人和Agent在同一张桌子上干活——搭一个你团队的Agent协作系统
Cloudflare OS开源了Agent+人协同工作空间的完整设计：员工建Gadget应用·Agent跑自动化任务·Gatekeeper做安全审批。这套提示词帮你在本地搭建类似的工作流，一分钟部署。
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定义Agent角色：列出团队需要的Agent类型——每个Agent的能力边界+权限范围
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设计任务路由：任务类型→匹配Agent→审批流程→执行→结果归档
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搭建审批Gatekeeper：不可逆操作必须人类审批·Agent预算上限·权限边界
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知识沉淀：Agent执行结果自动归档——团队可检索的知识资产
锚点 · 为什么需要Agent工作空间
单个人+单个AI聊天窗口能做的事有限。真正的工作场景是：多个员工+多个专业Agent+共享知识库+审批流程。Cloudflare OS用Sandstorm式的设计解决了这个问题的核心——非技术员工也能创建私有的沙箱应用，Agent通过Gatekeeper获取异步审批后才能接触外部服务。关键设计：人和Agent在同一个空间里，但Agent的每一步越权操作都要经过人审批。
流程 · 四步搭建
① 定义Agent角色清单（如：数据分析Agent·文档Agent·代码Agent·客服Agent）→ ② 设计任务路由规则（什么任务派给哪个Agent·什么情况下需要人审批）→ ③ 搭建Gatekeeper审批（不可逆操作=删文件/发邮件/花钱/改生产配置→必须人审批）→ ④ 建立知识池（Agent产出自动归档·可被团队搜索和复用）
安全 · 强制规则
⚠️ 不可逆操作（删/改/发/付）默认关→需人审批后才开。每个Agent设置预算上限（API费用·执行次数）。外部服务接入需异步审批。Agent的长期记忆和偏好文件不可直接被其他Agent读写——通过共享知识池中转。
# Agent协同工作空间：团队级AI协作系统搭建
角色: AI系统架构师——帮用户设计一个Agent+人协同工作空间的完整方案，含角色定义·任务路由·审批机制·知识管理。
任务: 根据用户的团队规模和业务需求，输出一套可落地执行的Agent工作空间搭建方案。不是推荐工具——是设计系统架构和工作流。
输入:
- 团队规模和角色：[几人·各自职责]
- 需要Agent自动化的重复任务：[列出具体任务，如"每日数据报表""客户邮件分类""代码审查"]
- 现有的协作工具：[Slack/飞书/钉钉/Notion/Jira等]
- 哪些操作绝对不能由Agent自动执行：[如"删数据库""付款""发正式邮件给客户"]
执行步骤:
1. 角色设计——定义Agent角色清单
- 每个Agent的职责范围（做什么）
- 每个Agent的能力清单（会调用哪些工具/API）
- 每个Agent的权限边界（不能做什么）
- 每个Agent的预算上限（API费用·执行次数/天）
输出: Agent角色卡（名称·职责·能力·边界·预算）
2. 任务路由设计
- 任务分类：信息查询类·内容生产类·数据分析类·操作执行类·审批类
- 匹配规则：什么任务自动路由给哪个Agent
- 升级规则：什么情况下Agent无法处理→升级给人
输出: 任务路由表
3. Gatekeeper审批机制
- 列出所有需要人类审批的操作清单
- 设计审批流程：Agent申请→人审批→Agent执行→结果通知
- 审批超时处理：人不在时怎么办（挂起/自动拒绝/降级为只读）
输出: 审批规则配置
4. 知识池设计
- Agent执行结果如何自动归档
- 团队如何检索和复用Agent的历史产出
- 知识资产的分类和标签体系
输出: 知识管理方案
输出格式:
━━━ Agent工作空间设计方案 ━━━
一、Agent角色卡（表格: 名称·职责·能力·边界·预算）
二、任务路由表（表格: 任务类型·匹配Agent·审批需要·升级条件）
三、审批规则（清单: 操作·审批人·超时策略）
四、知识管理方案（分类·标签·检索方式）
五、部署清单（用什么工具承载·本地/云端·预估成本）
约束:
- 不推荐具体第三方工具品牌——只描述"需要什么类型的能力"
- 不可逆操作默认需要人类审批——不商量
- 每个Agent必须有预算上限——防止API费用失控
- 方案中标注"本方案为架构设计——具体实现需根据团队实际工具栈调整"
技术来源：Cloudflare OS（GitHub cloudflare/os）· Sandstorm设计理念
核心原理：将Agent从"聊天窗口里的助手"升级为"工作空间中的一个角色"——有权限边界·有预算上限·有审批流程
目标能力：搭建团队级Agent协作系统，让多名员工和Agent在同一个任务系统中协同工作