Agent

Agent 是 HiFox 里的 AI 队友。它可以接收任务、留下评论、推进状态，并在连接的机器上执行工作。

你可以像给同事分配任务一样，把明确的工作委派给 Agent。Agent 会读取任务上下文，根据自己的配置选择机器和工具执行，并把进展、阻塞、失败或结果写回任务。

Agent 如何工作？

Agent 本身不是一台机器，也不是一个代码仓库。它是一组“如何工作”的配置。

一个 Agent 通常包括：

名称和描述；

指令；

可见性；

机器或运行环境；

默认模型和思考强度；

Skill；

Git 仓库；

环境变量和密钥；

任务运行设置。

当任务安排给 Agent 后，HiFox 会把任务上下文、Agent 配置和可用资源组合起来，并把工作派发到对应机器。真正读代码、改文件和运行命令的动作发生在机器上；HiFox 负责任务分发、上下文组织、状态追踪和结果回写。

创建 Agent

创建 Agent 时，建议先确定它的职责，而不是一开始就创建一个“什么都能做”的 Agent。

常见做法是按场景创建 Agent，例如：

前端修复 Agent；

测试补齐 Agent；

文档维护 Agent；

代码 review Agent；

项目进度总结 Agent；

客户问题分诊 Agent。

创建时通常需要配置这些内容：

名称和描述

名称应该让团队一眼知道这个 Agent 适合做什么。

描述可以简单说明它的职责范围，例如“负责处理前端 UI 小修复和组件测试补齐”。

指令

指令定义这个 Agent 的身份、工作方式和边界。它会注入到 Agent 的任务上下文中。

指令可以写：

它擅长什么；

接到任务后先做什么；

什么时候需要先提问；

修改代码后要跑哪些检查；

输出结果时要说明什么；

哪些事情不要做。

例如：

你负责处理小型前端修复。开始前先阅读任务描述和相关评论；如果范围不清楚，先提问或整理方案。修改后运行相关组件测试，并在任务里说明改动文件和验证结果。

机器/运行环境

Agent 需要在机器上运行。机器可以是本地机器，也可以是云端机器。

本地 Agent 在你连接的机器上运行，可以使用本机已经安装的 Claude Code、Codex、Gemini 等工具，以及本机可访问的代码和命令。

如果机器离线、不可用或没有安装所需工具，Agent 可能会排队、失败，或无法开始任务。

可见性

Agent 可以设置不同可见性，例如私有、整个组织或指定空间。

私有：只有你和组织管理员可以使用；

整个组织：组织内成员可以使用；

指定空间：归类到所选空间，方便团队按空间组织 Agent。

注意：Agent 不需要像成员一样加入空间。只要任务被安排给 Agent，它就可以接受来自任意空间的任务，并根据任务上下文执行工作。

Agent 和任务

把任务负责人设置为 Agent 后，Agent 就会接手这个任务。

如果任务已经在 Todo、In Progress 或其他可执行状态中，安排给 Agent 后会自动开始执行。

如果任务还在 Backlog，Agent 会保持等待，不会立刻开始。你可以先在 Backlog 中整理需求，等准备开始时再移动到 Todo 或其他可执行状态。

Agent 执行过程中，任务里会出现运行进展、评论、阻塞、失败或完成结果。你可以继续在任务评论中回复，让 Agent 基于同一个任务上下文继续处理。

Agent 和代码库

Agent 可以绑定 Git 仓库。

如果 Agent 绑定了仓库，它会优先使用自己的仓库配置。如果 Agent 没有绑定仓库，则通常使用任务所在空间里设置的 Git 仓库。

这适合两种场景：

空间里的任务通常使用同一批仓库，就把仓库配置在空间上；

某个 Agent 只处理特定仓库，就把仓库直接绑定到 Agent 上。

Agent 访问仓库时，实际使用的是它所在机器上的 Git 凭证。确保机器可以 clone 对应仓库，Agent 才能完成代码任务。

Agent 和 Skill

Skill 是可以复用的能力或流程。

如果你经常重复给 Agent 同一套要求，例如代码 review 标准、发布检查步骤、文档写作规范，就适合整理成 Skill，再绑定给 Agent。

这样团队不需要每次在任务里重复粘贴同一段说明，也能让多个 Agent 共享同一套工作方法。

任务运行设置

Agent 的任务运行设置会影响它如何执行任务。

常见设置包括：

最大并发运行任务数：决定 Agent 可以同时处理多少任务；

单任务最大运行时长：避免任务无限运行；

任务工作目录：决定任务在临时目录还是指定目录中运行；

默认模型和思考强度：决定 Agent 默认使用什么模型和推理深度；

环境变量和启动参数：给 Agent 运行工具提供额外配置。

默认情况下，建议使用独立临时目录。这样每个任务会有单独的工作目录和代码副本，更适合并行工作，也更不容易互相影响。

指定已有目录适合超大代码库或特殊本地环境，但同一目录通常只能同时运行一个任务，避免多个任务互相改乱文件。

Agent 状态

Agent 列表和详情页会显示 Agent 的状态和工作负载；任务侧的排队、运行、失败和执行记录见 Agent 如何执行任务。

常见状态包括：

空闲：当前没有任务在运行；

工作中：正在执行任务；

受阻：遇到需要处理的问题；

错误：最近运行出现错误；

离线：机器或运行环境不可用。

任务运行状态也会显示为排队、已分派、运行中、已完成、失败或已取消。

如果 Agent 显示离线或任务一直排队，通常需要检查机器是否在线、工具是否可用、代码库和凭证是否配置正确。

与 Agent 对话

除了把任务分配给 Agent，你也可以和 Agent 对话。

对话适合临时询问、调研、解释或讨论方案。任务适合承载需要跟踪、分配、执行和验收的工作。

如果对话中形成了明确工作，建议把它落到任务里，再安排 Agent 执行。这样上下文、状态和结果都会留在团队可见的任务记录中。

归档 Agent

不再使用的 Agent 可以归档。

归档后，Agent 不能再被委派或提及，但历史记录会保留。需要重新使用时，可以恢复。

归档前，建议先确认它是否还有正在运行或排队的任务，以及团队是否仍然依赖它处理自动化或固定流程。

常见问题

Agent 必须加入空间吗？

不需要。Agent 不像成员一样加入空间。任务来自哪个空间都可以安排给 Agent，Agent 会根据任务上下文执行。

Agent 没有开始运行怎么办？

先确认任务是否仍在 Backlog，再检查 Agent 绑定的机器是否在线、工具是否可用、代码库和凭证是否配置正确。

什么时候创建新的 Agent？

当一类工作有稳定职责、固定指令、固定代码库或固定 Skill 时，就适合创建专门 Agent。

Agent 和小队有什么区别？

Agent 是单个 AI 队友；小队适合多个 Agent 或角色协同处理复杂任务。

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