Agent
Agent 通过网关绑定获授权的 API Key 与模型，加载项目上下文、提示词、技能、插件和 MCP 工具，将复杂目标委派给 Sub-agent。它不只是对话，而是持续完成任务。
解决的核心问题常见 Agent 只是"一个会聊天的循环"，跑在零散代码片段上、每次从空白对话开始、工具散落各处、上下文不持续。平台把同一个 Agent 内核放到不同载体和通道里，共享网关、权限与资源授权，各管一类场景。
Agent 的五种形态
不止是"一个会聊天的循环"。平台把同一个内核放到不同载体和通道里，形成多种可独立使用的形态：
Sub-agent 派发
主 Agent 负责目标与上下文，把子目标委派给 Sub-agent；Sub-agent 可使用独立模型或复用主模型完成并行子任务，结果回到主上下文。
终端 Agent
浏览器 WebSocket → 数据服务 → 控制服务 → 节点本机 PTY，在受控连接内操作远程终端，断开时关闭残留 shell。
浏览器 Agent（CDP 操控）
MV3 扩展把已登录的真实 Chrome 接到平台，Agent 实时读页、执行 JS、跨标签操作、截图、抓网络；12 个浏览器工具按 client 隔离。
网页内 Agent
一套 chat_* 帧协议复用扩展 WebSocket，让你在受控页面里直接和 Agent 对话、管理会话，Agent 就地读取和操作当前页。
邮箱服务 Agent
调用按邮箱实例隔离的只读邮件查询工具，消息正文有长度控制、附件默认返回元数据；Mail token 绑定到指定邮箱实例，不能跨实例使用。
这些形态的共同点无论跑在哪——终端、浏览器、网页内还是邮箱——Agent 的模型调用都走平台统一网关与权限校验，资源（技能、插件、MCP）显式授权后才加载，不会无条件注入。
特色：持续完成任务，不是一次性问答
- 主/子 Agent 分工：主 Agent 负责目标与上下文，Sub-agent 用独立模型或复用主模型完成并行子任务。
- 资源显式选择：技能、插件、MCP 与规则由用户或管理员授权，资源系统负责供给、凭据与审计，不会无条件注入。Agent 拿到的始终是被明确选择过的资源。
- 工具执行闭环：Agent 工具调用进入同一个任务流，终端、文件、浏览器和外部 MCP 返回的结果继续作为上下文。
- 使用者身份隔离：平台 Agent 可以被多人看到，但运行时按当前发起用户校验 API Key 与资源权限。
特色：记忆增强
Agent 内核带记忆增强：长期记忆按场景路由（L1 索引是场景路由表，每次 ensure_agent_memory 重生成），SOP 正文按场景拆分、按奇偶轮/4 轮节流注入，超预算走 trim_messages 而非截断。提示词两阶段组装，anchor 不照搬需求原文，按同级场景口吻重写。
为什么需要记忆没有记忆的 Agent 每次从空白开始，跨任务无法积累。平台把记忆做成可路由、可节流、可裁剪的资源，让长周期任务能持续积累而不撑爆上下文。
特色：使用者身份与资源隔离
- Agent 绑定用户后，所有鉴权 MCP 固定使用该用户已获授权的 token；未授权时 401，不从 token 集合任取，避免跨用户串台。
- 为 Agent 配置
allowed_roots与denied_patterns；默认拒绝/etc/、/var/、.env等敏感路径。 - 项目提示词、任务描述和 Agent system prompt 不写秘密；秘密通过专用凭据/资源链路提供。
- 高风险命令、删除、外部发布与对外发送保持人工确认。