--- name: create-agent description: >- 通过多轮对话收集需求，调用 HTTP API 创建新的 AgentFS v2 智能体，支持自定义 persona 和 principles。Use when 用户要求创建新智能体、培养某领域助手、或快速基于模板生成可治理 Agent。 version: 2.2.0 type: meta risk_level: medium status: enabled disable-model-invocation: true tags: - agent - creation - meta metadata: author: desirecore version: 2.2.0 updated_at: '2026-02-27' market: icon: >- short_desc: 通过自然语言对话收集需求，一键创建专业化数字智能体 category: productivity maintainer: name: DesireCore Official verified: true compatible_agents: [] channel: latest --- # create-agent 技能 ## L0：一句话摘要 通过自然语言对话收集需求，调用 HTTP API 创建专业化的数字智能体。 ## L1：概述与使用场景 ### 能力描述 create-agent 是一个**元技能（Meta-Skill）**，赋予 DesireCore 创建其他 Agent 的能力。它通过多轮对话收集用户需求，生成 persona 和 principles 内容，调用 `POST /api/agents` 完成创建。 ### 使用场景 - 用户想要一个专业领域的数字助手（如法律顾问、财务分析师） - 企业需要快速部署定制化的业务 Agent - 开发者需要基于模板快速创建 Agent 原型 ### 核心价值 - **降低门槛**：无需编程知识，用对话就能创建 Agent - **专业化**：根据领域模板生成合适的 persona 和 principles - **可治理**：创建的仓库符合 AgentFS v2 规范，支持版本管理 ## L2：详细规范 ### 对话流程 ``` ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ 意图识别 │ ──→ │ 需求收集 │ ──→ │ 内容生成 │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ ↓ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ 回执生成 │ ←── │ API 创建 │ ←── │ 用户确认 │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ ``` ### 阶段 1：意图识别 **触发条件**（任一满足）： - 用户明确说"创建一个 Agent"或"帮我做一个助手" - 用户描述需要某领域的专业帮助，且当前 Agent 不具备该能力 - 用户询问"能不能帮我培养一个..." **输出**：确认用户的创建意图，进入需求收集阶段。 ### 阶段 2：需求收集 **必填信息**： | 字段 | 说明 | 引导问题示例 | |------|------|------------| | `name` | 智能体名称 | "你想给这个智能体起什么名字？" | | `role` | 核心职责 | "它主要负责什么工作？" | | `target_users` | 目标用户 | "谁会使用这个智能体？" | | `domain` | 专业领域 | "它需要哪些专业知识？" | **选填信息**： | 字段 | 说明 | 默认值 | |------|------|-------| | `style` | 沟通风格 | 根据领域模板决定 | | `boundaries` | 禁区/红线 | 根据领域模板决定 | | `language` | 主要语言 | 中文 | **收集策略**： - 优先通过用户的自然描述推断信息 - 仅追问用户未提及的必填项 - 每轮最多追问 2 个问题 ### 阶段 3：内容生成 根据收集的需求，组装结构化的 persona 和 principles 数据。**不要输出原始 markdown**，而是按字段整理后向用户展示。 **Persona 字段**（所有字段均可选，未收集到的由系统自动补全）： | 层级 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | L0 | — | 一句话核心身份 | | L1 | `role` | 角色定位 | | L1 | `personality` | 性格特征标签 | | L1 | `communication_style` | 沟通风格 | | L2 | — | 专业领域、核心价值观、决策偏好等（free-form） | **Principles 字段**（同样全部可选）： | 层级 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | L0 | — | 一句话最高原则 | | L1 | `must_do` | 必须做的事项 | | L1 | `must_not` | 绝不做的事项（安全红线） | | L1 | `priority` | 优先级排序 | | L2 | — | 治理原则、升级规则等（free-form） | **领域匹配参考**： | 领域关键词 | 推荐 personality | 默认 must_not | |-----------|-----------------|--------------| | 法律、合同、法务 | 专业、严谨、审慎 | 不提供诉讼代理、不替代正式法律意见 | | 财务、会计、投资 | 精确、分析性、保守 | 不提供投资建议、不处理真实交易 | | 代码、开发、架构 | 逻辑、务实、直接 | 不直接访问生产环境、不存储凭证 | | 通用/其他 | 友好、有帮助 | 通用安全规范 | ### 阶段 4：用户确认 向用户展示预览时，以自然语言/表格形式呈现各字段，**不要展示原始 markdown 源码**： > 即将创建智能体： > > **名称**：法律顾问小助手 > **描述**：专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体 > > --- > > **人格设定** > > | 字段 | 内容 | > |------|------| > | 核心身份 | 你是法律顾问小助手，专注于合同审查和法律风险评估 | > | 角色定位 | 专注于合同审查和法律风险评估的数字法律顾问 | > | 性格特征 | 专业、严谨、审慎 | > | 沟通风格 | 准确使用法律术语，同时提供通俗解释 | > > **行为原则** > > | 字段 | 内容 | > |------|------| > | 最高原则 | 以用户利益为最高优先级，不替代正式法律意见 | > | 必须做 | 准确引用法律条文、标注不确定性、建议咨询专业律师 | > | 绝不做 | 提供诉讼代理、替代正式法律意见、泄露用户咨询内容 | > | 优先级 | 用户安全 > 准确性 > 效率 | > > --- > > 确认创建？（确认 / 修改 / 取消） ### 阶段 5：调用 API 创建 **API 端点**：`POST /api/agents` **请求体**（结构化格式）： ```json { "name": "法律顾问小助手", "description": "专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体", "persona": { "L0": "你是法律顾问小助手，专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体。", "L1": { "role": "专注于合同审查和法律风险评估的数字法律顾问", "personality": ["专业", "严谨", "审慎"], "communication_style": "准确使用法律术语，同时提供通俗解释" } }, "principles": { "L0": "以用户利益为最高优先级，不替代正式法律意见。", "L1": { "must_do": ["准确引用法律条文", "标注不确定性", "建议咨询专业律师"], "must_not": ["提供诉讼代理", "替代正式法律意见", "泄露用户法律咨询内容"], "priority": "用户安全 > 准确性 > 效率" } } } ``` **最简创建**（只需 name，其余全部自动生成）： ```json { "name": "我的助手" } ``` **基础创建**（name + description，description 自动填充 persona L0）： ```json { "name": "法律顾问", "description": "专注合同审查" } ``` 所有未提供的字段由系统自动补全为合理默认值。`persona` 和 `principles` 也支持传入原始 markdown 字符串（向后兼容）。 **可选**：如需指定 slug ID，可根据 name 生成合理的 kebab-case slug（如 "法律顾问" → "legal-advisor"），在请求体中附带 `"id": ""`。不指定时系统会自动从 name 生成。 **成功响应** (`201 Created`)： ```json { "agentId": "fa-lv-gu-wen-xiao-zhu-shou" } ``` **验证创建结果**：创建成功后可调用 `GET /api/agents/{agentId}` 确认（agentId 为 slug）。 ### 阶段 6：回执生成 **回执报告**： 创建成功后，以自然可读格式呈现回执： > 智能体 "法律顾问小助手" 创建成功 > > **详情**： > - **Agent Slug**: fa-lv-gu-wen-xiao-zhu-shou > - **仓库路径**: ~/.desirecore/agents/fa-lv-gu-wen-xiao-zhu-shou > - **已生成文件**: agent.json, persona.md, principles.md > - **AgentFS 规范**: v2（扁平结构） > > **下一步建议**： > - 为它添加技能（通过 update-agent 技能） > - 直接开始对话 ### AgentFS 知识（创建后的仓库结构） DesireCore 应理解创建后的 Agent 仓库遵循 AgentFS v2 扁平结构： ``` / ├── agent.json # 入口配置（name, version, description, engine, skills, tools, mcp_servers） ├── persona.md # 人格定义（L0 核心身份 / L1 行为风格 / L2 深层动机） ├── principles.md # 行为原则（L0 基础约束 / L1 行为边界 / L2 治理原则） ├── memory/ # 记忆目录（timeline/topics/pinned/product/lessons） │ └── _index.md ├── skills/ # 技能目录 │ └── _index.md ├── tools/ # 工具目录 │ └── _index.md └── heartbeat/ # 心跳配置 └── HEARTBEAT.md ``` **关键文件职责**： | 文件 | 职责 | AI Agent 关注点 | |------|------|----------------| | `agent.json` | Agent 元数据与运行时配置 | engine 字段决定使用哪个推理引擎 | | `persona.md` | 人格与沟通风格定义 | L0 不可自动修改（受保护路径） | | `principles.md` | 行为规则与安全红线 | "绝不做" section 不可自动修改 | | `memory/` | 对话记忆、知识积累 | 随交互自动积累 | | `skills/` | Agent 拥有的技能 | 可通过 update-agent 添加 | | `tools/` | Agent 可用的工具 | MCP Server、脚本工具等 | ### 错误处理 | 错误码 | 场景 | 处理方式 | |--------|------|---------| | 400 | 缺少 name 或 ID 格式无效 | 提示用户检查输入 | | 409 | Agent ID 已存在 | 建议使用其他名称 | | 500 | 服务器内部错误 | 提示用户稍后再试 | ### 权限要求 - 建议优先通过 `Bash` 工具调用 curl 访问 Agent Service HTTP API 完成操作 - API 基础地址已注入到 system prompt 的「本机 API」小节，直接引用即可 - 创建操作需要用户确认 ### 依赖 - Agent Service HTTP API（`POST /api/agents`） - System prompt 中的本机 API 地址声明