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description: AI 待办的 Agent 接入目标很明确：让 AI 工具通过稳定的结构化接口管理个人提醒、日历和联系人。
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AI 待办的 Agent 接入目标很明确：让 AI 工具通过稳定的结构化接口管理个人提醒、日历和联系人。

Agent 负责理解用户自然语言，AI 待办负责执行确定的数据操作。

## 接入方式

Agent 当前通过 `ai-todo` CLI 接入 AI 待办。

CLI 封装认证、参数格式和 JSON 输出，更适合作为 Agent Skill 的稳定工具入口。

## Skill 集成

AI 待办提供 Skill 后，可以集成到 Claude Code、OpenClaw、Cursor 等工具中。

基本做法是把 `skills/ai-todo/` 复制到 Agent 的 skills 目录，并在 Skill 说明中约束：

* 所有读取、创建、更新命令默认使用 `--json`；
* 创建前先解析用户意图、时间、联系人和事项类型；
* 创建后把返回的结构化结果总结给用户；
* 对模糊时间、联系人歧义和高风险操作先确认。

## 推荐工作流

用户输入：

```text
明天十点提醒我给王总发报价确认邮件。
```

Agent 执行：

```bash
ai-todo contact search "王总" --json
```

```bash
ai-todo reminder create \
  --title "给客户王总发报价确认邮件" \
  --due "2026-06-09T10:00:00+08:00" \
  --contact <contact_id> \
  --json
```

Agent 回复：

```text
已创建提醒：2026-06-09 10:00 给客户王总发报价确认邮件。
```

## 事项分类判断

Agent 在创建数据前，需要先判断用户意图属于哪类事项：

| 用户表达 | 推荐类型 | 判断依据 |
|---|---|---|
| 周五前提交报销 | 提醒事项 | 有截止时间，但不占用固定时间段 |
| 明天 14:00 开会 | 日历 | 明确时间点发生 |
| 下周找王总确认报价 | 提醒事项 + 联系人 | 有行动项，并需要联系人上下文 |
| 帮我记录李华的邮箱 | 联系人 | 维护人员信息 |

## Agent 调用原则

Agent 调用 AI 待办时，应遵循以下原则：

* **结构化优先**：能用字段表达的内容不要塞进备注。
* **联系人先查后建**：避免同一联系人重复创建。
* **时间必须明确**：相对时间要转换成带时区的绝对时间。
* **写操作要可解释**：创建、修改、删除后必须向用户说明结果。
* **删除类操作要确认**：避免 Agent 误删用户数据。

## 典型办公场景

邮件处理：

```text
Agent 读取邮件 -> 提取行动项 -> 创建提醒 -> 必要时关联联系人
```

会议纪要：

```text
Agent 读取会议纪要 -> 提取负责人、截止时间和行动项 -> 创建提醒或日程
```

日程安排：

```text
用户提出会议需求 -> Agent 检索联系人 -> 创建日历 -> 给用户返回时间、地点和参与人
```

联系人维护：

```text
用户提供名片或邮件签名 -> Agent 提取姓名、邮箱、手机号和公司 -> 创建或更新联系人
```

## 边界

AI 待办不负责自然语言理解、长期记忆推理和跨系统编排。

这些能力应由 Agent 处理。AI 待办只提供可靠的数据模型、权限隔离、审计记录和确定性接口。