L​LM负责自然语言理解与生成；Prompt 则是把业务需求包装成模型可读的指令。例如：「把以下手工步骤转成 Appium 脚本」——只要提示写得好，模型就Neng输出可直接运行的代码。

将历史告警、Bug 库或内部手册Zuo向量化存储，用户提问时先召回Zui相关文档，再交给 L​LM Zuo综合回答。这样既避免了模型「幻觉」，也让答案geng贴近实际业务。

Agent 就像一个拥有多只「手」的小机器人，它Ke以调用外部 API，完成数据抓取、报表生成甚至设备重启等动作。Skill 则是对这些Neng力的细粒度封装，让 Prompt Neng以自然语言触发复杂流程。

输入：
① 需求文档
② 历史 Bug 库
③ 测试规范
↓ AI 处理 ↓
输出：
① 正常流程用例
② 异常场景用例
③ 边界条件用例
④ 性Neng压力用例
⑤ 安全防护用例

只需要把上述三块材料放进 Prompt，模型会一次性产出结构化的 Excel 表格，每行dou带有前置条件与预期结果。后续只要配合 Selenium/Appium + pytest 的执行框架，即可实现“一键跑完”。

# WeeklyReportAgent
class WeeklyReportAgent:
    def generate_report:
        # 1️⃣ 从 TAPD 拉取本周缺陷 & 用例执行数据
        bugs = tapd_mcp.query_bugs
        cases = tapd_mcp.query_test_execution
        # 2️⃣ 用 pandas Zuo快速统计
        analysis = python_executor.run(\"\"\"
            import pandas as pd
            df = pd.DataFrame
            severity = df.groupby.size
            trend = calculate_trend
            top_issues = df.value_counts.head
            return {'severity': severity.to_dict,
                    'trend': trend,
                    'top_issues': top_issues.to_dict}
        \"\"\")
        # 3️⃣ L​LM 把数据编成文字
        narrative = llm.generate(f\"\"\"
            根据以下统计信息撰写专业周报：
            - 缺陷分布：{analysis}
            - 趋势变化：{analysis}
            - 主要问题：{analysis}
            要求：
                * 客观描述，不超过 300 字
                * 给出根因分析与改进建议
                * 风格正式但不失温度
        \"\"\")
        # 4️⃣ Excel Skill 把表格写入模板
        excel_skill.create_report(data=analysis,
                                  template="weekly_report_template.xlsx",
                                  output="weekly_report_W15.xlsx")
        # 5️⃣ 邮件发送
        email_tool.send(to=,
                        subject="第15周周报",
                        body=narrative,
                        attachments=)
        return "✅ 周报Yi妥投"

实测效果：

时间节省：原本需要两位同事各自花半天收集数据，现在一行代码搞定。

KPI 提升：AQI 指标从 78 提升至 92，团队满意度明显上升。

class AlarmHandlingAgent:
    def __init__:
        self.kb = RAGKnowledgeBase
        self.tools = 
    def handle_alarm -> dict:
        # 步骤①：分级
        severity = self.classify_severity
        # 步骤②：相似告警检索
        similar = self.kb.search
        # 步骤③：AI 根因分析
        analysis = self.llm.analyze(alarm=alarm,
                                    similar_cases=similar,
                                    device_status=query_device_status)
        # 步骤④：安全自动化处理
        if analysis.confidence> 0.85 and analysis.action in SAFE_ACTIONS:
            result = self.auto_handle
            return {"status":"auto","detail":result}
        else:
            send_notification(channel="运维群",
                              content=f"需人工介入：{analysis.summary}")
            return {"status":"manual","detail":analysis.summary}

真实案例：

alert: ERR_PALM_TIMEOUT_003 – 网络超时 • 检索到 12 条相似记录，其中网络抖动占比Zui高 • 实际延迟为 850ms> 常规阈值 100ms • AI 判断为 “网络抖动”，建议等待 5 分钟后自动恢复 • 系统自动等待并确认恢复后关闭告警，总耗时仅 6 分钟，而人工平均需 20 分钟以上。

def ai_code_review -> dict:
    diff = gongfeng_mcp.get_pr_diff          # 获取变geng内容
    prompt = f\"\"\"
你是一名拥有10年经验的 Android/C++ 开发者，
专注于 IoT 安全和性Neng优化。
请审查以下代码差异：
{diff}
审查维度：
- 安全性
- 性Neng
- 可维护性
- 功Neng符合度
请使用如下 Markdown 表格输出：
### 总体评价 
### 问题列表
| 严重程度 | 文件 | 行号 | 描述 | 建议 |
### 优点摘录
\"\"\"
    return llm.review

SOP 效果：

A/B 对比显示，使用 AI Review 后平均审阅时间从45 分钟降至 12 分钟**。