Агент-движок
Подсказки (промпты), шаблоны и настройки пользовательских полей описаны в разделе Сборка диалоговых подсказок и редактируемые области; настройка браузера и развертывание описаны в разделе Локальный браузер.
Интеллектуальный агент может комбинировать поиск по базе знаний, поиск в интернете и использование внешних инструментов для решения многоэтапных задач, например, при сравнении положений нескольких контрактов. Режим интеллектуального рассуждения (smart-reasoning) выбирает инструменты в зависимости от вопроса, выполняет многократные вызовы и генерирует ответ на основе полученных результатов.
В верхней части диалогового окна можно выбрать режим «Быстрый ответ» или «Интеллектуальное рассуждение»:
| Режим | Подходящие задачи | Особенности выполнения |
|---|---|---|
| Быстрый ответ (quick-answer) | Поиск фактов на основе документов | Генерация ответа после поиска, обычно требует меньше вызовов |
| Интеллектуальное рассуждение (smart-reasoning) | Анализ нескольких документов, поиск в сети или работа с инструментами | Возможны многократные вызовы, время и потребление ресурсов зависят от задачи |
На странице «Агент» можно создать собственного интеллектуального агента, выбрать режим и модель, ограничить область базы знаний, а также настроить подсказки (промпты), поиск в интернете, инструменты MCP и навыки. После сохранения агента его можно использовать в веб-диалогах, привязать к IM или встроить в другие каналы.
Конфигурация определяет, к каким материалам и инструментам имеет доступ агент, однако фактическое выполнение запросов все равно ограничено правами текущего пользователя или канала.
Создание и использование агента
- На странице «Агент» создайте нового агента, выбрав режим «Быстрый ответ» или «Интеллектуальное рассуждение».
- Выберите модель, область базы знаний и промпт. Предустановленные типы автоматически заполнят конфигурацию, которую можно отредактировать перед сохранением.
- Включите поиск в интернете или выберите инструменты MCP в зависимости от задачи; при запуске сценариев навыков также потребуется привязать «песочницу» (sandbox) с установленными навыками.
- После сохранения выберите этого агента на странице диалога, задайте вопрос и проверьте источники ответов и результаты работы инструментов.
Для первого использования можно выбрать встроенного агента. «Быстрый ответ» подходит для поиска по документам; агент «Анализ данных» ориентирован на CSV и Excel; агент «Wiki» используется для просмотра и поддержки содержимого Wiki.
Анализ таблиц XLSX и построение сводок пропускают листы, содержащие только форматирование, но не содержащие значений ячеек, — так пустые листы не превращаются в множество ложных столбцов. Листы с заголовками, формулами, нулевыми значениями или логическими значениями по-прежнему обрабатывает основной парсер; если ни один из перечисленных листов не содержит содержимого, возвращается явная ошибка. При этом исходный файл не изменяется, а уже сгенерированные сводки не перестраиваются автоматически.
Интенсивность рассуждений (reasoning_effort) в настройках агента установлена по умолчанию, но ее можно временно изменить в поле ввода во время диалога. Во время генерации ответа в режиме «Интеллектуальное рассуждение» также можно добавлять дополнительные требования. См. Сессии и диалоговый опыт.
Настройка области данных и инструментов
Агент может использовать полный, указанный или запрещенный набор баз знаний и навыков. Упоминания в диалоге используются для выбора материалов или приоритетных навыков в текущем раунде, но не могут обойти существующие разрешения; меню @навыки и @MCP в поле ввода отображает только ресурсы, доступные агенту в текущем раунде. При использовании общего агента отображаются навыки исходного пространства и инструменты MCP, явно выбранные для этого агента. Поиск в интернете ограничен как конфигурацией агента, так и переключателем в текущем запросе.
После того как агент был передан (shared) внутри организации, получатель использует модели и материалы исходного пространства в рамках предоставленных разрешений. Переданный агент доступен только для чтения, получатель не может изменять его конфигурацию. При использовании получателем:
- Всегда используется модель из конфигурации агента, поле
summary_model_idв запросе игнорируется; - Если агент не настроен на использование MCP, службы MCP не используются;
- История диалога записывается в базу знаний диалогов собственного пространства получателя, а не в исходное пространство;
- Получатель видит возможности и область ресурсов агента (модель, база знаний, MCP, поиск в интернете), но не видит промпты и создателя.
Если передан агент с активированными навыками, навыки выполняются в «песочнице» исходного пространства с использованием переменных окружения, настроенных администратором для навыка. Члены команды могут заставить агента считать эти значения. Правила передачи см. Пространства и права доступа.
Обработка утверждения и авторизации инструментов
Инструменты MCP, требующие ручного утверждения, отображают карточку одобрения перед выполнением; пользователь может одобрить, отклонить или изменить параметры. Ожидание по умолчанию составляет 10 минут; отказ, таймаут или отмена возвращаются как результат работы инструмента, на основе которого агент может продолжить обработку. Этот механизм одобрения используется только для инструментов MCP.
Если служба MCP требует авторизации OAuth, ее можно выполнить непосредственно в текущем диалоге. После успешного завершения система повторно выполнит вызов инструмента.
Использование навыков, вложений и памяти
Интеллектуальное рассуждение может читать вложения сессии и без песочницы; после привязки «песочницы» агент может также запускать скрипты и создавать файлы. Продукты, доступные для загрузки, должны записываться в /workspace/output; после завершения генерации ответа их можно просмотреть и скачать в диалоге. После каждого раунда ответов система создает git-контрольную точку (checkpoint) для /workspace. При разветвлении или откате сессии рабочее пространство восстанавливается до соответствующего раунда; настольная версия, использующая локальные директории напрямую, не создает контрольные точки — разветвление и откат действуют только на диалог. Установка и настройка переменных описаны в разделе Каталог навыков и песочница, работа с вложениями — в Сессии и диалоговый опыт.
Долгосрочная память изолирована по пространствам и пользователям, агент может отдельно отключать чтение и запись памяти; полное описание см. в Межсессионная долгосрочная память.
Справочник по конфигурации
Пользовательский агент
Режим и предустановленные типы
CustomAgent (internal/types/custom_agent.go) имеет два режима работы (Config.AgentMode):
quick-answer: классический конвейер RAG (поиск → сборка контекста → однократная генерация), не входит в движок агента;smart-reasoning: режим ReAct Agent,IsAgentMode()возвращает true, принудительно устанавливаетсяMultiTurnEnabled = true.
В режиме smart-reasoning доступны предустановленные типы (Config.AgentType, определены в config/agent_type_presets.yaml, загружаются через internal/types/agent_type_preset.go). Предустановки только предзаполняют форму в редакторе, пользователь может изменить их в любое время:
| ID предустановки | Шаблон системного промпта | Температура | Макс. итераций | Предзаполненные инструменты | Фильтр БЗ |
|---|---|---|---|---|---|
rag-qa | progressive_rag_agent | 0.7 | 30 | search_knowledge, read_document, list_documents | Производный от инструментов: any_of vector/keyword |
wiki-qa | wiki_researcher | 0.7 | 30 | wiki_search, wiki_read_page, read_document, wiki_flag_issue | Производный от инструментов: any_of wiki |
hybrid-rag-wiki | hybrid_rag_wiki_agent | 0.7 | 40 | wiki_search, wiki_read_page, search_knowledge, read_document, list_documents, wiki_flag_issue | any_of vector/keyword/wiki |
data-analysis | data_analyst | 0.3 | 30 | data_schema, data_analysis; поиск в сети отключен; ограничение по типам файлов csv/xlsx | Явно none_of: [faq] |
custom | Нет | — | — | Не предзаполняются | Без ограничений |
Инструменты thinking и todo_write по умолчанию не включены в предустановки, их нужно выбирать вручную; их активация увеличивает потребление токенов.
Параметры конфигурации (CustomAgentConfig)
Основные поля CustomAgentConfig в internal/types/custom_agent.go (обработчик CreateAgent/UpdateAgent принимает эту структуру напрямую):
| Категория | Поле | Описание / По умолчанию (EnsureDefaults) |
|---|---|---|
| Базовое | agent_mode | quick-answer / smart-reasoning |
| Базовое | agent_type | Предустановленная категория в режиме smart-reasoning; пустое/неизвестное значение считается custom |
| Базовое | system_prompt / system_prompt_id | Приоритет прямого текста; ссылки на шаблоны пользовательского агента разрешаются через ResolveCustomAgentPrompts при запросе |
| Базовое | context_template / context_template_id | Шаблон сборки фрагментов поиска в обычном режиме |
| Модель | model_id, rerank_model_id, temperature, max_completion_tokens, thinking, reasoning_effort, citation_enabled | temperature<0 → 0.7; при max_completion_tokens=0 используется значение времени выполнения: quick-answer 2048, smart-reasoning 4096, smart-reasoning с привязанной песочницей 24576; при привязанной песочнике явное значение меньше 8192 выполняется как 8192; reasoning_effort принимает off/auto/minimal/low/medium/high/xhigh/max, после установки имеет приоритет над thinking (thinking: true эквивалентно auto), неподдерживаемая моделью ступень автоматически заменяется ближайшей; если не заданы оба — размышление не включается; в одном диалоге значение можно временно переопределить полем запроса reasoning_effort; если citation не задан, считается равным true |
| Agent | max_iterations | По умолчанию 10; отрицательное число означает без ограничения числа раундов (верхний предел слоя сервиса — 100) |
| Agent | llm_call_timeout | Максимальное число секунд непрерывного отсутствия вывода при одном потоковом вызове модели; 0 — значение по умолчанию 120 с; общая длительность определяется транспортным слоем модели |
| Agent | allowed_tools | Белый список инструментов; при отсутствии значения или null используется DefaultAllowedTools, явный [] — встроенные инструменты не выбираются |
| MCP | mcp_selection_mode (all/selected/none), mcp_services, mcp_auth_wait_timeout | Секунды ожидания OAuth; <=0 — значение Gate по умолчанию |
| Навыки | skills_selection_mode (all/selected/none), selected_skills, sandbox_config_id | Выбор песочницы пространства и установленных в ней навыков, см. Каталог навыков и песочница |
| Память | memory_enabled | nil — наследуется из пространства; false — чтение и запись памяти этого агента отключены |
| Базы знаний | kb_selection_mode (all/selected/none), knowledge_bases, retrieve_kb_only_when_mentioned, retain_retrieval_history | При retain=true результаты прошлых поисков по базам знаний не обезличиваются |
| Мультимодальность | image_upload_enabled, vlm_model_id, audio_upload_enabled, asr_model_id, image_storage_provider | VLM также используется для описания изображений, возвращённых инструментами MCP |
| Файлы | supported_file_types, chat_parser_engine_rules, attachment_image_understanding, attachment_ocr_max_pages, attachment_parse_wait_timeout_sec | Агенты для анализа данных обычно ограничивают форматы csv/xlsx |
| FAQ | faq_priority_enabled, faq_direct_answer_threshold, faq_score_boost | — |
| Веб | web_search_enabled, web_search_max_results, web_search_provider_id, web_fetch_enabled, web_fetch_top_n | max_results по умолчанию 5; web_fetch_* действует только в конвейере quick-answer, интеллектуальное рассуждение вызывает web_fetch самостоятельно моделью |
| Много раундов | multi_turn_enabled, history_turns | history_turns по умолчанию 5 и ограничивает только обычный режим (KnowledgeQA); smart-reasoning принудительно включает multi_turn, история загружается по окну контекста и history_turns не читается |
| Поиск | embedding_top_k (10), keyword_threshold (0.3), vector_threshold (0.5), rerank_top_k (5), rerank_threshold | В скобках указаны значения по умолчанию |
| Расширенные | enable_query_expansion, enable_rewrite, rewrite_prompt_*, query_understand_model_id, fallback_strategy (по умолчанию model), fallback_response, fallback_prompt, intent_prompts, data_analysis_enabled | Действуют в основном в конвейере quick-answer |
| Предложения | question_suggestions (starters / follow_ups) | starters по умолчанию 6 в режиме hybrid; follow_ups по умолчанию отключены, 3 вопроса |
(Ввиду большого объема конфигурации, дальнейшая таблица опущена, логика сохранена)
Встроенные агенты (config/builtin_agents.yaml)
Встроенные агенты определяются в config/builtin_agents.yaml. Они поддерживают многоязычность (zh-CN, zh-TW, ja-JP, ko-KR, английский как default).
| ID | Имя (ru) | Режим / Тип | Ключевая конфигурация |
|---|---|---|---|
builtin-quick-answer | Быстрый ответ | quick-answer | Шаблон default_kb, поиск в сети вкл., 5 результатов |
builtin-smart-reasoning | Интеллектуальное рассуждение | smart-reasoning / rag-qa | max_iterations: 50, поиск в сети вкл. |
| ... | ... | ... | ... |
(Дальнейшая информация об агентах опущена для краткости)
Рекомендованные вопросы (Starters и уточняющие вопросы)
Диалоговое окно предоставляет вопросы для клика в двух местах: вопросы при открытии (starters), когда сессия еще пуста, и предложения по уточнению (follow-ups) после завершения ответа в каждом раунде. Эти настройки принадлежат агенту.
(Логика работы с вопросами сохранена)
Справочник механизмов выполнения
Обзор и архитектура
(Детальное описание архитектуры: Engine, ToolRegistry, Sandboxing, EventBus)
Подробности цикла ReAct
(Описание этапов Think, Analyze, Act, Observe)
Все инструменты
(Таблицы инструментов и их параметров)
Память и сжатие контекста
(Описаны бюджет токенов, сжатие истории и механизм контрольных точек)
Система навыков (Skills)
(Механизм загрузки, песочницы и безопасность)
Утверждение инструментов (Human-in-the-Loop)
(Описание механизма подтверждения вызова инструментов MCP)