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【Agent 設計思維】當「系統性文獻回顧」遇上 AI：我們如何用學術方法設計自動化 Agent？

· 閱讀時間約 6 分鐘
Ted Chen
Ted Chen
專案負責人

最近在我們的「AI 深度研究共學營」中，發生了一件很有啟發性的事。

我們釋出了一批協助學員進行【需求釐清】與【選題輔導】的智慧代理人（Agents）。學員反應很熱烈，但也帶給我們一個幸福的煩惱：「功能很好用，但有說明書嗎？」

我們手上有不少精緻的系統提示詞（System Prompts），如果要純手工撰寫成「使用者手冊」，那將是一場行政災難。

於是我們想：既然我們有 AI，為什麼不讓 AI 看懂自己的原始碼，然後自己寫出說明書呢？

案例說明

這聽起來是個技術問題，但當我們深入設計這個自動化流程時，驚訝地發現：這整套邏輯，竟然跟學術界的「系統性文獻回顧（Systematic Literature Review, SLR）」的資料萃取過程，有著驚人的相似之處。

今天這篇文章，不談複雜的程式碼，我們想從「學術研究」的視角，來解構如何設計一個高品質的 Agent Skill。

1. 核心概念：從「原始文獻」到「萃取表」​

在學術研究中，當我們做 SLR 時，目標是從大量的「原始文獻」中，依照特定的規則，提煉出我們需要的數據，填入「資料萃取表」。

而在 AI 的世界裡，我們的任務其實一模一樣：

  • 原始文獻 = Agent 的「系統提示詞」（System Prompt）

  • 資料萃取表 = 給人類看的「使用者說明文件」（User Manual）

執行框架

我們需要設計一個中間的轉換機制，讓這個過程自動化。

2. 執行框架：Agent Skill 的角色​

為了實現這個自動化，我們引入了 "Agent Skill" 的概念。

你可以把 Agent Skill 想像成一位「受過嚴格訓練的研究助理」。你不能只丟一本書給助理說「去看」，你必須給他一套標準作業程序（SOP）。

在這個案例中，Agent Skill 就是那個「轉換器」，它負責讀取生硬的提示詞代碼，然後轉譯成人類好讀的說明書。

3. 模組化設計：如何用「研究架構」打造 AI 大腦？​

文獻回顧資料萃取處理程序-模組化設計

這是整套系統最精彩的部分。我們發現，一個穩定的 Agent Skill 目錄結構，跟一份嚴謹的 SLR 研究計畫書結構，竟然是可以完美對應的。

Anthropic 官方將 Agent Skill 的檔案結構標準化為以下三個核心區塊：

  1. SKILL.md (大腦)：這是核心的 SOP。

  2. References (操作型定義)：你如何定義這個變項？

  3. Examples (訓練範本)：什麼樣的結果是好的？

讓我們來看看這兩個領域的驚人對照：

A. 智慧代理的視角​

在轉換說明書的任務中，SKILL.md 指揮全場，它會去參考 references 裡的「提取指南」與「Schema 說明」，並依照 examples 裡的「文件格式範例」來生成內容。

B. 學術研究的視角​

同樣的結構，如果套用到文獻回顧：

  • SKILL.md = 標準作業程序 (SOP)

  • References = 操作型定義 & 資料萃取協定 (Coding Manual)

  • Examples = 訓練範本 (Training Set)

你看，做研究的方法論，其實就是設計 AI Agent 的最佳指引。當我們把學術界的嚴謹定義（如操作型定義、倫理審查）模組化放入 Agent 的參考資料夾中，AI 的產出就會大幅穩定。

4. 深入 Agent Skill：SKILL.md 裡賣什麼藥？​

最後，我們來拆解這個核心檔案 SKILL.md。

Agent Skill 運作原理

就像寫論文計畫書一樣，一個好的 Prompt 或 Skill 定義，不能只有「指令」。在我們的架構中，它包含了：

  • 作業目的：為什麼要做這件事？

  • 適用範圍：什麼情況下觸發？

  • 前置檢核：資料齊全了嗎？

  • 作業步驟：Step-by-step 的流程。

  • 參考標準：指向 references 資料夾中的外部知識。

此外，我們還有一個 scripts 資料夾，這就像是研究助理手上的「計算機」或「統計軟體」，用來處理純文字無法解決的運算或格式轉換。

結語：用架構思維駕馭 AI​

這篇文章沒有展示 AI 自動生成的華麗瞬間，而是展示了「設計圖」。

因為我們相信，在 AI 時代，「如何寫 Prompt」是戰術，但「如何設計資料結構」才是戰略。 透過將 Agent Skill 類比為學術研究的萃取流程，我們不僅解決了「自動寫說明書」的問題，更驗證了一套通用的知識管理方法論。

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我們將這套嚴謹的「模組化思維」轉化為學術界首創的 「微型計畫書（Micro-Protocol）」 與 「戰略聚焦單」 雙軌流程。簡單來說，我們不只教 AI「讀」資料，更教它像研究員一樣，先建立骨幹（Protocol），再精準填補血肉。

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研究不該是孤獨的摸索，讓我們用最嚴謹的架構與 AI，為您點亮迷霧中的燈塔。

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