Source Data 字段设计：让 AI 数字员工从一次性提示变成可复用流程
Source Data字段 是很多 AI 数字员工能否复用的分水岭。没有字段设计时，用户每天都要把背景、文件、收件人、截止日期和输出格式手动塞进长提示词，重复、耗时、容易出错；下一次换一个客户或项目，又要重新解释一遍。Model Context Protocol 的工具规范说明服务器可以向模型暴露可调用工具，这提醒我们：Agent 能力越多，输入上下文越需要结构化。参考 MCP tools specification。
字段不是表单装饰，而是工作流接口
Source Data字段 的核心作用，是把“这次运行会变化的业务信息”从 Agent 说明里拆出来。Agent brief 应该保持稳定，字段负责承接客户名、资料链接、截止日期、语气、模板文件、验收人等变量。这样同一个 Agent 才能在不同任务里复用，而不是每次依赖用户写一段新的提示词。
Axon 的入门搭建可以参考 AI Build 组装第一个 Agent，更完整的运行节奏可以看 Build Agent Autorun 教程。字段设计做得好，后续 Skills、Agent 和 Trust Mode 才能稳定协作。
好字段让用户只填业务变量；坏字段把用户重新拖回长提示词劳动。
一个可复用字段 schema
Source Data字段 应该同时描述含义、类型、是否必填、示例和校验方式。下面是一个客户跟进 Agent 的字段样例。
source_data:
customer_name:
type: text
required: true
example: "Acme Capital"
meeting_notes:
type: file
required: true
allowed: [".md", ".docx", ".pdf"]
follow_up_deadline:
type: date
required: true
tone:
type: select
options: ["formal", "concise", "warm"]
reviewer:
type: person
required: true
external_send_allowed:
type: boolean
default: false
- 第一步：列出每次运行一定会变化的变量。
- 第二步：把变量改成字段，而不是写在 Agent 指令正文里。
- 第三步：为每个字段补充类型、示例和必填规则。
- 第四步：让 Agent 在缺字段时先提问，不要自行猜测。
- 第五步：把风险字段交给 Trust Mode，例如外发许可和审批人。
好字段和坏字段的差异
必填字段
必填字段决定任务能不能启动。客户名、合同版本、资料截止日期、输出模板、验收人这类信息不完整时，Agent 应该停下来请求补充。
可选字段
可选字段适合表达偏好，例如语气、摘要长度、排序方式、是否保留原表格。它们不能影响合规边界，也不能替代必填信息。
风险字段
风险字段决定是否触发确认，例如是否允许外发、是否覆盖文件、是否调用外部系统。涉及邮件和文档的流程，可以参考 Research PDF Email Agent 工作流。能力来源可回到 System Skills 入门文章。
| 字段写法 | 问题 | 更好的写法 |
|---|---|---|
| “帮我写得专业一点” | 无法校验 | tone: formal |
| “最近的资料” | 时间范围模糊 | cutoff_date: 2026-05-22 |
| “发给客户” | 风险对象不明 | recipient_email + approval_required |
| “用那个模板” | 文件不可追踪 | template_file: proposal-v3.docx |
FAQ
Q1: Source Data字段 越多越好吗？
不是。字段应覆盖会变化且影响结果的业务变量。无关偏好太多，会增加填写负担，也会让 Agent 难以判断优先级。
Q2: 字段和 Prompt 有什么区别？
Prompt 描述长期不变的任务逻辑，字段描述每次运行变化的输入。把两者分开，Agent 才能复用。
Q3: 字段缺失时 Agent 应该怎么办？
缺少必填字段时应停止并提问；缺少可选字段时可以使用默认值；缺少风险字段时应默认保守处理。
Q4: 字段设计需要业务人员参与吗？
需要。业务人员最清楚哪些变量会改变，哪些信息影响验收。技术人员只靠猜，很容易设计出看似完整但无法落地的字段。
下一步
开始使用 Axon 时，先把一个常用长提示词拆成 6 到 10 个 Source Data字段，再运行两次不同输入进行对比。了解更多 Agent 和 Skills 后，把字段 schema 固化成团队可复用的 AI 数字员工入口。