组织行为学老教授给 Agent 设计的配方：结构化文件加清晰角色边界
KarlMuth · x · 2026-09-03
一位兼具 AI 研究、法学、经济学背景的组织行为学教师，针对「我给了它一堆资料，它却没用上/没按预期做」这一常见抱怨，分享了一套智能体设计方法：
- 结构优先：「一堆 PDF」不等于结构化知识库。他用两个 triage agent 把每份文档转成结构化文件（CSV/JSONL 等皆可），除了字段还保留装饰性注解与分类，让每个条目对研究者和 LLM 都有用——以一篇 NYT 文章的处理结果为例，文件同时包含原文和大量注解/分类。
- 设计角色：数据组织好后，借鉴 Rizzo、House、Lirtzman（1970）的角色理论定义 agent 职责，好的角色既有重心也有边界。
- 预期管理：参考 Andrew Ng 的自主性光谱思考 agent 在光谱上的位置，预判预期与预期外行为；并借用 Morrison（1994）的 OCB 模型，预测 agent 何时可能「过度帮忙」或自行其是。
所属事件:组织行为学教授 KarlMuth 发布研究型 Agent 设计指南(10 条相关)→
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