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科技人人都是产品经理·叶小钗··AI 生成
WorkBuddy专家团提示词全曝光：多Agent协作原来是这样产品化的
本文深度拆解WorkBuddy的「专家」与「专家团」两大产品层设计，通过曝光其系统提示词，揭示一个AI Agent产品如何将底层能力封装为用户可直接使用的生产力工具。核心贡献在于提炼出一套可复用的专家提示词通用结构（身份锚定、工作方法、交付标准），并解析了专家团中主理人调度、任务预检、预设Workflow等解决多Agent协作关键问题的机制。适合AI产品经理、Agent开发者及关注AI应用落地的人士阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍WorkBuddy的「专家」本质是封装了角色定义、工作流程、交付模板及能力支撑的单个Agent；「专家团」则是封装了调度层、任务预检、预设Workflow、通信管控等机制的多Agent协作体系。
- 01「用户体验架构师」专家的提示词分为三层：身份锚定（Role Override）、工作方法（Foundation-First原则）、交付标准（包含完整的组件代码模板和可验证的成功标准）。
- 02专家的提示词中包含一个关键限定：Agent需使用bash命令读取项目文件、搜索关键词来获取真实语料，而非仅凭用户口述。
- 03专家团采用「调度-执行」模式，主理人（编排者）负责拆解任务、调度成员、中转消息，各成员Agent之间不能直接通信，所有信息流必须经主理人中转，以避免上下文污染和复杂追溯。
- 04专家团设计了任务分配预检机制：主理人在派发任务前必须先对照速查表做能力匹配，能力不匹配则禁止派发并告知用户限制，防止Agent「尽力但不胜任」。
- 05专家团预设了8个Workflow（覆盖常见协作场景），并为每个Workflow定义了触发条件、执行阶段、关键决策点和交付规范。
- 06专家团设有异常处理机制：成员超10分钟未回传结果则通报等待状态，同一任务累计失败超过2次则终止该任务线。
- 07文中提炼了通用的专家提示词结构，包括：角色覆盖、核心使命、关键规则、工作流程、交互模板、能力支持、持续牵引和Agent Runtime说明。
反方 / 局限
- — 这种将大量领域知识（如Workflow、模板、标准）直接硬编码在提示词中，会消耗更多token，但文章认为在用户已选择特定专家的场景下可以接受。
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