001 · 打造 Agent 系統的工程紀律

講者以看房 agent 為例，說明系統思考、工作流程設計、模組化與威脅建模這些工程技能，如何用來打造穩定又好維護的 agentic 系統。

2026-06-2519:38Angie Jones（Agentic AI Foundation）Agent開發工具安全看原片

原標題：Build Systems, Not Code - Angie Jones, Agentic AI Foundation

重點摘要

先想清楚系統邊界設計 agent 前要先把它放進整個系統裡看，想清楚依賴、邊界與故障處置，而不是直接丟給 coding agent 動手做。
工作流程要有明確路徑光給 agent 一個目標不夠，還要定義完整工作流程，讓每次執行都收斂在停止、重試或升級三種結果之一。
拆解巨型 prompt所有規則都塞進同一份 prompt，只會讓 agent 偏離腳本；該做的是把不同職責拆開，分別做成 skill、schema、腳本或 sub-agent。
能用程式碼就別硬用 agent有確定答案的任務交給程式碼處理，需要判斷與模糊推理的才交給 agent 的模型，最終核准權留給人。
輸出要走結構化 contractagent 的判斷要寫成有欄位的結構化資料存進記憶，下游流程才能不靠人工介入直接讀取結果。
設計可重試與防護邊界系統要撐得住重複觸發或執行中斷，也要把外部輸入當成證據而非指令，並用人工核准圍住高風險動作。

時間軸

時碼點下去會跳到影片的那一段。

時碼	段落	重點
00:00	開場	用 agent 幫忙寫程式碼，讓寫程式的樂趣悄悄被拿走；但往上一層做「打造 agent」，工程的樂趣還在。
01:08	案例介紹	以看房 agent「Relocation Scout」為例，示範如何設計一套能重複使用、能跨 session 保留知識的 agentic 系統。
01:43	系統思考	第一個工程技能是系統思考：agent 只是更大系統裡的一個元件，要先想清楚邊界、依賴與故障處置。
03:05	工作流程設計	第二個技能是工作流程設計：agent 需要的不只是目標，而是明確路徑，每次執行都要收斂在停止、重試或升級三種結果之一。
04:30	拆解巨型 prompt	規則一股腦塞進同一份 prompt，會讓 agent 偏離腳本；該做的是拆開不同職責，方便理解、測試與修改。
06:54	分離關注點	把各項職責放到對的位置：標準化流程做成 skill、輸出格式定義成 schema、算通勤時間交給腳本、研究鄰里交給 sub-agent。
08:23	模組化與 sub-agent	skill 與 sub-agent 都是可重複使用的模組，但抽出哪些共用元件需要工程判斷，不是所有東西都值得抽象化。
09:19	演算法思維	有確定答案的任務用程式碼算就好，需要判斷與模糊推理才交給 agent 的模型，最終核准權留給人。
11:16	定義輸出 contract	agent 的判斷要寫成有欄位的結構化資料存進記憶，下游流程才能不靠人工介入直接讀取結果。
12:59	設計可重試機制	系統要撐得住 webhook 重複觸發或執行中斷，靠檢查記憶裡寫了什麼，讓重試不會造成重複副作用。
15:29	威脅建模	把賣家文案、論壇貼文與匿名評論這類外部輸入當成證據而非指令，並把送出報價這類高風險動作圍在人工核准之後。
17:07	可維護性設計	不放心讓 coding agent 直接設計其他 agent，因此在系統每一層都放 AGENTS.md，讓任何人或 agent 都能不用回頭拆解 prompt 就上手。
18:51	收尾	打造 agent 系統其實就是軟體工程：拆解問題、界定職責、定義 contract、管理狀態，原理相同，只是換了元件。

值得記的話

名詞與人物

Relocation Scout	講者用來示範的看房 agent，負責蒐集房源、評分並排出候選清單。
AGENTS.md	講者在系統每一層放置的說明檔，記錄工作流程、政策與記憶維護方式，讓人與 agent 都能快速上手。
skill	把重複用得到的流程（例如標準化房源資料）包成可共用的 agent 能力模組。
sub-agent	專門處理單一任務的 agent，可以像函式一樣被呼叫，並在執行時挾帶整個 session 的脈絡。
Karpathy's LLM wiki	講者在多數 agent 上拿來當記憶層的東西，決策、分數與理由以結構化欄位寫進去，之後可以直接查詢。這場只提到名稱，沒有說明它怎麼運作。

延伸

講者提到系統要有定期跑的檢查（Lint Pass）來抓出做到一半就中斷的動作，但沒有說明實際怎麼實作。
講者提到把看房搜尋擴大到三個城市時，同一份 skill 可以直接被每個市場重複使用，但沒有進一步說明跨市場的其他差異。