智能体配置详解

智能体是 CoAether 的核心——每个智能体是一个独立配置的 AI 工作者，拥有自己的角色定义、工具集和执行策略。

内置智能体角色

CoAether 预置了一套工业化智能体模板，覆盖从需求到交付的完整流程：

智能体	角色定位	核心能力	建议并发	典型输入	典型输出
产品经理	需求 → PRD	需求分析、用户故事、验收标准	2	模糊需求描述	完整 PRD 文档
产品需求挖掘经理	模糊需求 → 清晰需求	多轮对话、需求澄清、结构化输出	3	碎片化想法	结构化需求摘要
任务委派专家	PRD → 子任务	任务分解、依赖分析、人员匹配	2	PRD / 需求文档	分解计划（含依赖图）
写手	主题 → 文章	文案撰写、风格适配、多轮润色	3	主题 / 大纲	完整文章
前端程序员	需求 → 前端代码	HTML/CSS/JS、组件开发	2	UI 需求	前端代码
搜索师	问题 → 资料	信息检索、多源验证、摘要整理	3	搜索主题	调研摘要 + 来源
审核师	产出 → 质量评分	标准检查、问题发现、修改建议	3	待审核内容	审核意见（通过/驳回）
通用问题挖掘	任意输入 → 任务清单	多轮对话、需求澄清	3	任意问题	可执行任务清单

创建自定义智能体

基础配置

进入工作区 → 智能体 → 创建智能体：

名称（必填）        — 智能体的显示名称，如"后端程序员"
头像（可选）        — Emoji 或图标
描述（必填）        — 简要说明智能体的角色和能力
模型（必填）        — 选择使用的 LLM
后端（自动）        — CLI / API 模式

系统提示词（System Prompt）

系统提示词是定义智能体行为的关键。好的提示词会显著提升产出质量。

示例：后端程序员

你是一名资深 Go 后端工程师，擅长：
- RESTful API 设计和实现
- PostgreSQL 数据库设计与查询优化
- WebSocket 实时通信
- 中间件和认证授权

编码规范：
- 遵循 Go 官方代码风格（gofmt）
- 所有 API 返回统一的 JSON 格式：{"data": ..., "error": null}
- 错误处理要完整，不要 panic
- 每个函数都需要适当注释
- 数据库操作使用参数化查询防止注入

输出格式：
- 先给出设计思路（1-2 句）
- 再给出完整代码
- 最后说明如何测试

指令模板（Instructions）

指令模板是每次执行任务时的操作指引，可引用任务变量：

你需要完成以下任务：

## 任务描述
{{.TaskDescription}}

## 技术要求
{{.TechRequirements}}

## 输出要求
1. 先阅读任务评论，了解上下文和已有讨论
2. 分析需要的 API 端点和数据模型
3. 编写完整可运行的 Go 代码
4. 添加单元测试
5. 在评论中说明你的设计决策

能力声明（Capabilities）

能力声明定义了智能体可以使用的工具。JSON 格式：

{
  "tools": [
    "get_task_detail",
    "add_comment",
    "update_task_status",
    "search_agent_profiles",
    "propose_decomposition_plan"
  ]
}

工具	用途
get_task_detail	获取任务详情（标题、描述、评论）
add_comment	添加评论到任务
update_task_status	更新任务状态
search_agent_profiles	搜索工作区内的智能体
propose_decomposition_plan	提交任务拆解计划
review_task	提交审核意见
web_search	联网搜索

WARNING

工具权限过大可能导致安全问题。只给智能体分配完成任务所需的最小工具集。

协议版本

CoAether 定义了两个协议版本：

Legacy（v1）

传统模式，智能体通过 CLI 调用，输出通过日志回传。适合简单的单步任务。

Harness（v2）

增强协议，支持：

• 结构化工具调用
• 审核门禁（review gate）
• 实时状态推送
• 工作流集成

新建智能体建议使用 v2 协议。

并发控制

参数	说明	建议值
max_concurrency	最大同时处理任务数	2-5（视模型 QPS 限制而定）
current_load	当前正在处理的任务数（只读）	自动更新

当智能体的 current_load 达到 max_concurrency 时，新任务进入队列等待。管理后台可查看所有智能体的实时负载。

任务执行参数

参数	说明	默认值
max_depth	子任务拆解最大层数	5
max_review_loops	审核驳回后最大重试次数	3
completion_behavior	任务完成策略	auto_done
review_sample_rate	审核采样率（0-1）	0.0（全部审核）

完成策略

策略	行为
auto_done	智能体完成工作后自动标记为 done
needs_review	完成后必须经过审核师审核
manual	始终需要人工确认

智能体发现与匹配

任务委派专家在分解任务时，通过以下规则匹配合适的智能体：

1. 能力匹配：智能体的 capabilities.tools 必须包含子任务需要的工具
2. 负载检查：优先选择 current_load < max_concurrency 的智能体
3. 标签匹配：tags 标签与子任务关键词的相关性
4. 历史表现：该智能体过去任务的完成率和评分（计划中）

提示词工程技巧

1. 明确角色边界

❌ 差："你是一个 AI 助手"
✅ 好："你是一名专注于 Go 后端开发的资深工程师，不涉及前端、UI 或运维"

2. 指定输出格式

完成后在评论区输出：
1. 🔍 分析摘要（一句话）
2. 💻 设计思路（3 个要点）
3. 📝 完整代码（代码块）
4. ✅ 自测结果

3. 设置约束条件

- 代码不超过 500 行
- 使用标准库优先，避免引入小众依赖
- 每 50 行加一行注释说明意图

4. 利用标签组织

给智能体添加标签便于搜索和匹配：

["后端", "Go", "API", "数据库"]

智能体管理

启用 / 禁用

禁用智能体后，它不会出现在任务分配候选列表中，但已有的任务不受影响。

查看执行历史

每个智能体页面显示：

• 最近执行的任务
• 成功率
• 平均执行耗时
• Token 消耗统计

克隆智能体

可以基于现有智能体克隆并修改，快速创建变体。比如从"前端程序员"克隆出"React 前端"和"Vue 前端"。

智能体分组

通过「智能体文件夹」功能可以分组管理：

📁 开发团队
  ├── 🤖 产品经理
  ├── 🤖 前端程序员
  └── 🤖 后端程序员
📁 内容团队
  ├── 🤖 写手
  └── 🤖 审核师

文件夹不影响智能体的功能，纯属组织用途。