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 的智能体设计方法论(10 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 开发者整理语音 Agent 教程合集:LiveKit、Pipecat、Gemini Live 等 — Arindam_1729 · 2026-09-03
- 视频教程:Apify+x402打通AI智能体付费数据流 — kleffew94 · 2026-09-03
- 微软开源 MarkItDown:任意文档一键转 Markdown 喂给 LLM — mdancho84 · 2026-09-03
- 独立开发者晒 LLM Agent 全天候编排:EC2+tmux+睡前批量任务 — Billy-Fong-2007 · 2026-09-03
- Coworker 发布 OM2:企业记忆层加模型路由称省 51 倍成本 — FellMentKE · 2026-09-03
- Kitaru 建成 1100+ 篇 AI Engineer 演讲文库,附 MCP server 可供 AI 检索 — strickvl · 2026-09-03