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黑客松AI 产品团队协作工程化

行动型 Agent 原型· 2026

LifeOps

把生活义务变成可验证行动

让日常任务经过计划、人工确认、执行和结果证明,而不是停在一段建议文本。

黑客松项目黑客松

案例摘要

目标用户

希望把日常义务拆成可执行步骤,并能确认、追踪和复盘行动结果的个人用户。

我的角色

负责生活事务场景、Agent 行动边界、人工确认、幂等性和结果证明的产品设计与验收;代码由 AI 编程工具完成。

交付结果

完成本地可运行的计划—审批—执行—证明闭环,验证 Agent 从建议走向受控行动的产品方向。

人工确认幂等执行行动证明

产品洞察

Agent 的价值不只是替人提出建议,还要让行动边界清楚、关键步骤可确认、重复执行可控,并留下“做过什么”的证据。

项目简介

LifeOps 是一个面向日常事务的 Agent 工作流原型,把生活义务拆成计划、确认、行动和证明结果的连续步骤。它重点验证 human approval、幂等执行和 proof-of-action,而不是只展示聊天回复。

技术栈

Next.jsReactFastAPIPythonGoogle ADKFirestoreDocker

结果证据

仓库包含 Next.js web、FastAPI API、Google ADK、Firestore 和 Docker 配置,具备可运行的端到端项目骨架。

本地演示覆盖人工确认、幂等处理和 proof-of-action,验证了行动型 Agent 的关键状态。

这是黑客松原型;当前证据不等同于真实用户规模验证、生产级外部行动接入或长期业务结果。

关键决策

Q

Agent 如果可以未经确认直接执行外部行动,便利性会变成不可控风险。

把 human approval 放在行动边界前,只有明确确认后才推进执行。

Q

网络重试和重复点击可能让同一项生活义务被执行多次。

用幂等设计约束执行状态,并为完成结果保留 proof-of-action。

想看完整的代码和实现细节?

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