内置 Agent - Mirobody

引擎自带一个 agent。它回答在 Web 客户端 /ask 页面和对话 API 中提出的问题，依据的是问题所涉及那个人的已编码记录。要增加能力，应当添加一个工具，而不是再加一个 agent。自带 agent 以外的所有 agent 运行时（Claude Desktop、Cursor、你自己的 agent 循环）都通过 MCP 端点读取同一份数据，不需要本页的任何内容。

每一轮能使用的能力

	说明
健康数据工具	：与任何 MCP 客户端通过 `/mcp` 看到的是同一组工具，见健康数据工具
虚拟文件系统	`/uploads`、`/library` 与 `/memories`：此人文件与档案的只读视图，配有列出、读取与搜索文件的工具
代码执行	`eval` 工具，在沙箱中运行 JavaScript，沙箱内也能调用数据工具
向用户提问	`ask_user`：暂停本轮并向用户提一个问题，用户的下一条消息就是回答。它不会通过 MCP 暴露。
记忆	按会话保存的对话状态，存放在 Postgres 中

每个回答都以带类型的块流式返回（文本、推理、工具调用及其结果、用量），客户端因此可以展示回答背后的工具调用过程。

配置

agent 的配置键不带 agent 名后缀。随仓库提供的值在 config.llm.yaml 中，请在覆盖文件里覆盖。

键	作用
`MODELS`	模型选择器：每个对话模型一条。`/api/models` 列出有密钥的条目，对话请求按名称选择其中之一。
`DEFAULT_MODEL`	选择器的默认模型；不设置时取第一个有密钥的条目
`ALLOWED_TOOLS` / `DISALLOWED_TOOLS`	工具白名单或黑名单，白名单优先。把 `eval` 写进 `DISALLOWED_TOOLS` 即关闭代码执行。
`PROMPTS`	系统提示词模板，写法为路径或 `path@name`；第一个是默认值
`AGENT_NAME`	提示词中使用的角色名
`AGENT_CHECKPOINTER`	`true` 按会话保留对话状态；`false` 让每一轮都从头开始

模型的选择与密钥见配置。

替换 agent

agent 只有一个位置。替换来自两处：声明了 mirobody.agents 入口点的已安装包，或 AGENT_DIRS 中列出的目录；找到的第一个定义了 generate_response 的类，就成为该进程的 agent。无需修改代码包的任何内容。约定只有两个方法。generate_response 接收本轮所涉及的用户（已经过授权，可能是关爱圈成员而不是调用者本人）、本轮的消息，以及 language、session_id、timezone 等关键字参数；它产出的块与自带 agent 流式返回的相同。请接受 **kwargs，因为对话层可能会新增参数。

class MyAgent:
    def __init__(self, **kwargs): ...

    async def generate_response(self, user_id: str, messages: list[dict], **kwargs):
        yield {"type": "text", "text": "..."}

如果想在自带的中间件与文件系统后端之上构建另一套 harness，请安装 mirobody[agent]。完整约定、块的类型定义与最小示例插件见。

​每一轮能使用的能力

​配置

​替换 agent

每一轮能使用的能力

配置

替换 agent