https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/agent-architecture/Recent content in Agent Architecture on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usSat, 04 Jul 2026 10:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/anthropic-financial-services-intro-part2-concepts-zh/Sat, 04 Jul 2026 10:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/anthropic-financial-services-intro-part2-concepts-zh/大部分「AI Agent 框架」的第一個問題是:互動模式(chat)和自動化模式(headless)得寫兩套邏輯。 financial-services 的做法是:同一份 system prompt、同一組 skill,兩邊共用,只是包裝層不同。 這篇講清楚它是怎麼切出 Agent / Skill / Command / Connector 四層,讓這件事成立的。 一、核心問題:一份系統提示,兩種跑法 Claude Cowork 是互動式的,人全程在迴圈裡,隨時可以插話。Claude Managed Agents API 是 headless 的,接到你自己的批次工作流引擎裡跑,沒有人盯著。 如果這兩種模式各寫一套 prompt 和邏輯,維護成本會隨 Agent 數量線性爆炸——改一個 skill,要同步改兩個地方,遲早會漂移。 錯誤做法(兩套維護) ───────────────────────────── Cowork prompt.md ──╮ ├─ 各自維護,容易漂移 Managed prompt.md ──╯ financial-services 做法(一份來源) ───────────────────────────── agents/<slug>.md + skills/ │ ├──▶ Cowork 直接讀這個目錄 └──▶ managed-agent-cookbooks/<slug>/ 引用同一份檔案 scripts/sync-agent-skills.py 和 scripts/check.py 的存在就是為了守住這個「單一事實來源」——後者會在 CI 檢查任何 Agent 綁定的 skill 有沒有跟 vertical 裡的原始版本「漂移」。 二、五層架構總覽 ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Agents(命名的端到端工作流,如 Pitch Agent、GL Reconciler)│ │ plugins/agent-plugins/<slug>/ │ │ ── 自包含:把它用到的 skill 都打包進來 │ └───────────────────┬───────────────────────────────────────┘ │ 綁定/呼叫 ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Skills(領域知識與步驟方法,Claude 自動判斷何時使用) │ │ plugins/vertical-plugins/<vertical>/skills/ ← 原始來源 │ │ plugins/agent-plugins/<slug>/skills/ ← 同步副本 │ └───────────────────┬───────────────────────────────────────┘ │ 部分 skill 對應 ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Commands(手動觸發的 slash action,如 /comps、/dcf) │ │ plugins/vertical-plugins/<vertical>/commands/ │ └───────────────────┬───────────────────────────────────────┘ │ 讀寫外部資料 ▼ ┌───────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Connectors(MCP Server,接資料商:FactSet、Moody's.