🦞 Agent Design System — 产品级 AI Agent 设计体系

不是又一个 SOUL.md 模板集合。是一套从需求到上架的完整 Agent 工厂。

你见过很多 AI Agent 的 prompt 模板。但大多数只是"写一段人设描述"——没有质检标准、没有方法论来源追溯、没有解决 AI "模拟理解 ≠ 真正理解" 的工程手段。

这个项目提供的是：一套经过体系化设计的 Agent 生产系统，让你能批量生产产品级、可上架、经过质检的 AI Agent 角色配置。

✨ 这个项目能帮你做什么

• 🏗️ 用五层架构模板 设计任何领域的专家级 Agent（Profile → Soul → Knowledge → Methodology → Protocol）
• 🎯 用审美工程方法论 解决 AI 最致命的问题——输出"看起来对但其实不对"的内容
• 🔍 用质检清单 在交付前发现 Agent 配置的漏洞
• 📐 用生产手册 SOP 把"模糊的需求"变成"完整的 Agent"
• 🧠 用思维模型库 给 Agent 注入真正的专家级思考方式

📂 项目结构

agent-design-system/
├── README.md                          ← 你在这里
├── LICENSE
│
├── core/                              ← 核心设计理念
│   └── SOUL-龙虾教练.md               ← 设计体系的元灵魂（示范文件）
│
├── templates/                         ← 开箱即用的模板
│   ├── 五层架构模板.md                 ← ⭐ 核心模板：设计任何 Agent
│   ├── 质检清单.md                     ← 交付前逐项检查
│   ├── 生产手册.md                     ← 从需求到上架的完整 SOP
│   └── 角色矩阵.md                    ← 团队全景管理
│
├── methodology/                       ← 方法论知识库
│   └── Agent设计方法论.md              ← 审美工程 + 思维模型 + 业界最佳实践
│
└── examples/                          ← 示例（持续更新）
    └── （即将推出第一个完整示例）

🔥 核心亮点：审美工程

大多数 Agent 设计只关心"让 AI 做什么"。我们额外解决了一个更深层的问题：

AI 模拟的"理解"和真正的"理解"之间有 gap，怎么用工程手段弥合？

我们的回答是 8 种可操作的工程手段 + 3 种检测方法：

工程手段

检测方法

• 删除测试：删掉这句话，读者损失信息了吗？没有就删。
• 替换测试：把术语换成其他领域的，还通顺吗？通顺说明是模板化空话。
• 追问测试：追问"为什么"，只能答"通常来说"？深度不够。

虚假表现检测

来自 Human 3.0 的 False Transformation 思想——不只定义"什么是好的"，更精确定义"什么看起来好但其实不好"：

• ❌ 虚假的"用户思维"：嘴上说"以用户为中心"，做决策时从未引用过一条用户数据
• ❌ 虚假的"战略思维"：能说出 SWOT、波特五力，但无法判断当前场景该用哪个
• ❌ 虚假的"技术深度"：堆砌术语但无法解释术语之间的因果关系

📖 如何使用

先了解：项目里每个文件是做什么的

用法 A：我用 OpenClaw（龙虾）🦞

你已经在用 OpenClaw，想让你的龙虾变得更专业，或者用龙虾批量生产子 Agent。

Step 1：下载项目

git clone https://github.com/Saint1010-arch/agent-design-system.git

或者直接点 GitHub 页面右上角 Code → Download ZIP 解压。

Step 2：把文件放进你的 workspace

把 templates/ 和 methodology/ 文件夹复制到你的 OpenClaw workspace 目录下：

~/.openclaw/workspace/
├── SOUL.md               ← 你现有的灵魂文件
├── AGENTS.md
├── templates/             ← 放进来
│   ├── 五层架构模板.md
│   ├── 质检清单.md
│   ├── 生产手册.md
│   └── 角色矩阵.md
└── methodology/           ← 放进来
    └── Agent设计方法论.md

Step 3：让龙虾帮你设计 Agent

直接在对话中告诉你的龙虾：

"读一下 templates/ 目录下的文件，然后帮我设计一个 [产品经理/招聘专家/技术调研员/...] 的 Agent 配置。"

龙虾会按顺序使用这些文件：

Step 4：部署生成的 Agent

• 作为子 Agent → 把配置放到对应目录，龙虾可以调用
• 独立部署 → 把生成的配置写入新 Agent 的 SOUL.md

用法 B：我用 ChatGPT / Claude / 其他 AI 💬

你不用 OpenClaw，但想用这套方法论设计更好的 AI 角色。

Step 1：下载或复制文件

你至少需要：

• templates/五层架构模板.md（设计骨架）
• templates/质检清单.md（验收标准）

推荐也下载：

• templates/生产手册.md（了解完整流程）
• methodology/Agent设计方法论.md（提升设计深度）

Step 2：填写五层架构模板

打开 五层架构模板.md，把 [方括号] 里的内容替换成你的 Agent 信息：

第一层 Profile     → 名字、MBTI、Slogan、行业对标人物
第二层 Soul        → 灵魂准则、审美标准、行为禁令
第三层 Knowledge   → 概念定义表（重点填"虚假表现"列）、行业对标
第四层 Methodology → 方法论（标注来源 + 适用场景 + 典型陷阱）
第五层 Protocol    → 回复示例（至少2段）、行为边界三栏表

💡 不知道怎么填？ 参考 core/SOUL-龙虾教练.md 看一个实际的配置长什么样；参考 methodology/Agent设计方法论.md 了解每个设计决策背后的原理。

Step 3：把填好的内容粘贴到你的 AI 平台

• ChatGPT → Custom Instructions 或 GPTs 的 Instructions
• Claude → Projects 的 Project Instructions
• 其他平台 → System Prompt 对应位置

Step 4：用质检清单自检

对照 质检清单.md 逐项检查。

用法 C：我只想学习方法论 📚

你对"怎么设计好的 AI Agent"感兴趣，想理解背后的设计思想。

直接阅读两个文件：

1. methodology/Agent设计方法论.md — 完整方法论

   • 第二章：Anthropic / OpenAI / LangChain 最佳实践
   • 第三章：8 个可注入的思维模型
   • 第四章：企业级 Agent 评估框架
   • 第五章：审美工程（核心亮点）——解决 AI "模拟理解 ≠ 真正理解"的工程手段

2. core/SOUL-龙虾教练.md — 一个实际运行中的配置示范

常见问题

Q：五层架构必须全部填完吗？
A：追求产品级质量——是的。个人使用——至少填第二层（Soul）和第四层（Methodology），这两层决定 Agent 的行为质量。

Q：核心配置为什么限制 3000 字？
A：Token 经济学。AI 的上下文窗口有限，配置越长，留给实际对话的空间越少。3000 字是信息密度和 Token 消耗的最佳平衡点。

Q：我不会编程，能用吗？
A：完全可以。所有文件都是 Markdown 文本，用记事本就能打开编辑，不需要写一行代码。

Q：Agent 回答太泛怎么办？

🧠 方法论来源

本项目的方法论不是凭空编造的，每一条都可追溯：

📐 设计原则

Prompt 工程十诫

1. 角色 > 指令
2. 禁止清单 > 鼓励清单
3. 示例 > 描述
4. 结构 > 自由发挥
5. 理由 > 命令
6. 具体 > 泛泛
7. 分层 > 堆砌
8. 最小权限
9. 可测试
10. 人格是杠杆

设计黄金三角

        [角色认同]
         /       \
  [方法论注入] — [行为边界]

三条边上都站着审美——角色认同要有审美（不是空壳人设），方法论要有审美（不是空洞框架），边界要有审美（不是一刀切的粗暴限制）。

🤝 贡献

欢迎提交你用这套体系设计的 Agent 配置作为示例！请确保：

• 使用五层架构模板
• 通过质检清单
• 方法论标注来源

📄 License

MIT

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