成一份针对主题 A 的 Outline；
（可选）第三步：检查 Outline 是否符合特定格式/风格，如不符合则要求 GPT 调整；
第四步：写出草稿；
第五步：调用日历/待办工具，把后续写作计划排进日程。
该模式优点：易监控、易 debug；中途每一步都能审查与校正。
2.2 Routing：分类后处理
使用场景：你的待办任务可能有不同优先级/类别/处理方式，或不同人/不同频道要处理的事。
GTD 例子：
如果是“社交”类待办，则用 Agent A（带有与微信等社交工具集成）的流程走；
如果是“研究型”任务，则先检索笔记或相关资料，然后用 Agent B（专门深度分析）去做进一步处理；
如果只是很简单的跟进提醒，就直接扔进普通日历/提醒系统。
该模式可以有效地让你针对不同任务类型有不同策略。
2.3 Evaluator-Optimizer（循环评审与改进）
使用场景：需要多轮迭代、且有可衡量的质量标准。
GTD 例子：
你希望自动生成一篇报告后，再由另一个“评审 Agent”给出反馈，比如“逻辑不够清晰，需要补充某些论据”；
再由“写作 Agent”基于这些反馈重复修改，直到通过评审标准。
该模式很适合需要“多次修改”的场景，缺点是会增加时延与调用成本。
2.4 Orchestrator-Workers（分工协作，动态拆分）
使用场景：在 GTD 里不算特别常见，除非你要自动执行复杂项目管理，如同时处理多个子项目，Agent 自行决定每个子项目的步骤、调用何种工具等。
如果你有许多模块化的小任务，且彼此相对独立，可以通过一个“总指挥 Agent”动态分发给多个“子 Agent”并行处理。
2.5 Autonomous Agents（全自主循环）
使用场景：非常开放、多步骤且不可预测，需要 Agent 反复与外界环境交互；比如让 Agent 自己去爬网搜集资料、整合信息、写报告、再和你对话反馈、再执行新的行动……
如果只是 GTD 场景，往往不需要这么大的自主性。但若你未来想让 Agent 不断地学习新知识、发掘新机会，或与各种外部系统对接来完成高级自动化任务，这种方式才更适合。
三、融合 CrewAI 与“Anthropic 原则”时的关键注意点
3.1 先直连 LLM API，避免过度依赖高级框架
Anthropic 也提醒：很多高级框架（CrewAI 也好，LangChain 也好）容易掩盖底层 prompt & response，导致调试变难。
建议：
先只用 CrewAI 里最基本的“多 Agent + 工具”机制，把其它自动流程能手写就手写；
确保你理解 CrewAI 内部如何调 LLM、如何处理对话上下文；
当你熟悉后，再选择是否要深度绑定 CrewAI 的更复杂功能。
3.2 工具（Tool）设计要“Poka-yoke”，减少 Agent 犯错机会
Anthropic 强调，“把自己当作 Junior 开发者来写工具文档”。
实践建议：
如果要给 Agent 提供“写入日历”这个工具，告诉它：
需要哪些参数（Title、Time、Reminder？）
参数类型是什么，举例如何调用
边界条件：如果日期无效应该返回什么……
通过在 Prompt 里清晰地描述工具用法、提供示例调用，让模型更易正确使用工具；
如果某工具会有副作用（如发邮件给客户），也给 Agent 一个“Are you sure?” 确认步骤或预先审查流程。
3.3 保持透明度，尽量让 Agent“显式”展示思路
虽然很多框架会把 Agent 的 chain-of-thought 隐藏起来，但 Anthropic 建议对于开发/调试来说，最好能看到 Agent 在思考啥、怎么调用工具、怎么拿到结果。
在 CrewAI 或你自己的实现中，尽可能记录 Agent 的对话和工具调用的 Logs，方便你事后跟踪错误。
3.4 先在“受控”环境内测试，做好沙箱与 Guardrails
Agent 自主性越高，越有可能带来意外行为。
对 GTD 这种私有数据场景尤其要注意隐私和数据安全——别让 Agent 在不合适的地方记录或泄露隐私。
也要加“最大调用轮数/最大Token限制”，避免 Agent 在死循环中不断烧钱。
四、分阶段行动清单
结合以上思路，给你一个分阶段、循序渐进的 GTD Agent 构建路线：
（MVP）Augmented LLM + 简易工具调用
目标：让 GPT or Claude 能读取你 flomo 笔记（本地 or 向量DB），输出个人任务提醒/灵感提示，并能自动写入日历/待办工具。
实现：只要 Prompt + 向量检索 + 简化的 CrewAI/手写脚本 + 工具调用 即可。
先别做多角色 Agent，直接“单一角色 + 拥有检索/写日历工具 + 并输出结果”就行。
（进阶）添加“Prompt Chaining”或“Routing”工作流
当你想要把“GTD 提醒”再拆细，如分为多语言处理、或对写作类任务先自动生成提纲、再审查、再落地时，可以在 CrewAI 里实现更复杂的多步流程（Workflow）。
或者针对不同类别的任务走不同子流程（Routing）。
（深度）评审-改进循环 / 多 Agent 协同
如果你发现自己对任务有较高质量要求、需要反复提炼 & 打分 & 改写，可以引入“Evaluator Agent”，让它对结果做评审并给出改进意见，再让主 Agent 去修改。
这个时候可以在 CrewAI 里定义多个角色（主写作 Agent、评审 Agent、日历执行 Agent 等），并使用 Orchestrator-Workers 等模式。
（最终）全自主 Agent（可选）
只有当你确实需要 Agent 进行多轮独立探索、调用多种外部API或数据库、自动给别人发消息、甚至跑脚本部署 Demo 时，才考虑让它进入 Autonomous Agent 模式。
并且要做好严谨的沙箱测试、调用计数/时间/金钱成本控制。
五、总结
先简单后复杂：不要一开始就冲着“大而全的多 Agent 协同”去，要优先验证核心功能并保持透明易调试。
注重工具（ACI）设计：在 Prompt 里给出清晰的 Tool 接口定义和示例，尽可能降低模型调用错误率。
观察和测量：无论哪种模式，都要做好日志记录、正确率评估和性能观测，确保每个新功能真的带来了有价值的提升。
留好安全边界：尤其是当 Agent 能够自主操作外部系统时，要有沙箱、审批、截断或事先确认等机制，避免越界或出错。
通过结合 Anthropic 的“简单可组合”工作流思路，你会发现，即使不去追求那些极其炫酷的超自动化场景，也能在 GTD 方面获得实实在在的效率提升。祝你在 2025 年顺利把这套个人 Agent System 打造出来，成为自己高效工作和学习的“隐形助手”！
我：（附图见上传）2025年，我希望做出自己的ai agent system,希望你充分帮助我。先看看我的思路，给我点反馈和建议。我的笔记如下，笔记1：学crewai的方法：把crewai官方的文档（来自docs.crewai.com ）分成两部分放在文档里。快速启动和各组件介绍。然后放在cursor下面的文档可以用来@给cursor。然后这两个文档可以喂给GPT，然后让GPT结合我想要做的AGENT，和我现有的数据（比如6000条flomo），帮我 设计一个GTD工作提醒的agent的提示词，我再用这个提示词给cursor，让cursor读完crewai的文档，按照crewai需要的框架和支持库，然后根据gpt给我的提示词，帮我把这个agent做出来。这个过程里，AI充分参与了帮助我学习（GPT帮我读官方文档，和我讨论工作流设计，帮我理解学习crewai）和产出（GPT帮我写提示词和设计工作流，然后cursor来执行）的全过程(我记录的这段笔记，又可以发给GPT和他讨论)。笔记2：新年学好AI AGENT，做好自己的个人AGENT system：data（自己主动积累和收集的，学习过的内容，记录的笔记，社交微信数据等等）,task（核心就是研究，GTD任务辅助（规划），写作，做demo，社交几个）,tool,workflow（可以让GPT或cursor帮忙设计）,framework(crewAI or autogen)（我这一段，配合crewai的doc里面的所有内容放在一个文档，然后再给一个简单的prompt给cursor，应该就可以做一个crewai的框架的agent出来了）。关于crewai的简要介绍：Introduction
Build AI agent teams that work together to tackle complex tasks
What is CrewAI?
CrewAI is a cutting-edge framework for orchestrating autonomous AI agents.
CrewAI enables you to create AI teams where each agent has specific roles, tools, and goals, working together to accomplish complex tasks.
Think of it as assembling your dream team - each member (agent) brings unique skills and expertise, collaborating seamlessly to achieve your objectives.
GPT：
以下是我对你这套“用CrewAI做自己的GTD Agent系统”的思路的一些反馈和建议，供你参考：
1. 工作流总体设计思路
以“数据-任务-工具-流程-框架”五步走
数据（Data）：你已经有了 6000 条 flomo 笔记等个人记录，将来还可以加入更多学习资料、微信聊天数据等。首先要考虑如何对这些数据做整理、索引和检索（例如向量数据库、Embedding 等），让 Agent 能够方便调用。
任务（Task）：你要做的核心“工作事项”（如研究、写作、GTD 任务规划、Demo、社交）都可以通过“Agent 团队”来分解并解决。
工具（Tool）：在 CrewAI 或其他 Agent 框架里，你可以指定可用的外部工具（例如：网络搜索、Google Calendar、数据库访问、执行脚本），或者针对你特有的数据做访问 API。
流程（Workflow）：这里包括针对任务的分解策略、Agent 与 Agent 之间的协作规则、在何时调用什么工具、如何汇总和产出结果等，CrewAI 官方文档会提供你可以复用的流程模型。
框架（Framework）：CrewAI（或者你提到的 autogen）为多 Agent 协作提供了一个很好的“基础设施”。你只需要做配置（定义角色/工具/流程），再让它们在统一的“控制器”之下有序工作。
合理利用 GPT 与 Cursor 的角色分工
GPT 主要协助你学习和产出：例如阅读 CrewAI 官方文档、给出提示词建议、设计多 Agent 的架构流程等。
Cursor 可以直接读取你提供的文档、执行模型内自动化生成的代码或脚本，真正帮你实现具体的 Agent 架构。
这种“学习-设计-实现”三步走，让你能更快地从概念到落地，逐步积累复用的模块（工具封装、Agent 模板等）。
将文档分块后喂给 GPT 做总结/提炼/对比
由于官方文档可能比较长、也涉及多个组件，你可以先把文档拆成几块（如“快速启动”、“各组件介绍”），让 GPT 帮你归纳重点内容并合并在一起。
然后再结合你自身的 GTD 需求，对文档中提到的功能或“插件式”组件做筛选，明确你要用到哪些部分。
2. 如何给出高质量的“提示词” Prompt
在 Prompt 中体现你的需求结构
例如：
我的目标是什么？
我有哪些数据？
有哪些已知的工具？
所需的输出格式或代码样式？
其他约束（如隐私、语言等）
Prompt 尽量带上完整上下文
在设计 GTD Agent 相关的提示词时，最好把你对“为什么要做这个 Agent”“具体想要的功能和流程”等信息直接写明，这样 GPT 才能结合全文档和上下文逻辑给你最贴合的回复。
例如，“我有 6000 条 flomo 笔记，结构大部分是零散思考或灵感，我希望 Agent 能把它们进行分析、分类与提醒，尤其是在我做研究或写东西时，能实时推荐相关思考内容。”
对输出进行限制或格式要求
要 GPT 给出代码时，可以指定“请帮我用 xxx 库（如CrewAI/Autogen）写一个脚手架示例，代码结构是……”，这样 GPT 会直接按照你给的格式生成干净的、可读性高的代码。
当你做完初版后，如果不满意再让 GPT 改进，细化到你需要的程度（比如注释、优化提示词、扩展功能等）。
3. GTD 代理（Agent）的场景设计建议
最小可行功能 (MVP)
第一次做的时候，可以先选最核心的需求：
读取 flomo 笔记数据（可以先整合成一个 CSV 或者文本列表，后续再考虑数据库或向量索引）。
让它基于笔记自动生成“任务提醒”或“灵感推荐”。
在预先的计划里，Agent 只需要把结果输出到控制台或简单的列表即可。
多 Agent 分工
你可能设定几个基础角色，比如：
数据处理 Agent：负责读取/分析笔记数据，提取关键字。
任务管理 Agent：负责把提取到的关键词或灵感，与自己的常规 GTD 待办系统做映射、生成任务。
日程/提醒 Agent：可以结合日历工具、提醒工具向你发送每日/每周需要处理的任务。
可扩展场景
后续可以加上更多功能，比如把 GPT 生成的一些结论或新想法又写回 flomo，形成一个“读-写-循环”的自我强化闭环。
或者加上其他接口（如果你常用 Google Calendar、Notion、Obsidian 等），让 Agent 去调度这些外部工具。
4. CrewAI 相关的学习与实践
官方文档的两个重点：快速启动 & 各组件介绍
先确保你能跑通“快速启动”提供的示例，用最小代价熟悉一下 CrewAI 对多 Agent 的管理方式。
然后在“各组件介绍”里找适合你需求的模块或插件。
这个过程 GPT 可以帮你做“二次翻译”：
让 GPT 在阅读完官方文档后，用你能理解的方式总结“如何添加自定义工具”“如何定义新角色”“如何管理 Agent 间的通信”等要点。
灵活组合CrewAI+其他库
如果某些功能在 CrewAI 暂时没有，也可以考虑把已有的 Python 库或其他基于 LLM 的接口整合进来。
只要你在 CrewAI 中对这个外部接口进行简单封装（Agent Tool），就可以继续把它当做一个“子工具”给任意 Agent 去调用。
调试与日志
多 Agent 系统容易出现“过度思考”“重复调用工具”等问题。建议关注 CrewAI 是否提供了可视化或日志记录功能，能够让你把 Agent 的对话过程及决策过程都记录下来，以便后续调优。
5. 建议的下一步行动
拆分官方文档：把 CrewAI 官方文档里“快速启动”和“组件介绍”两部分拆出来，先让 GPT 帮你做一次浓缩总结，然后你再从这份精简稿里选最 relevant 的部分来做 MVP。
设计初步 Prompt：结合你的 MVP 需求写一个“我想要做一个基于 CrewAI 的 GTD Agent，具体需求是……”的提示词，交给 GPT，要求它输出一个包含：
(1) Agent roles、(2) Tools 清单、(3) 架构流程、(4) 代码实例 的完整示例。
在 Cursor 里实践：把 GPT 给出的提示词和相关 CrewAI 文档都扔给 Cursor，然后让它根据提示词生成或改写 Agent 代码/脚手架。跑通后你就能看到初步结果。
迭代改进：
如果你想增加更多功能，比如“智能分类笔记”或“日历提醒”，再让 GPT 帮你改进“角色”或“工具”的定义，Cursor 那边就能自动化帮你生成更多模块或代码。
在每次迭代的过程中，都保留或导出日志（GPT 对话、Cursor 生成的代码）作为下一次迭代的上下文，形成闭环学习。
总结
你的思路非常好——用大模型和多 Agent 体系搭建一套自己的个人工作/学习辅助系统。关键点在于明确功能边界、模块划分和工具接口。把 CrewAI 的“多 Agent 协作”框架与 GPT、Cursor 形成的“学习-设计-实现”闭环结合起来，是很有效的自我赋能方式。
祝你在 2025 年顺利打造出强大的个人 AI Agent System！任何细节问题也可以再问我。
我：结合anthropic发布的这篇文章building effective agents的思路，优化你给我的建议，文章如下：Building effective agents（以下省略拷贝的原文章几千字，因为O1不支持读链接所以只能整篇拷贝给他）。
GPT：
下面这份建议，结合了 Anthropic 关于 Building effective agents 的思路，进一步优化并细化了先前针对你想用 CrewAI 打造 GTD Agent 系统的反馈，帮助你更好地兼顾「实用性与灵活性」、「最小可行方案与可扩展性」这两方面。
一、把握“简单优先、分层演进”的核心原则
Anthropic 的经验是：做 LLM Agent 时，越简单的方案，往往越可靠、越容易调试和维护。如果单次 LLM 调用 + 检索 + Prompt 就能完成你的需求，就别急着上多 Agent、多工具、多轮循环。把核心 MVP 先跑通，再视情况做「渐进式加量」。
1.1 先以“augmented LLM”起步
Augmented LLM 即让 LLM 在一个固定流程中可以调用检索、记忆或若干工具，但并不进入“全自主决策”。
例如，你可以先做一个最小脚手架：
GPT（或 Claude 等）从你的 6000 条笔记里做向量检索 (Vector DB)，获取上下文；
GPT 根据检索结果 + 你的任务描述，产生“任务提醒”/“灵感提示”；
如果需要，可以允许 GPT 调用一个“写入日历/提醒工具”，自动给你添加到待办清单或发送通知。
这样，你已经拥有了GTD 里的最核心闭环（收集 -> 处理 -> 输出），且逻辑非常清晰易控。
1.2 再考虑加多步 Workflow 或“简单 Agent”
如果发现在实际使用中，某些任务需要更细化、更复杂的推理或步骤，才可以考虑做Prompt Chaining（把任务拆成若干子步骤、逐步检查结果），或者做Routing（不同类型的任务走不同的处理流程），等等。
你可以把这些拆分/路由逻辑先写在“硬编码（workflow）”里，让系统可预测，可调试。
1.3 只有在需要高度灵活、多次循环迭代时，再上“全自主 Agent”
当你发现自己需要「让 LLM 自己决定调用多少次外部工具，调用哪几个工具，如何分解子任务」——也就是你无法事先固定流程的场景，这才是 Anthropic 所说的“Agents”的主要用武之地。
这种 Agent 启动后，会进入一个「规划 → 执行 → 检查 → 重复」的循环；也意味着更大的算力消耗、更高的复杂度和更多不确定性。
只有当你确定这些成本值得付出，且会显著提升产出效率，才建议引入。
二、把 Anthropic 的“常见工作流模式”映射到你的 GTD 场景
Anthropic 提到的几大模式，都可以用在你打算做的 GTD Agent 系统里；关键是根据任务拆分方式、数据特性和需求规模来选最适合的模式。
2.1 Prompt Chaining：典型的“多步分解”
使用场景：你的某个任务可以被稳定地分成几个固定步骤，每一步都不太可变。
GTD 例子：
第一步：从 flomo 笔记里检索与“写作主题A”相关的要点；
第二步：让 GPT 生成一份针对主题 A 的 Outline；
（可选）第三步：检查 Outline 是否符合特定格式/风格，如不符合则要求 GPT 调整；
第四步：写出草稿；
第五步：调用日历/待办工具，把后续写作计划排进日程。
该模式优点：易监控、易 debug；中途每一步都能审查与校正。
2.2 Routing：分类后处理
使用场景：你的待办任务可能有不同优先级/类别/处理方式，或不同人/不同频道要处理的事。
GTD 例子：
如果是“社交”类待办，则用 Agent A（带有与微信等社交工具集成）的流程走；
如果是“研究型”任务，则先检索笔记或相关资料，然后用 Agent B（专门深度分析）去做进一步处理；
如果只是很简单的跟进提醒，就直接扔进普通日历/提醒系统。
该模式可以有效地让你针对不同任务类型有不同策略。
2.3 Evaluator-Optimizer（循环评审与改进）
使用场景：需要多轮迭代、且有可衡量的质量标准。
GTD 例子：
你希望自动生成一篇报告后，再由另一个“评审 Agent”给出反馈，比如“逻辑不够清晰，需要补充某些论据”；
再由“写作 Agent”基于这些反馈重复修改，直到通过评审标准。
该模式很适合需要“多次修改”的场景，缺点是会增加时延与调用成本。
2.4 Orchestrator-Workers（分工协作，动态拆分）
使用场景：在 GTD 里不算特别常见，除非你要自动执行复杂项目管理，如同时处理多个子项目，Agent 自行决定每个子项目的步骤、调用何种工具等。
如果你有许多模块化的小任务，且彼此相对独立，可以通过一个“总指挥 Agent”动态分发给多个“子 Agent”并行处理。
2.5 Autonomous Agents（全自主循环）
使用场景：非常开放、多步骤且不可预测，需要 Agent 反复与外界环境交互；比如让 Agent 自己去爬网搜集资料、整合信息、写报告、再和你对话反馈、再执行新的行动……
如果只是 GTD 场景，往往不需要这么大的自主性。但若你未来想让 Agent 不断地学习新知识、发掘新机会，或与各种外部系统对接来完成高级自动化任务，这种方式才更适合。
三、融合 CrewAI 与“Anthropic 原则”时的关键注意点
3.1 先直连 LLM API，避免过度依赖高级框架
Anthropic 也提醒：很多高级框架（CrewAI 也好，LangChain 也好）容易掩盖底层 prompt & response，导致调试变难。
建议：
先只用 CrewAI 里最基本的“多 Agent + 工具”机制，把其它自动流程能手写就手写；
确保你理解 CrewAI 内部如何调 LLM、如何处理对话上下文；
当你熟悉后，再选择是否要深度绑定 CrewAI 的更复杂功能。
3.2 工具（Tool）设计要“Poka-yoke”，减少 Agent 犯错机会
Anthropic 强调，“把自己当作 Junior 开发者来写工具文档”。
实践建议：
如果要给 Agent 提供“写入日历”这个工具，告诉它：
需要哪些参数（Title、Time、Reminder？）
参数类型是什么，举例如何调用
边界条件：如果日期无效应该返回什么……
通过在 Prompt 里清晰地描述工具用法、提供示例调用，让模型更易正确使用工具；
如果某工具会有副作用（如发邮件给客户），也给 Agent 一个“Are you sure?” 确认步骤或预先审查流程。
3.3 保持透明度，尽量让 Agent“显式”展示思路
虽然很多框架会把 Agent 的 chain-of-thought 隐藏起来，但 Anthropic 建议对于开发/调试来说，最好能看到 Agent 在思考啥、怎么调用工具、怎么拿到结果。
在 CrewAI 或你自己的实现中，尽可能记录 Agent 的对话和工具调用的 Logs，方便你事后跟踪错误。
3.4 先在“受控”环境内测试，做好沙箱与 Guardrails
Agent 自主性越高，越有可能带来意外行为。
对 GTD 这种私有数据场景尤其要注意隐私和数据安全——别让 Agent 在不合适的地方记录或泄露隐私。
也要加“最大调用轮数/最大Token限制”，避免 Agent 在死循环中不断烧钱。
四、分阶段行动清单
结合以上思路，给你一个分阶段、循序渐进的 GTD Agent 构建路线：
（MVP）Augmented LLM + 简易工具调用
目标：让 GPT or Claude 能读取你 flomo 笔记（本地 or 向量DB），输出个人任务提醒/灵感提示，并能自动写入日历/待办工具。
实现：只要 Prompt + 向量检索 + 简化的 CrewAI/手写脚本 + 工具调用 即可。
先别做多角色 Agent，直接“单一角色 + 拥有检索/写日历工具 + 并输出结果”就行。
（进阶）添加“Prompt Chaining”或“Routing”工作流
当你想要把“GTD 提醒”再拆细，如分为多语言处理、或对写作类任务先自动生成提纲、再审查、再落地时，可以在 CrewAI 里实现更复杂的多步流程（Workflow）。
或者针对不同类别的任务走不同子流程（Routing）。
（深度）评审-改进循环 / 多 Agent 协同
如果你发现自己对任务有较高质量要求、需要反复提炼 & 打分 & 改写，可以引入“Evaluator Agent”，让它对结果做评审并给出改进意见，再让主 Agent 去修改。
这个时候可以在 CrewAI 里定义多个角色（主写作 Agent、评审 Agent、日历执行 Agent 等），并使用 Orchestrator-Workers 等模式。
（最终）全自主 Agent（可选）
只有当你确实需要 Agent 进行多轮独立探索、调用多种外部API或数据库、自动给别人发消息、甚至跑脚本部署 Demo 时，才考虑让它进入 Autonomous Agent 模式。
并且要做好严谨的沙箱测试、调用计数/时间/金钱成本控制。
五、总结
先简单后复杂：不要一开始就冲着“大而全的多 Agent 协同”去，要优先验证核心功能并保持透明易调试。
注重工具（ACI）设计：在 Prompt 里给出清晰的 Tool 接口定义和示例，尽可能降低模型调用错误率。
观察和测量：无论哪种模式，都要做好日志记录、正确率评估和性能观测，确保每个新功能真的带来了有价值的提升。
留好安全边界：尤其是当 Agent 能够自主操作外部系统时，要有沙箱、审批、截断或事先确认等机制，避免越界或出错。
通过结合 Anthropic 的“简单可组合”工作流思路，你会发现，即使不去追求那些极其炫酷的超自动化场景，也能在 GTD 方面获得实实在在的效率提升。祝你在 2025 年顺利把这套个人 Agent System 打造出来，成为自己高效工作和学习的“隐形助手”！
27 317
来自圈子
AI探索站
101275人已经加入