Hướng dẫn cấu hình Agent

Một Agent bọc "một phiên họp LLM + các công cụ có thể sử dụng + chính sách chạy của nó." Ở Braidrun, bạn hầu như không bao giờ cần phải viết một dấu nhắc của hệ thống — chọn sẵn và, nếu cần, ghi đè một vài lĩnh vực.

Cài sẵn: chọn đường cơ sở dựa trên cảnh

Một định sẵn là một mẫu Agent có sẵn mà gói các mô hình, công cụ mặc định thiết lập, dấu nhắc hệ thống, và chạy chính sách với nhau, được đặt tên bằng cách sử dụng trường hợp. Ngày nay có 19 dự kiến được xây dựng:

Khai báo tối thiểu

agents:
  analyst:
    preset: universal

Đó là tất cả những gì cần — mô hình, công cụ và hệ thống nhắc nhở tất cả quay trở lại với các mặc định sẵn.

Ghi đè: ghi đè theo yêu cầu

agents:
  analyst:
    preset: universal
    overrides:
      system_prompt: |
        你是公司的风控分析师。所有输出用中文。
      llm_config:
        models:
          - model: anthropic/claude-sonnet-4-20250514
            provider: openrouter
        temperature: 0.2
      tool_set:
        - file_system
        - web
        - data_transform

Trường ghi đè thường được sử dụng

• system_prompt — Thay thế hệ thống lỗi thời của bộ nhớ tạm thời (không phụ trên).
• llm_config — Cấu hình mô hình: danh sách các mô hình (mỗi mục nhập một mô hình + nhà cung cấp), hậu phương và nhiệt độ. Mỗi Agent trong một luồng công việc có thể sử dụng một mô hình khác nhau.
• tool_set — Danh sách các tên thiết bị để thay thế tập hợp mặc định sẵn (không hợp nhất).
• max_iterations — Một cái mũ cứng trong vòng nội bộ của Agent "nghĩ + gọi công cụ", nó buộc phải dừng lại khi đạt đến. Những dự kiến xây dựng đã khiến việc này trở nên hào phóng.
• strategy — just_work_parallel（Mặc định cho phần lớn định sẵn）/ just_work_parallel_reasoning（Giữ các bước lý luận hiển thị）/ single_run（Một vòng tròn, đầu ra trực tiếp; được dùng bởi độ nhẹ）。
• mcp_servers — Đăng ký một máy chủ MCP bên ngoài, kết hợp các công cụ nó đưa vào bộ dụng cụ của Agent này.
• retry_max_attempts / retry_initial_delay / retry_max_delay — Chính sách lùi và thử nghiệm cho các cuộc gọi LLM bị lỗi.

Tái sử dụng: tham khảo Agent trong bước

agents:
  analyst: { preset: universal }
  writer:  { preset: writer }

steps:
  - step: plan
    agent: analyst
    input: "拆解下面这个目标为 3~5 个可执行任务：..."

  - step: write
    agent: writer
    input: "把下面的计划改写成给客户的邮件：{{steps.plan.output}}"
    depends_on: [plan]

Cùng một Agent có thể được tham khảo bởi nhiều bước. Mỗi bước đi mở ra một phiên họp mới — trí nhớ không bao giờ vượt qua. Để thông qua dữ liệu giữa các bước, hãy sử dụng biến mẫu để tham khảo kết xuất ngược dòng; để giữ ngữ cảnh trên các vòng, sử dụng trạng thái máy tính hay nhóm chat.

Bộ Công cụ (tool_set)

Công cụ xây dựng được nhóm lại bằng tên. Điểm chung là:

• file_system — Đọc và ghi tập tin vào thư mục hoạt động.
• shell — Chạy lệnh hệ vỏ.
• web — Yêu cầu HTTP, tìm kiếm trên web.
• browser — Tự động hoá trình duyệt: trang động, mẫu, ảnh chụp màn hình.
• code_execution — Chạy các đoạn mã.
• csv · database · data_transform — Các bảng kiểu CSV, cơ sở dữ liệu MIME, và JSON/YAML/XML chuyển đổi định dạng.
• email · im — Gửi và nhận email, và tin nhắn IM (Slack, Telegram, Ding Talk, WeCom, Feishu, và nhiều hơn nữa).
• word · excel · powerpoint · pdf · ocr — Thế hệ tài liệu và phân tích.
• image_processing · multimedia — Xử lý hình ảnh và hình ảnh AI/thế hệ âm thanh.
• git — Điều khiển phiên bản.
• knowledge_memory — Trí nhớ vẫn tồn tại khi bị hành hình.
• sub_agent — Các tiểu liên Spawn để phá vỡ một nhiệm vụ.
• skill_tools — Nạp và nạp năng lực.

Mỗi tàu định nghĩa định nghĩa sẵn với một công cụ thiết lập mặc định; trên đó, bất kỳ Agent có thể kéo trong các công cụ được phơi bày bởi một máy chủ MCP thông qua mcp Servers conig.

Khuyến nghị lựa chọn mô hình

• Đối với các nhiệm vụ chính xác- nhạy cảm (xem, lý luận, mã: sử dụng của mỗi nhà cung cấp hoặc mô hình lý luận.
• Đối với các công việc nhạy cảm với độ nhạy với sản lượng đơn giản (trích dẫn, tóm tắt ngắn): hãy sử dụng một mô hình nhỏ nhẹ — nhanh và rẻ.
• Bạn có thể pha trộn chúng trong một luồng công việc: một mô hình rẻ tiền cho phân tích số lượng cao, một cái mạnh hơn cho đánh giá cuối cùng.

Tất cả các mô hình đều được thực hiện: 15 nhà cung cấp+ được hỗ trợ ( openAI, Antropic, Google, DeepSek, Kimi, MiniMax, Zhipu, xAI, Mistral, Qwen, và nhiều hơn nữa, cộng với hệ thống Olama / LM Studio địa phương). Sử dụng được tính theo tài khoản riêng của bạn, và giấy ủy nhiệm được mã hóa bằng AES-256-GCM. Claude Pro / ChatGPT đăng ký cũng có thể kết nối bằng đăng nhập, vì vậy không cần thiết phải hoàn toàn là một chiếc máy tính xách tay.

FAQ

Nếu có nhiều bước sử dụng lại cùng một Agent thì hạn ngạch được tính như thế nào?

Mỗi bước chạy là một phiên họp LM độc lập, và cách dùng có hiệu lực được ghi lại mỗi cuộc gọi trong chi tiết hành hình. lên kế hoạch giới hạn nguồn tài nguyên giới hạn như số lượng workflow, số đếm thời gian biểu, và số hiệu suất nhất trí; các vật kỷ niệm này chạy trên chính chiếc chìa khóa của bạn, và nền tảng không đặt nắp có hiệu lực.

Tôi nên làm gì nếu có vòng lặp vô hạn trong Agent?

sự tối đa là một mức độ khó khăn; sự chạy bộ buộc phải dừng lại khi nó đạt đến. Khi gặp khó khăn bắn, bắt đầu với mỗi vòng công cụ gọi trong dòng thời gian thực hiện; trên Pro và trên bạn cũng có thể sử dụng bộ gỡ lỗi crackpoint để tạm dừng và thanh tra bên trong một bước.

Tôi muốn thêm công cụ của riêng tôi?

Chúng tôi đề nghị đóng gói nó như là một máy chủ MCP và kéo nó vào thông qua mcp servers conig — không cần thiết nền tảng thay đổi. Xem Thư viện mô- đun có sẵn với Tài liệu trợ lý AI Trong chương MCP.