- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
由于我刷到了一个视频，博主做了一套系统，完成了自动化开发，让代理运行了几个小时做了几十次git提交完成了一个项目。
于是我就想自己构建一套这样的系统，经过2周的打磨测试也算是完成了。
所以想分享一下这套系统，系统开发过程中有让 AI 辅助写代码和整理流程，但这篇帖子是我自己写的，主要分享一下折腾过程。，有不好的勿喷谢谢。
借助ai开发的应该都遇到一个痛点就是新开对话需要给模型上下文，或者是自己描述一大堆需求，也非常杂乱无章，最后模型产出的效果往往不尽人意，或者是执行长任务降智等问题，这套系统就在解决这个问题。
直接开始
这套系统本质上就是用三个skills在干活。
Task_init 负责根据需求拆分成n个子任务。
Auto_dev 负责开发，例：Auto_dev完成3个任务，这个时候代理会读取任务，委派给子代理去干活，等待子代理反馈。
它大概会按这个流程走：获取任务 → 执行启动脚本测试系统 → 开发 → 测试 → 写工作日志 → 反馈。
如果中途遇到代理无法解决需要人工干预，它也会反馈出来。
Context_archive 这个skill是压缩代理所需的上下文，代理读取上下文提供读取工作日志来获取项目近况，当工作日志臃肿时可以使用该skill来压缩。
准备工作：
1.新建好该系统所需的文件，已经在Agent-Run-Kit中
2.让 AI 出一份项目落地的详细计划，最好是按阶段规划。
3.使用$Task_init根据计划的阶段规划子任务。例：$Task_init根据xxx对阶段一进行规划子任务。
4.使用$Auto_dev例：$Auto_dev完成3个任务。
这样就可以让代理开始干活，并且稳定性较高。
使用这种方法可以让代理运行长任务，或是下次使用时，不用自己回顾项目情况又再次描述给代理，也让你让代理干活变成了代理让代理干活的趋势。
项目地址：GitHub - xixi131/Agent-Run-Kit · GitHub
此内容纯个人想分享下经历而已。还有许多不完善的地方，请大佬多多指点。
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