Agent

Agent 是一位长期工作的数字同事。每个 Agent 都有自己的身份、工作要求、模型、能力和文件空间，并通过信号路由规则接收来自聊天渠道的消息。

创建 Agent

打开 Console → 智能体，选择“新增智能体”。
填写 UID。UID 是实例内唯一的稳定标识，保存后不能修改。建议使用简短的小写英文，例如 research-analyst。
填写显示名称、角色和头像 URL。显示名称可以随时修改，不会影响已有配置。
保存。页面随后会显示该 Agent 的长期设定、模型档案和专用环境变量。

角色用于概括 Agent 承担的工作，例如“研究分析师”或“客户支持”。职责、行为和视觉设计分别由下面三份长期文档管理。

设置长期文档

打开 Agent 编辑页中的 MISSION / SOUL / DESIGN：

文档	应该写什么
`MISSION.md`	Agent 为什么存在、负责哪些工作、什么结果算完成
`SOUL.md`	沟通方式、判断原则，以及面对不确定情况时如何行动
`DESIGN.md`	Agent 制作网页、幻灯片、文档、图表等视觉内容时使用的设计系统

DESIGN.md 遵循 DESIGN.md 格式：YAML frontmatter 保存颜色、字体、间距、圆角和组件等设计 token，Markdown 正文解释视觉原则及其使用方法。Ankole 内置了一份可直接使用的默认设计系统，也可以在 Console → 智能体 → DESIGN 中改成企业自己的品牌规范。

不要把工作流程、权限边界或行为要求写进 DESIGN.md。这些内容属于 MISSION.md、SOUL.md 或具体 Skill。长期文档先写得少而明确，再根据真实使用中的问题补充。

保存后的修改会从后续对话开始生效，已经在执行的工作仍使用开始时读取到的版本。

配置模型

在同一编辑页的“模型档案”中，至少配置 primary、light 和 heavy。它们分别承担日常对话、轻量任务和复杂推理；第一次设置时可以选择同一个已验证可用的模型。

其他档案按实际需要配置：

Agent 需要读图片时，配置 vision_fallback。
Agent 需要搜索或读取公开网页时，配置 web_search 和 web_fetch。
Agent 需要生成图片时，配置 image_generate。
后台 Agent 任务需要单独选择 Provider 或模型时，配置“后台 Agent 任务”。ChatGPT 订阅也通过普通的 ChatGPT 订阅 Provider选择。

模型提供商和首次模型配置见快速开始。

配置能力和环境变量

Agent 会继承实例默认启用的 Agent Plugin 和 Skill。需要调整时，打开 Console → Agent 能力库，修改默认设置或为该 Agent 单独覆盖。具体方法见 Agent 能力库。

若某个 Skill、命令行工具或 MCP 服务需要 API key，可以在 Agent 编辑页的“环境变量”中添加。Agent 专用值只提供给这个 Agent，并会覆盖同名的全局值。具体方法见环境变量。

接入聊天渠道

Agent 创建完成后，还需要一条信号路由规则，才能接收 Slack、Microsoft Teams、飞书 / Lark 或钉钉中的消息。

打开 Console → 信号路由，选择聊天应用和目标 Agent。一个聊天应用可以建立多条规则，也可以为不同 Agent 准备不同的机器人应用。具体方法见信号路由规则。

修改或停用

显示名称、角色、长期设定、模型和能力都可以随时修改。UID 不能修改，因为其他配置会用它识别这个 Agent。

停用 Agent 后，它不会继续处理新工作。若只是想暂时停止某个聊天入口，停用或删除对应的信号路由规则即可，不必停用整个 Agent。

Agent 没有回复时

依次检查：

Agent 是否处于启用状态。
primary、light 和 heavy 是否都已配置，模型提供商是否可用。
是否存在指向该 Agent 的信号路由规则。
是否至少有一个工作节点处于“就绪”状态。
在 Console → 会话 中是否出现了这次消息，以及页面显示了什么错误。

聊天渠道特有的问题见快速开始的排障部分。