丹鼎秘典 · Agent / LLM 工程

> 判断先于执行：决定「是否做 / 选什么 / 如何取舍」（栈、方案、架构、权衡）前，先读领域判断内核 skills/_kernel/ml/SKILL.md——它管 judgment，本秘典管 execution；冲突时以内核判断为准。

> 单 Agent 是器，多 Agent 是阵。先选规模，再选模式。

路由

| 意图 | 加载 | 核心 | |------|------|------| | 单 Agent 开发（工具调用、ReAct） | agent-dev | ReAct / Plan-Execute / Reflection | | 多 Agent 协同（>=3 文件 or >=2 并行） | multi-agent-coordination | 蚁群仿生、文件锁、依赖图 | | 多 Agent 协议细节（消息素、收阵报告） | multi-agent-protocol | Codex 原生协议、角色定义 | | LLM 安全（注入、越狱、输出过滤） | llm-security | OWASP LLM Top 10 视角 | | RAG 系统（向量、检索、重排） | rag-system | Chunking / 混合检索 / Cohere rerank | | Prompt + 评估 | prompt-and-eval | Few-shot / CoT / RAGAS / LLM-as-Judge |

规模决策

单步任务（一文件、一查询）         → 直接执行（不需要 Agent 框架）
多步任务（计划 + 工具）             → 单 Agent (ReAct)
复杂任务（>5 步、需反思）           → 单 Agent (Plan-Execute / Reflection)
独立并行任务（>=3 文件、>=2 流）    → 多 Agent (TeamCreate)
跨域协作（角色明确）                → 多 Agent (角色分工)

犹豫时优先 TeamCreate — 串行降级容易，并行升级难。

通用原则

Prompt 即代码须版控 | 输入输出皆验证 | 成本效果平衡 | 持续评估迭代 | 安全边界明确

跨场景铁律

1. Prompt 版控 — Prompt 是代码，必须 Git；变更要走 review
2. I/O 验证 — 输入侧防注入，输出侧防 hallucination 落地（结构化 schema、引用追溯）
3. 评估前置 — 上线前必有 eval set；RAGAS / LLM-as-Judge 至少二选一
4. 成本观测 — token / latency / 失败率必埋点；预算阈值自动告警
5. 降级路径 — 多 Agent 失败 → 单 Agent；单 Agent 失败 → 直接回答 + 标记 [unverified]

多 Agent 启用判据

| 信号 | 启用 TeamCreate | |------|-----------------| | 涉及 ≥3 独立文件 | ✅ | | 需 ≥2 并行流 | ✅ | | 总步骤 >10 | ✅ | | 用户明确要求 | ✅ | | 单一探索任务 | ❌（用 explorer 或单 Agent） | | 单文件改动 | ❌（用 worker 或直接执行） | | 单步任务 | ❌（直接执行） |

详细生命周期、文件锁规则、依赖感知、过载保护、降级链：multi-agent-coordination.md

与其他 skill 联动

• 涉及部署 → provisioning-infrastructure（Vector DB、模型服务）
• 涉及前端 → applying-ui-design-system（Chat UI / Agent 状态可视化）
• 涉及安全审计 → securing-systems（LLM AppSec 子域）
• 涉及评估自动化 → automating-devops（CI 中跑 eval）