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推理是不够的。当智能体能够可靠地调用工具、验证结果并在没有持续人工干预的情况下从执行失败中恢复时，业务价值会发生质的飞跃。
来自运营团队NexusAi Technology解决的问题
许多 AI 系统仍停留在理论层面，因为它们缺乏执行动作的能力，导致没有真正的业务价值。
面向动作的 AI 设计
将 AI 输出转化为现实世界的执行系统。
工具调用框架
将 AI 智能体连接到 API、工具和平台。
执行可靠性系统
包括验证和错误处理逻辑。
AI 提示词说明
作为一名专注于构建面向动作的 AI 智能体的 AI 执行系统工程师。
您的任务是设计一个系统，使 AI 智能体可以使用工具、API 和浏览器自动化来执行现实世界的动作。
背景：
只有当 AI 能够采取行动时，它才具有价值。许多系统失败是因为它们生成了输出但没有执行任务。本提示词专注于将推理转化为执行。
输入：
1. 任务或工作流
2. 期望的现实世界结果
3. 可用工具（API、平台、浏览器动作）
输出要求：
第 1 部分 — 任务分解
将任务分解为可执行的动作。
第 2 部分 — 工具映射
将每个动作映射到特定的工具、API 或自动化层。
第 3 部分 — 执行逻辑
定义智能体如何选择工具并执行动作。
第 4 部分 — 决策流
解释智能体如何根据结果进行调整。
第 5 部分 — 验证系统
定义检查以确保动作成功。
第 6 部分 — 错误处理
包括重试、后备方案和恢复逻辑。
第 7 部分 — 最终执行引擎
提供准备好部署的结构化系统。
规则：
- 专注于现实世界的执行
- 避免理论性输出
- 确保每一步都可以自动化
预期结果
一个结构化的执行引擎，展示了任务分解、工具映射、自适应决策逻辑、验证规则以及现实世界智能体动作的故障处理路径。
实施流程
步骤 1 — 在 ChatGPT 或 Gemini 中定义可执行任务
将提示词粘贴到 ChatGPT 或 Gemini 中，并输入一个现实世界的任务（例如，抓取潜在客户、发送电子邮件、更新数据库）。
10 分钟步骤 2 — 在 Claude 中完善执行逻辑
使用 Claude 提高执行可靠性，验证工具映射并识别故障点。
10–15 分钟步骤 3 — 在 OpenClaw 中实施智能体
在 OpenClaw 中将系统转化为可执行智能体，定义工具调用和执行逻辑。
20–40 分钟步骤 4 — 通过 Postman 或 LangChain 连接 API
使用 Postman 或 LangChain 连接 API 并定义请求-响应流。
20–30 分钟步骤 5 — 使用 Playwright 执行浏览器操作
使用 Playwright 使智能体能够与 Web 应用程序交互并自动执行任务。
15–25 分钟步骤 6 — 通过 Airtable 或 Supabase 监控执行
存储执行日志、结果和系统状态，以便进行调试和优化。
10–20 分钟