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Agent Builder Hub

从想法到可上线 Agent 的建设路线

这条路线把 PRD、RAG、MCP Server、Skill、Eval、Release Gate、安全治理和面试表达串成一条可执行工程路径。适合做项目、准备作品集、写简历和回答系统设计面试。

01先定义任务边界:Agent 做什么、不做什么、失败如何兜底。
02再补上下文与工具:RAG、MCP、Skill、审批和权限。
03最后做上线门禁:Eval、Trace、Release Gate、Runbook 和作品集表达。

Builder Workflow

把 Agent 系统拆成 6 个阶段

每个阶段都提供清晰入口:先明确需求边界,再补 RAG / MCP / Eval / 安全 / 面试表达证据。

Stage 1

任务边界 / PRD

明确用户、输入输出、拒答边界、人工接管和验收标准,避免把 Agent 做成泛聊天。

AI Agent PRD 模板 →
Stage 2

上下文 / RAG 准备

处理 metadata、权限、引用、freshness、入库门禁和检索评测,让 Agent 有可信上下文。

RAG 工程体系 →
Stage 3

工具 / MCP 设计

把工具边界、schema、sandbox、OAuth、审计和版本治理放在 Agent 可控范围内。

MCP Server 从零到作品集 →
Stage 4

Skill 工作流封装

把可复用流程写进 Skill:前置条件、脚本、资产、参考资料、测试和版本策略。

Agent Skill Playbook →
Stage 5

评测 / 回归 / 可观测

用 scorecard、regression set、trace replay、失败聚类和 dashboard 驱动迭代。

Agent Release Gate →
Stage 6

发布 / 安全 / 面试证据

沉淀 demo、指标、风险清单、runbook 和项目讲法,把工程成果变成作品集证据。

能力证据地图 →

Core Routes

按目标选择阅读路线

Portfolio Evidence

推荐下一步:围绕 Project A / B 打磨一条清晰作品集故事

Project A 负责证明 Agentic RAG 的诊断、引用、评测和生产验收能力;Project B 负责证明 Multi-Agent Runtime 的角色编排、工具治理、人审、审计和轨迹可视化能力。两个项目共同证明“我能把 Agent 从 Demo 做到可解释、可验证、可治理的工程系统”。