开源 AI Agent Runtime：培训题生成

一份内部操作手册有几十页，培训负责人想出十道题，检查员工是否理解关键步骤。直接把整份资料交给模型，常见结果是题目重复、答案过于笼统，或者问到了资料没有说明的内容。

更稳妥的做法是先选定岗位和章节，再要求每题附上答案依据，最后逐题复核。ZGI 的公开资料列出了知识绑定、模型调用、工作流和运行记录等能力，可以据此设计出题流程；这里的题型和检查规则都需要自行配置。

第一轮可以只做"内部设备领用"培训，不涉及人员考核。整理现行手册，记录版本与适用岗位，把过期文件移出本次输入；如果流程里同时出现两个版本，先由负责人确定使用范围，再让智能体生成题目。

输入不要只写"帮我出十道题"，还要包含培训对象、章节范围和学习目标。例如希望员工理解领用前准备、登记步骤与归还要求，就分别指定对应题数，避免所有题都集中在最容易提取的开头部分。

输出为每题保留题号、知识点、题干、选项、参考答案、解释和出处。出处可以是章节名与原文片段；没有依据的知识点先列入"资料待补充"，不要用常识替代公司流程。

在智能体中绑定本次允许使用的资料，或把选定章节作为明确输入，再用工作流组织模型调用。第一步负责生成候选题，提示词可写为："仅依据提供的资料出题；每题对应一个知识点；答案后附原文；依据不足时跳过。"

第二步逐题检查答案与原文是否一致、选项是否存在多个合理答案、题目是否超出范围。检查结果应给出具体原因，例如"原文只说明申请方式，没有说明处理时长"；只返回"质量良好"，无法指导后续修改。

两次调用仍可能犯同一种错误，因此还要配置确定性检查：题号是否重复、字段是否为空、单选题是否只有一个答案。答案引用能否对应原文，也应交给明确的匹配规则或人工核对，不能仅凭模型自评通过。

把候选题整理为待审稿，保留每题的来源信息与检查意见。负责人先看操作要求是否准确，再检查措辞是否清楚；遇到"通常""尽快"这类模糊表述，应改成资料支持的问题，或者删去该题。

修订后输出两个版本：学员版只保留题目，讲师版保留答案、解释和出处。这个拆分规则需要在输出步骤中设置，并检查答案是否意外混入学员版；若要接入学习平台，还需另行确认接口与权限。

在这个场景里，Runtime 承担的是把资料、生成、检查和修订串成可追踪的过程。手册更新后，记录新版本并重新审核相关题目，保留旧题状态，避免把不同版本混在同一套练习里。

正式使用前，挑一组包含清晰条款、模糊条款和资料外问题的样本。检查题目能否对应依据、无依据内容是否被跳过、两个输出版本是否分离；不要用模型生成的分数直接决定员工评价。

先从一个章节和五道题开始，请培训负责人逐题走查。交付目标是一份能够修改、能够追溯的练习稿，确认可用后再扩展到完整课程。