the-first-principle-of-agi

该项目提出了一种面向通用人工智能（AGI）的‘第一性原理’方法论，主张将连续性任务分解为LLM可零误差完成的离散子任务，并通过多步执行实现复杂目标。核心特点包括：基于人类专家经验的任务逻辑提炼（存于skill.md）、穷举式任务粒度设计、以及任务经验的跨领域持久化积累与复用。该方法适用于需高可靠性推理的AI代理构建场景，如复杂业务流程自动化、专业领域知识驱动的智能体开发等，强调人机协同与经验沉淀而非纯模型微调。