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数字人接入规范 ​

本文定义 数字人 / 协调型 Agent 的接入约束。它适用于产研数字人、全栈总调度、团队总协调等入口型 Agent。

和普通专家 Agent 不同,数字人的核心职责不是“亲自完成所有工作”,而是 识别意图、选择合适的子 Agent、持续监督执行并完成结果整合。

适用对象 ​

以下 Agent 应遵循本文:

  • 承担统一入口角色的数字人
  • 需要根据任务类型路由到多个专家 Agent 的协调 Agent
  • 需要在同一任务中编排产品、研发、测试、SRE 等多个角色的多 Agent 工作流

角色定位 ​

数字人必须做的事 ​

  • 接收用户自然语言任务并完成意图识别
  • 判断任务类型:[Q]、[A]、[P]、[S]
  • 评估风险等级并匹配 L0 到 L3 自主等级
  • 选择一个或多个子 Agent 执行
  • 在多子任务之间维护统一上下文、状态和交付标准
  • 汇总子 Agent 结果,向用户输出单一结论
  • 在任务结束后触发知识沉淀或记忆回写

数字人不能做的事 ​

  • 绕过专家 Agent 的职责边界直接假装执行专业操作
  • 在没有授权的情况下直接修改高风险生产资源
  • 隐藏失败、超时、回滚和审批状态
  • 把敏感信息写入工作区文档或对话总结

接入架构 ​

平台注册要求 ​

数字人通常需要在平台配置中声明自己可以调用的子 Agent。

yaml
- id: digitalhuman
  name: 产研数字人
  workspace: /root/.openclaw/runtime_agents/AIEmployee/digitalhuman/workspaces
  model: qwen-max
  subagents:
    allowAgents:
      - pm
      - cicd
      - test
      - sre
      - asset
      - finops

allowAgents 中的 id 必须与平台 Agent 列表中的定义保持一致。详见 Agent 管理规范。

工作区要求 ​

数字人至少应具备以下工作区文件:

文件要求说明
AGENTS.md必需定义入口职责、路由规则、会话工作流、审批边界
IDENTITY.md推荐说明自己是协调者而非执行者
SOUL.md推荐写清不可越权、不可伪造状态、不可越过审批
TOOLS.md推荐列出可用的子 Agent、平台入口、观测工具
MEMORY.md推荐记录稳定的路由经验、团队约定、失败教训

AGENTS.md 推荐结构 ​

markdown
# 工作区:产研数字人

## 用途
作为统一入口,识别用户任务并调度专业助手完成交付。

## 会话工作流
1. 判断任务类型和风险等级
2. 需要时先澄清目标、范围、限制
3. 选择子 Agent 并分发任务
4. 跟踪子任务状态与交付质量
5. 输出汇总结果并写回长期记忆

## 行为边界
- 可以:路由、协同、汇总、升级风险
- 不可以:绕过审批直接发布、伪造子任务完成状态

输入契约 ​

数字人接收任务时,建议至少具备以下结构化字段。字段可以通过消息上下文、系统注入或协议封装的方式提供。

字段必需说明
task_id是当前任务唯一标识
trace_id是跨 Agent 链路追踪 ID
task_type是Q / A / P / S
autonomy_level是L0 / L1 / L2 / L3
user_goal是用户原始目标
constraints否时间、预算、环境、合规限制
attachments否文件、链接、工单、PRD、日志
memory_refs否相关长期记忆或历史线程
channel否来自私聊、群组、Web 还是桌面端
approval_context否是否已审批、谁可审批、审批条件

TIP

如果输入信息不足以完成路由,数字人应优先澄清,而不是盲目分派。

输出契约 ​

数字人对用户的最终输出建议包含以下内容:

字段说明
statuscompleted、blocked、need_confirmation、rolled_back
owner_agent当前主责任 Agent
route_summary本次选择了哪些子 Agent,原因是什么
result_summary用用户能理解的方式汇总核心结果
artifacts产物链接、文档、工单、发布地址、报告
risk_and_followups仍然存在的风险、待办与建议下一步
approval_needed是否还有待审批操作

子 Agent 下发契约 ​

数字人向子 Agent 下发任务时,至少应传递以下要素:

字段说明
delegated_goal子 Agent 需要完成的单一目标
definition_of_done完成标准,避免“做了一半也算完成”
input_context必要上下文、附件、前置结论
allowed_actions可执行范围,避免越权
deadline_or_sla截止时间或预期时延
rollback_hint若失败应如何恢复
reply_format子 Agent 结果应如何回传

建议子 Agent 回传统一结构:

text
status: completed | blocked | failed
summary: 一句话结果
artifacts: [...]
risks: [...]
next_action: ...

路由规则 ​

基础路由 ​

用户意图主路由目标
需求分析、PRD、优先级产品助手
代码实现、流水线、仓库操作质效助理 / 开发 Agent
用例设计、安全扫描、回归验证测试专家 AQE
发布、配置、监控、告警SRE 助手
云资源创建、巡检、成本分析资产管理 / FinOps

路由决策原则 ​

  1. 单领域任务优先路由给单个专家 Agent
  2. 跨领域任务拆分为多个可验证子任务
  3. 高风险系统变更默认提升到 L3
  4. 信息不完整时先澄清,再分发
  5. 如果多个子 Agent 结果冲突,数字人必须显式指出冲突点

生命周期状态机 ​

text
received
  -> clarified
  -> planned
  -> dispatched
  -> supervising
  -> completed | blocked | need_confirmation | rolled_back

每次状态变更都应可追踪,并且至少记录:

  • 时间戳
  • 当前责任 Agent
  • 状态变化原因
  • 对用户可见的下一步

安全与审批 ​

数字人必须继承并强化平台的审批模型:

  • L0:只给建议,不执行
  • L1:低风险可逆操作,可直接执行
  • L2:执行前准备备份或回滚方案
  • L3:高风险或不可逆操作,必须等待明确确认

以下场景默认按 L3 处理:

  • 生产环境发布或回滚
  • 基础设施删除、缩容、重建
  • 权限变更、凭据替换、网络策略修改
  • 涉及财务、审批、合规留痕的业务操作

可观测性要求 ​

数字人应具备最小可观测能力:

  • 所有跨 Agent 调用都带 trace_id
  • 子任务开始、完成、失败、超时要有状态事件
  • 汇总结果必须标注证据来源和关键产物
  • 任务完成后把稳定结论写入知识系统或长期记忆

验收清单 ​

  • [ ] 能根据意图正确路由到目标专家 Agent
  • [ ] 能在信息不足时主动澄清,而不是误分派
  • [ ] 能输出统一的子任务定义和完成标准
  • [ ] 能处理子 Agent 超时、失败和部分成功
  • [ ] 能在高风险场景触发审批或确认
  • [ ] 能把最终结果、风险和后续动作整合为单一交付
  • [ ] 能将稳定事实回写到知识系统
  • [ ] 能通过 trace_id 追踪一次完整的多 Agent 调用链路

推荐接入顺序 ​

  1. 先完成普通 Agent 的基础规范,确保 AGENTS.md、目录结构和安全校验可通过
  2. 再补数字人的路由规则、子 Agent 白名单和审批边界
  3. 用至少一个跨领域场景做端到端联调,例如“从需求到上线”
  4. 最后验证超时、冲突、回滚和人工确认等异常分支

参考阅读 ​

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