企业官网建设流程全解析

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Web 浏览器工具 | | - 文件系统工具 | | - 第三方 API | -------------------------在这个阶段Agent 已经“有了双手双脚”可以访问浏览器、读写文件、调第三方系统。但现实很快暴露一个问题工具很多、能力很强但怎么组合工具才能干成一个复杂任务完全靠每次推理临时“想”成功率和稳定性都不足。2.2 Skills从“工具列表”到“可执行经验”Skills 的出现就是为了解决“有一堆工具却没有可靠 SOP”的问题。典型的 Skills 形态可以简单抽象为skill-name/ ├── SKILL.md # 说明书用途、前置条件、输入输出、步骤说明 ├── scripts/ # 可编排的脚本、工作流定义 ├── examples/ # 典型用法和样例 └── resources/ # 相关模板、配置、辅助数据核心理念是用人类可读的文档可执行的脚本/工作流把经验沉淀为可复用的“技能包”。Agent 调用技能时既可以“参考说明书”也可以“直接执行一整套 pipeline”。和纯 MCP Tooling 的对比可以用一张简化对照表来理解维度MCP 工具层Skills 层抽象级别原子工具读、写、请求一次 API复合任务完整 SOP多步、多工具用户心智“我有很多 API”“我有很多能直接完成任务的技能”复用方式每次都要重新规划调用顺序一次规划多次复用维护成本每个工具单独演进改一次 Skill可统一升级整条流程在实际工程实践中如果不引入 Skills 层你会遇到典型问题复杂任务中LLM 需要在每轮推理中重新“发现”调用顺序一不小心就“迷路”。任务稍有变化整套 Prompt 工具调用逻辑需要完全重写维护成本极高。团队难以把“一个工程师摸索出的好用流程”分享给整个系统和其他 Agent。三、上下文工程从“多给点信息”到“精确地给对信息”3.1 为什么上下文工程是 Agent 成败的分水岭只有在尽可能充分的上下文中大模型才更有可能做出正确的决策。但现实恰恰相反一味堆上下文容易导致“语境中毒”“注意力涣散”“上下文冲突”等问题。Token 成本飙升、推理延迟增加工程和产品体验都不可接受。这就是“上下文工程”存在的根本理由——它不是“多给点信息”而是回答一个更精确的问题在当前步骤应该给模型哪一小块上下文才能最大化决策质量、最小化干扰和成本3.2 上下文的四个核心构件可以将 Agent 运行时涉及的上下文拆成四个主要构件指令Instructions系统 Prompt、角色设定、约束条件、任务目标。知识Knowledge长期知识库、文档、代码库、RAG 索引等。工具反馈Tool Feedback最近几轮工具调用结果、浏览器 DOM、文件快照等。记忆Memory用户偏好、历史任务、长期状态与配置。在工程实践中常见的失败模式包括指令与知识冲突导致模型“分不清谁更重要”。工具反馈过载把整个 DOM 或日志全量塞进上下文。长期记忆没有筛选旧信息和当前任务高度无关。3.3 四大上下文策略写入、选择、压缩、隔离借用 LangChain 总结的视角可以把上下文工程的核心策略归纳为四类写入Write将关键信息写入到“可持久化空间”例如 Scratchpad、Memory、外部存储避免完全依赖短期对话历史。选择Select通过检索向量搜索、关键字索引等只选取与当前步骤最相关的知识/记忆。压缩Compress对长文档、长日志进行摘要、截断、结构化提取把冗余细节去掉。隔离Isolate将不同任务或阶段的上下文隔离在不同“通道”/Agent 中避免互相污染。可以用一张“上下文流转示意图”来展示这一过程------------------- | 永久存储层 | | - 文档/代码库 | | - 用户记忆数据库 | ------------------ ^ | 写入 / 同步 | --------- 检索 | 压缩 -------------------- | LLM -------------------------- 上下文编排器 | -------- | ------------------- ^ | 选择/过滤 | | 临时上下文 v | 隔离不同通道 -------------------------- --------------------- | 指令 / 工具反馈 /近期对话 | | 多 Agent / 多任务通道 | --------------------------- ----------------------在具体实现中可以采用以下实用策略为每一类上下文分配最大 Token 配额超过阈值时优先做压缩而不是硬截断。指令层保持稳定不在每轮对话中反复拼接完整指令而是存储在系统级别。对工具反馈设置“时间窗口”只保留最近 N 步的结果并在必要时做结构化提炼如提取关键字段。四、架构从上下文工程走向 Agent 工程4.1 核心思路给 Agent 一台“云端电脑”当引入 MCP、浏览器工具、文件系统、第三方 API 等能力后Agent 已经不再是“一个纯粹的 Chat Bot”而是一套以 LLM 为“决策引擎”、工具为“外设”、持久化存储为“硬盘”的云端个人计算环境。可以用下面这一张高层架构图来把整个系统串起来-------------------------------------------------------------- | 用户入口层 | | - Web / App / CLI / IDE 插件 | ------------------------------------------------------------- | v -------------------------------------------------------------- | Orchestrator (编排层) | | - 会话管理 (Session) | | - 任务分解与路由 (Task Routing) | | - Agent/Skill 调度 | ------------------------------------------------------------ | | v v --------------------- ------------------------------- | Core Agents | | Skills Registry | | - 主控 Agent | | - SKILL.md 元数据 | | - 子任务 Agents | | - Scripts / Workflows | -------------------- ------------------------------- | v -------------------------------------------------------------- | Context Memory 层 | | - 指令模板库 (Prompts) | | - 长期记忆库 (User Memory DB) | | - 文档/代码索引 (RAG) | ------------------------------------------------------------- | v -------------------------------------------------------------- | 工具与环境层 | | - MCP Client | | - Browser / computer use | | - File System / DB / API | | - 沙箱执行环境 (Sandbox) | | - 工作区 (Workspace / FS Snapshot) | --------------------------------------------------------------几个关键工程理念上层是“编排与决策Orchestrator Agents Skills”下层是“能力与环境MCP 工具 沙箱 工作区”。Context Memory 层是两者的“缓冲与连接器”既管理上下文又沉淀长期状态。工程实践中真正困难的是编排层 Context Memory 层的设计而不只是“怎么多接几个工具”。4.2 沙箱、工作区与冷启动Agent 工程的三大关键点从工程角度看“给 Agent 一台云端电脑”至少涉及三个核心问题沙箱Sandbox目标让 Agent 可以“放开手脚”读写文件、开浏览器、跑脚本但不把真实环境搞崩。实践要点使用容器/虚拟机隔离环境限定网络访问范围与权限。对文件系统进行挂载控制只暴露特定目录。工作区Workspace目标为一次任务提供一个独立的“文件系统 进程空间”所有中间产物可重复访问。实践要点用统一的 Workspace ID 标识一次任务从日志、文件、记忆中交叉索引。对高价值中间产物如总结、结构化数据进行提炼并写入 Memory。冷启动与快照Warm Pool Snapshot目标避免每次任务都从“空容器 空浏览器”启动降低延迟和成本。实践要点维护一组预热好的环境池包含常用工具、浏览器实例等。支持任务级别的“工作区快照”对于长流程任务可以暂停/恢复。可以用一幅“任务生命周期图”来说明 Agent 在工程系统中的运行流程[收到任务] | v [创建/分配 Workspace] | v [加载必要上下文 (指令 记忆 文档索引)] | v [主控 Agent 规划 - 调用 Skills / 子 Agent] | v [通过 MCP 在 Sandbox 中执行工具操作] | v [写回中间产物到 Workspace Memory] | v [评估是否完成 / 是否需要人工确认] | v [输出结果关闭或挂起 Workspace]五、交付率工程为什么 Coding Agent 赢了5.1 三个前提明确、封闭、可验证纵观目前“真正跑起来、有人付费用”的 Agent 产品Coding Agent 是最典型的一类。结合实践经验可以总结其高交付率背后有三个共同前提任务明确“修这个报错”“实现这个接口”“优化这段逻辑”目标清晰评判标准相对客观。场景封闭在 IDE 或特定项目目录内世界是相对有限的环境可控。结果可验证编译通过、测试通过、运行输出正确是否成功几乎可以自动判断。对于工程团队这三个前提意味着可以做针对性的上下文工程只喂当前文件 相关依赖 报错日志。可以构建很清晰的 Skills“定位报错 → 搜索根因 → 提交修复 patch → 运行测试 → 回传结果”。可以引入自动评估环节形成闭环微调或反馈优化。5.2 借鉴 Coding Agent 的“交付工程”如果把 Coding Agent 的经验抽象出来用于其他垂直场景如数据分析、营销自动化、运维自动化等可以参考以下工程策略缩小世界尽量通过 Workspace、权限、资源限制构建“可控小宇宙”。定义清晰任务模板为常见任务设计固定的 Prompt 模板 Skills 工作流。设计可验证指标就算无法像编译/测试那样完全客观也要设计明确的“验收标准”和评分机制。内置回滚与人工干预对于高风险操作引入“执行前 Review”“执行后回滚点”等机制。实践中如果你发现一个 Agent 场景交付率长期上不去很大概率是任务边界不清晰 场景开放度太高 系统没有可执行的 Skills SOP。六、记忆与数据资产真正的长期护城河6.1 模型会同质化记忆不会随着基础模型愈发强大且趋于同质单纯“换个模型”带来的差异越来越小。在这样的背景下有两个东西会成为真正的长期护城河结构化的任务与技能库Skills积累的用户记忆与数据资产Memory 内容库以内容创作为例Agent 不仅执行写作任务还会沉淀用户写作风格偏好。共用的素材库、选题池、过往作品。不同平台的发文策略、互动数据。这些东西在底层数据库/文件系统中形成一个难以迁移的资产池即使用户更换前端界面或模型内核也很难“平移”。6.2 信任阶梯从怀疑到依赖原文中提到用户与 Agent 的关系大致会经历三个阶段怀疑期“你真的能帮我干活吗”典型行为小范围试用手动复核。验证期“有些任务你做得还不错但我会盯着你。”典型行为交给 Agent 处理特定任务持续观察交付质量。依赖期“这事直接扔给它处理就行我只管看结果。”典型行为Agent 成为日常工作流的一部分用户会为其付费甚至围绕它重构自己的工作方式。在工程实践中可以主动设计一些“信任加速器”为关键操作提供“模拟执行模式”dry-run先展示计划和预期结果再真正执行。为每次任务生成清晰的“操作日志”和“复盘摘要”便于用户追踪。将高频成功任务自动沉淀为可见的 Skills让用户感知系统在学习和进步。七、面向工程实践者的落地建议如果你正在负责或准备构建一个 Agent 系统结合以上内容可以考虑从以下几个具体步骤开始从一个垂直场景切入优先选择任务目标明确、结果可验证、环境可控的场景如内部知识助手、简单运维、固定流程的内容生产等。先把 SOP 写成人类可读文档再抽象为 Skills不要一开始就指望 LLM“自己想出流程”。先由人写出 SKILL.md 与步骤再逐步转成半自动/全自动工作流。搭建最小可用的上下文工程框架为指令、知识、工具反馈、记忆四块分别设计存储与配额。引入基础的检索Select与摘要Compress能力。把 Workspace 和 Sandbox 当作一等公民为每个任务分配独立 Workspace ID所有日志、文件、记忆都和这个 ID 关联。对高风险操作必须在沙箱中先演练。尽早设计“记忆与资产”策略明确哪些数据要长期保存、如何索引、如何用于个性化。在产品界面让用户感知这些积累形成“资产沉淀”的心理预期。结语从“能做什么”到“给你做成什么”2025 年的 Agent 进化表面上是 MCP、Skills、computer use、各类 Coding Agent 的百花齐放实质上是工程范式的转变从“拼 Prompt 拼工具”到“系统化的上下文工程”。从“做个 Chat Bot”到“给 Agent 配一台云端电脑”。从“炫技式 Demo”到“围绕交付率和信任阶梯去设计工程与产品”。对于工程实践者而言真正值得投入精力的不是“再做一个什么都能聊的通用 Agent”而是在一个具体领域真正把 MCP Skills 上下文工程 Agent 工程打磨到能稳定交付结果并在长期记忆与数据资产上形成难以替代的护城河。当这条路走通之后“Agent 是不是会取代多少岗位”不再是重点——重点在于你的系统是否已经做好准备让这些 Agent 成为可靠的工程组件和业务伙伴而不是一时的演示玩具。