AI代理是由大语言模型（LLM）驱动的软件程序，能够通过分解复杂任务、使用工具和知识库来自主完成目标。关键组件包括LLM（大脑）、系统指令（行动准则）、工具（手势）、短期聊天历史记录（白板），以及通过类似Milvus的数据库实现的长期记忆（RAG）。指令将所有组件串联起来；没有这些指令，代理就缺乏方向。

技巧#1：绘制流程图——使用draw.io和Mermaid.js等工具绘制业务流程和代理工作流程。这确保了团队协作一致性，映射决策点，并有助于调试。技巧#2：使用AI开发工具如IBM Bob来协助编写、优化和更新指令，捕捉错误并确保一致性。技巧#3：使用Markdown组织指令，采用清晰的章节结构——身份、目标、约束、工具和工作流程，提高可读性。技巧#4：明确定义工具使用方式， specifying when and how to invoke each tool with required parameters。

技巧#5：包含few-shot示例，展示理想交互，指导代理行为。技巧#6：处理边缘情况和错误，通过定义后备行为和升级路径来实现。技巧#7：使用Git对指令进行版本控制，以跟踪更改并启用回滚。技巧#8：以真实情景进行迭代测试，根据观察到的代理性能不断优化指令。

关键实体：公司：IBM、Milvus