多智能体“三剑客”：Task
Task 设计：从“定人”到“派活”
人设工程完成了“定人”的步骤，有了优秀的数字员工，接下来就需要给他们派发明确的工作了。
一、认知原点——一切 AI 应用皆为“Task”
无论是传统的 Chatbot、智能客服，还是复杂的数据分析 Agent，其底层逻辑都包含以下三个核心环节：
输入（Input）
用户的原始诉求或系统的定时触发事件。
执行过程
Agent 思考、调用工具、交互协作的中间环节。
输出（Output / 交付物）
经过执行后，必须产出一个明确的结果。这个结果可能是：
- 一段对话回复
- 一份结构化的 Markdown 报告
- 一个 PPT 文件
- 或是在业务系统中提交的一系列操作
未来我们在做 AI 应用评测时，最核心的依据也就是对比这“输入”和“产出”是否匹配预期的标准。
二、拆解心法——火车轨道 vs 里程碑
在定义任务时，开发者最容易陷入传统编程的惯性思维，这就引出了核心心法：
任务定义终点，而非路径。
火车轨道（传统工作流）
像铺设铁轨一样，事无巨细地规定 Agent：
- 第一步必须做什么
- 第二步必须怎么做
在面对充满不确定性的复杂场景时，一旦中途出现意外状况，“火车”就会彻底脱轨崩溃。
里程碑（最佳实践）
我们应该像设定里程碑一样去定义 Task：
- 明确当前阶段需要交付什么成果
- 中间过程（搜索、策略调整）交由模型自主决策
结构化的交付标准，就是最好的“里程碑”。
三、交付标准——结构是混乱世界中的确定性
既然任务是契约驱动的，我们就必须提供清晰的“验收标准”。
工程实践：Pydantic 定义输出结构
在工程代码中，我们强烈推荐使用 Pydantic 定义任务的目标输出结构。
这不仅仅是为了让代码好看，它在底层发挥着极大的作用：
1）提示词注入（Schema Injection）
当你用 Pydantic 定义好数据结构和字段 description 后：
- 框架会自动转换为 JSON Schema
- 并注入到 System Prompt 中
2）结果提取与校验（Validation）
模型会倾向于按 Schema 输出：
- 框架通过 JSON 提取结果
- 使用 Pydantic 进行结构校验
最终实现：
将不确定的自然语言 → 转化为确定性的工程数据
四、代码实战
执行结果（代码我就不贴了）
