Yige
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创建与更新技能增加可选 instructions 字符串：普通 Markdown 全文、省略保留、字符串整体替换、空字符串清空。内容归属明确为人格、原则、长期指令与技能方法；既有 AgentFS 直接编辑遵循实际权限与审批。create-agent 2.8.0 / update-agent 3.4.0 的最低客户端为 10.0.179，双语正文与 sidecar 同步。 Add optional plain-Markdown instructions to Agent creation and update guidance, including preserve/replace/clear semantics and clear content ownership. Existing direct AgentFS editing retains its permission and approval rules. Both localized bodies and catalog sidecars require DesireCore 10.0.179. 验证 / Validation：目录与 i18n 校验 0 errors；严格 sidecar 全覆盖检查 0 errors（既有证据警告保留）；双语由人工同步并按真实 source body 计算 freshness hash。依据用户明确授权，本次以全树凭据形状扫描、Git/PR 元数据扫描与客户中立性人工审阅代替缺失的私有敏感词表检查；凭据形状扫描 740 文件无命中，不声称执行私有词表匹配。
8.8 KiB
create-agent 技能
L0：一句话摘要
通过自然语言对话收集需求，调用 ManageAgent 内置工具创建专业化的数字智能体。
L1：概述
元技能：多轮对话收集需求 → 生成 persona/principles 与可选长期指令 → ManageAgent(action='create') 落地。用于为用户培养专业领域数字助手（法律顾问、财务分析师）、企业快速部署定制业务 Agent、或基于模板快速创建原型。创建的仓库符合 AgentFS v2 规范、由 git 管理版本（可治理、可追溯）。价值在工具给不了的部分：领域化的人格/原则生成 + 创建前的预览确认。
L2：详细规范
流程：意图识别 → 需求收集 → 内容生成 → 用户确认 → 创建 → 回执。
阶段 1：意图识别
触发（任一）：用户明说"创建 Agent / 帮我做个助手"；描述某领域专业需求而当前 Agent 不具备；问"能不能培养一个…"。确认意图后进入需求收集。
阶段 2：需求收集
- 必填（括号内为引导问题示例）：
name（"起什么名字？"）、role（"主要负责什么工作？"）、target_users（"谁会使用它？"）、domain（"需要哪些专业知识？"）。 - 选填：
style（沟通风格）、boundaries（禁区/红线）、language（默认中文）——缺省由领域模板决定。 - 策略：优先从用户自然描述推断，只追问未提及的必填项；追问的数量与节奏由你自主把握。
阶段 3：内容生成
人格与原则按既有结构化字段组织；长期指令使用普通 Markdown 字符串，先以自然语言说明职责和交付要求。未收集到的字段留空，由系统补全默认：
- persona：L0 一句话核心身份；L1
role（角色定位）/personality（特征标签数组）/communication_style（沟通风格）；L2 专业领域、价值观、决策偏好（free-form）。 - instructions：可选普通 Markdown 字符串，维护稳定职责、工作策略与交付契约，全文加载，不使用 L0/L1/L2 或自动截断。详细方法、长 SOP、案例与资料放入技能；只知道名称时省略，不虚构职责。
- principles：L0 一句话最高原则；L1
must_do/must_not（安全红线）/priority（优先级排序）；L2 治理原则、升级规则（free-form）。
领域匹配参考（据 domain 推荐人格与红线）：
| 领域 | 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
以自然语言/表格向用户展示预览（名称、描述、人格设定、行为原则、可选长期指令；不展示 raw markdown 源码），例如：
即将创建「法律顾问小助手」——专注合同审查与法律风险评估。 人格：数字法律顾问；专业、严谨、审慎；准确用法律术语并给通俗解释。 原则：以用户利益优先、不替代正式法律意见；必做——引用法条 / 标注不确定性 / 建议咨询律师；不做——诉讼代理 / 泄露咨询内容；优先级 用户安全 > 准确性 > 效率。 确认创建？（确认 / 修改 / 取消）
用户选"修改"：问改哪个字段 → 重新收集该字段 → 更新预览 → 再次展示并确认。
阶段 5：调用 ManageAgent 创建
结构化调用（persona/principles 也接受 markdown 字符串；未提供的字段系统自动补全）：
ManageAgent({
"action": "create",
"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": "…", "L1": { "role": "…", "personality": ["专业","严谨","审慎"], "communication_style": "…" } },
"principles": { "L0": "…", "L1": { "must_do": ["…"], "must_not": ["…"], "priority": "用户安全 > 准确性 > 效率" } },
"instructions": "# 职责\n写明稳定负责的工作。\n\n## 交付要求\n给出成果位置与必要证据。"
})
- 最简创建只需
{ "action": "create", "name": "我的助手" }（其余全自动生成）。 - 基础创建
{ "action": "create", "name": "法律顾问", "description": "专注合同审查" }——只给 name + description，description 会自动填充 persona 的 L0。 - 可选
id（kebab-case slug；core/desirecore为核心保留标识不可用，含 name 自动生成命中的情况）、config、smartRouting与avatarImage。详细契约见下方；mcp_servers、tool_permissions等敏感字段会被拒，需创建后经界面调整。 - 创建后智能体立即在线可用，返回 ID 可直接用于 ManageTeam / Delegate。若工具报错（已存在 / 命中保留标识 / config 非白名单字段等），向用户说明原因并按提示调整后重试。
创建参数说明
智能路由：新建 Agent 默认使用 Smart 旗舰量级。需要按职责控制量级时传 smartRouting：
{
"tier": "balanced",
"requiredCapabilities": ["vision", "tool_use"],
"reasoning": "high"
}
tier可选lightweight、balanced、flagship；reasoning可选auto、off、minimal、low、medium、high、xhigh、max。tier未传时默认flagship；只表达任务量级和能力需求，不绑定具体 Provider 或模型。- 固定模型、Provider、Smart/fixed 模式由人类模型选择器管理，不能通过 ManageAgent 修改。
- 用户说“最深/最高/拉满”通常对应
xhigh；只有用户明确点名max且模型支持时才使用max。
配置增量：config 只支持 llm 与声明头像 avatar。创建时通常无需传；确需调整默认推理行为时可用：
{
"llm": {
"reasoning": "high",
"maxRetryDelayMs": 30000
},
"avatar": {
"char": "法",
"color": "purple"
}
}
config.llm 当前只开放 reasoning、thinkingBudgets、maxRetryDelayMs。不要传 model、provider、providerId 或 routingMode。
图片头像：使用独立的 avatarImage，不要把图片写进 config：
{ "source": "dc-media://<mediaId>" }
source 可以是本轮媒体 ID 或工作目录内的 PNG/JPEG/WebP 文件；不接受 URL 或 base64。服务端会自动裁成 512×512 WebP 并移除 EXIF。头像失败不会回滚已经成功创建的 Agent，需根据工具回执单独重试头像设置。
自动异步头像
通过当前受治理工具目录检查就绪状态：用 ManageCompute(action="list") 查看启用/凭据状态，用 InspectModels(action="list", serviceType="image_gen") 查看可用图像模型。列表不证明上游额度或调用成功，遵守供应商条款/额度及独立费用；不读取密钥，不用本机 HTTP 旁路。缺少这些工具时，遵循 configuring-compute 技能的受治理 GUI 观察流程。已知生成不可用时，创建传 avatarGeneration.enabled:false，保留字符头像并报告限制；此关闭也适用于服务不可用，不限于用户拒绝。就绪状态未知不代表成功，检查后台任务结果，不伪造完成。
生成需要已配置的图像供应商及对应服务条款/额度，供应商费用独立于此技能。没有可用供应商时保留字符头像，并如实报告任务失败。
先核对当前 ManageAgent Schema。提供 avatarGeneration 的新客户端会在创建成功后自动排队生成透明真人摄影头像，创建不等待生图；用户没有外貌要求时不要额外提问，不要为同一次创建再次调用 GenerateImage。用户明确的外貌/风格要求放入 avatarGeneration.prompt；明确要求背景才设 transparentBackground:false，明确不要生成才设 enabled:false。已有图片通过 avatarImage.source 设置并优先保留。用 ManageAgent(get) 查看 queued/running/completed/failed/interrupted 状态；失败保留字符头像，不重复创建。旧客户端没有该字段时遵从其实际声明，不发送新参数。
阶段 6：回执
以用户友好方式呈现（不暴露内部路径/技术细节）：告知创建成功，并提示下一步——直接对话、添加技能、调整人格或规则。
背景与约束
- AgentFS 结构、排查要点与受保护路径详见
_agentfs-background.md与_protected-paths.yaml。 - 一律经
ManageAgent创建，禁止 curl / HTTP 或直接写 AgentFS 目录；需客户端 ≥ 10.0.90。
角色与表达归人格，边界归原则，稳定职责归长期指令，方法归技能。用户或团队私有数据不得写入可分发 Agent 本体。