Agent Playbook 代理式工作流程框架。 讓 AI 代理持續完成任務。
一個隨身的代理式工作流程框架，讓 AI 代理持續循環——定向、認領、執行、驗證——直到有實際證明才算完成。
Agent Playbook 是我們開源的代理式工作流程框架，用於支援長時間運作的 AI 代理工作（github.com/riverho/agent-playbook，MIT 授權）。只要將一個資料夾放入任何專案，AI 代理即可順暢持續運作：參照主文件定向、認領任務、完成工作、以可執行的檢查證明、記錄及匯報。
- 用可執行的驗收檢查確認真正完成
- 為長時間運作的循環設定錨點及檢查點
- 完整流程：循環引擎、協調器、工作流
- The problem
AI 代理在不同 session 之間會失去脈絡、偏離原本流程，甚至會在沒有證據下就宣稱完成。單靠 prompt 無法支撐長時間運作：內容會被壓縮、注意力會分散，「完成」變成單憑最後一句話而定。
- Our contribution
設計及建立了完整的循環流程。`pb` 指令工具，涵蓋整個節奏：狀態查詢、認領下一個任務、記錄、匯報、驗證、錨定、檢查點、帶學習的循環週期、背景執行及停止，還有隨身安裝的初始設定。驗證關卡會在任何驗收檢查未通過時拒絕確認完成。錨定機制每一輪都會重新注入目標方向，檢查點會偵測偏差及保存可還原的狀態，而通用的協調器則將不同監察模式組成工作流程，附帶明確的交付及能力缺口提案。
- How it works
每一輪循環都會執行：定向、選取、執行、驗證、記錄、匯報，然後重複。任務會以 shell 指令作為驗收檢查；記錄完成時會重新執行這些檢查，一旦失敗即會停止，跳過的部分亦會清楚記錄。每個循環週期都會標記編號、隔離有問題的執行記錄，並要求記錄所學才可以開始下一個循環。協調器會根據每個模式的描述，自動整理工作清單並逐步完成，遇到錯誤或缺乏能力的情況都會透過記錄檔清楚顯示。
- Outcome
這套引擎已經以開源形式發佈，版本 v0.3.6，本網站亦有使用：網站自身的 `.agents-playbook` 安裝，同樣以這套循環推動 CMSA 的目標方向。此項目暫時未有任何客戶成果可以公佈。
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