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synced 2026-05-21 23:46:50 +00:00
JeffJiang
839563f308
- Added titles and descriptions to workspace usage, configuration, customization, design principles, installation, integration guide, lead agent, MCP integration, memory system, middleware, quick start, sandbox, skills, subagents, and tools documentation. - Removed outdated API/Gateway reference and concepts glossary pages. - Updated configuration reference to reflect current structure and removed unnecessary sections. - Introduced new model provider documentation for Ark and updated the index page for model providers. - Enhanced tutorials with titles and descriptions for better clarity and navigation.
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title: Agent 与线程
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description: 了解 DeerFlow 中 Agent 与线程的关系，以及如何管理自定义 Agent 和对话线程。
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import { Callout, Cards, Steps } from "nextra/components";
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# Agent 与线程
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<Callout type="info" emoji="🤖">
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Agent 是配置单元——它们定义了一组能力。线程是对话实例，带有持久化状态和历史记录。
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</Callout>
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## 自定义 Agent
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DeerFlow 允许你创建多个具有不同专业领域的自定义 Agent。每个 Agent 使用 DeerFlow Harness 相同的 Lead Agent 运行时，但具有不同的：
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- 模型（例如为一个 Agent 使用 GPT-4o，为另一个使用 Claude）
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- 系统提示和指令
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- 技能（例如专注于数据分析的 Agent 只加载数据分析技能）
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- 工具访问（通过工具组）
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### 创建自定义 Agent
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<Steps>
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#### 通过界面
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1. 打开 DeerFlow 应用。
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2. 点击侧边栏中的 **Agents**（Agent 管理）。
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3. 点击 **New Agent**（新建 Agent）。
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4. 填写名称、描述和配置。
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5. 保存——Agent 立即可用，无需重启。
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#### 通过 API
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8001/api/agents \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"display_name": "数据分析师",
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"description": "专业的数据分析和可视化",
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"skills": ["data-analysis", "chart-visualization"]
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}'
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```
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</Steps>
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### Agent 名称和 Slug
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创建 Agent 时，`display_name` 对用户显示，系统内部使用自动派生的 ASCII `slug`（`name` 字段）来标识 Agent。
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- `display_name`：对用户显示的任意字符串（例如 "数据分析师"）
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- `name`（slug）：用于 API 和文件路径的 ASCII 标识符（例如 `data-analyst`）
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如果派生的 slug 与现有 Agent 冲突，`/api/agents/check` 端点会建议一个唯一的替代名称。
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### Agent 存储
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自定义 Agent 配置存储在 `backend/agents/{name}/config.yaml` 中。你可以直接编辑这些文件——更改在下次 Agent 调用时自动加载。
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## 线程生命周期
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线程是对话及其所有相关状态的完整封装：消息历史、产出物、待办列表和检查点数据。
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### 创建
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线程在你发送第一条消息时创建。线程 ID 是自动生成的 UUID（由前端生成），用于标识所有后续请求中的对话。
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### 执行
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每次你发送消息，LangGraph 从最新检查点恢复线程状态，运行 Lead Agent，并更新状态。流式事件在 Agent 工作时发送到浏览器。
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### 检查点和持久化
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DeerFlow 在每次 Agent 轮次后自动保存线程状态（如果配置了检查点器）。这允许：
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- 在服务器重启后恢复线程。
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- 在长时间间隔后继续对话。
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- 在出现问题时重放或从特定时间点恢复。
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配置检查点器：
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```yaml
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checkpointer:
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type: sqlite
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connection_string: .deer-flow/checkpoints.db
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```
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对于生产高负载环境使用 Redis：
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```yaml
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checkpointer:
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type: redis
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connection_string: redis://localhost:6379/0
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```
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### 线程数据目录
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每个线程在 `.deer-flow/threads/{thread_id}/` 下有一个专用目录：
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```
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.deer-flow/threads/{thread_id}/
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user-data/
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uploads/ ← 用户上传的文件
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outputs/ ← Agent 生成的产出物
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workspace/ ← 会话工作文件
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```
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删除线程会移除其检查点数据，但用户数据目录会单独管理（取决于删除配置）。
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### 恢复线程
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线程以其持久化状态自动恢复。从侧边栏选择任何过往线程即可从停止处继续——Agent 会记住所有消息和产出物。
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<Cards num={2}>
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<Cards.Card title="工作区使用" href="/docs/application/workspace-usage" />
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<Cards.Card title="运维与排障" href="/docs/application/operations-and-troubleshooting" />
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</Cards>
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