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REL VECTORS · AGENT SKILLS v1.0 · 11 个真实场景
AI 应用方案库
用 RelVectors 完整过程骨架（I1→I2→A3→A4→O5→O6）描述 11 个真实业务场景的 AI Agent 应用开发方案。每个 SKILL.md 都是一份完整的开发方案文档 —— 可下载、可修改、可直接作为真实项目的起点。
统一结构 · 每个场景都长这样
每份 SKILL.md 都不是"业务说明文档"，而是开发方案文档。它描述一个 AI Agent 在某个真实业务里应该怎么做事：什么时候听人的、什么时候调用工具、什么时候停下来等证据、什么时候把过程记忆下来。
所有 SKILL.md 共享六个 IAO 位置：
- 📌 I1 — 内部驱动：这个 Agent 为什么要存在，核心目标是什么
- 📌 I2 — 环境作用：它要接收哪些用户、数据、规则、工具、证据
- 📌 A3 — 决策 / 规划：Agent 怎么形成下一步方案
- 📌 A4 — 执行动作：Agent 怎么调用工具、检索、计算、提交人工
- 📌 O5 — 局部结果：一次动作产生什么直接结果
- 📌 O6 — 全局影响：结果是否真正推动 Self 达成最终目标
六个位置是 IAO 的展开，不是六套独立理论。任何真实业务场景都能套用。
设计原则
- ✅ 首次生成时 I1、I2、A3、A4、O5、O6 必须完整，不留空位
- ✅ 已实现内容标记为
implemented，未实现标记为 planned
- ✅ 任何真实动作必须有 Evidence，不允许把模型陈述当成现实事实
- ✅ Process 可 CONTINUE / STOP / CHANGE / REWIND / EXTEND，不能机械执行固定工作流
- ✅ Past / Present / Future 必须区分：历史事实、当前前沿、未来计划不能混写
- ⚖️ 高风险行业默认 Human-in-the-loop —— 医疗 / 法律 / 金融 / 执法 场景里 Agent 只提供辅助，不取得最终权力
11 个场景 · 全部可下载
00
通用 Agent 应用模板
通用骨架：I1→I2→A3→A4→O5→O6 在任意业务领域都成立的过程结构。新场景从这一份出发改造最快。
下载 SKILL.md ↓
01
软件开发 Agent
帮助用户完成从需求到代码、测试、修复和交付的长任务，同时保持任务过程连续性。
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02
银行信贷辅助 Agent
帮助信贷人员整理申请材料、核验信息、解释规则并形成可审计的分析摘要，不自动决定授信。
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04
医生智能体 / 临床辅助
帮助临床人员整理病历、检查结果、指南证据与随访事项，不替代医生诊断和治疗决定。
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05
股市分析 Agent
帮助研究人员聚合市场数据、公司资料、新闻与历史表现，形成证据化研究分析，不自动代客交易。
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06
警务案情分析辅助
帮助办案人员组织案件材料、时间线、证据关系、矛盾点与待查事项，不替代侦查判断和执法决定。
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08
保险理赔辅助 Agent
帮助理赔人员完成材料归集、保单条款检索、事实核验和案件摘要，不自动作出高影响理赔决定。
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09
企业知识与运营 Agent
连接企业知识、流程、项目和工具，帮助员工持续完成跨文档、跨系统的运营任务。
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10
科学研究 Agent
帮助研究人员完成文献、假设、实验设计、数据分析和研究过程记录，不伪造证据或实验结果。
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怎么用
- 先下载 通用模板（00），理解 IAO 六位置的完整结构
- 选一个最接近自己业务的场景 SKILL.md 下载
- 把里面的
Self / 行业 / 用户 / 工具 / 风险边界 改写为自己的真实情况
- 把
planned 的位置按项目进度逐个改成 implemented
- 每实现一块就补一段 Evidence（测试报告 / 工具返回 / 人工复核）
设计边界
这些示例是 Agent 产品与系统开发方案，不是银行审批规则、诊疗规范、法律意见、证券投资建议、执法决策规则或考试作弊工具。
