chat-with-agent

# 与 Agent 对话 ## 何时使用 当你需要**向另一个 Agent 询问问题、寻求帮助、请求方案、请求复核**，或用户明确要求某个 Agent 参与时使用。 ### 应该使用 - 需要另一个 Agent 的专长、判断或第二意见 - 需要向某个 Agent 请求方案、复核或建议 - 用户明确要求某个 Agent 参与或协助 - 多个独立子任务需要并行分配给不同 Agent ### 不应使用 - 你自己可以直接完成，且用户没有明确要求调用其他 Agent - 只是普通问答，不需要专门 Agent - 刚收到某个 Agent 的消息，**不要立刻回调同一个 Agent**（防止死循环） ## 工作流程 ### 第一步：查询可用 Agent ``` listAvailableAgents() ``` 返回所有已启用 Agent 的名称、类型和描述，根据描述选择最合适的 Agent。 ### 第二步A：单次委托（串行） ``` delegateToAgent( agentName="data-analyst", task="[来自 Agent my-agent 的请求] 请帮我分析以下销售数据，给出环比趋势摘要：..." ) ``` - `agentName`：目标 Agent 的名称（从 `listAvailableAgents()` 返回值中取） - `task`：发送给目标 Agent 的完整任务描述 - 建议在 `task` 开头加 `[来自 Agent <自身名称> 的请求]` 便于对方识别来源 ### 第二步B：并行委托（多个独立任务同时进行） 最多同时委托 3 个 Agent： ``` delegateParallel( tasksJson="[ {\"agentName\": \"research-agent\", \"task\": \"[来自 Agent coordinator 的请求] 搜索 AI 行业最新融资动态\"}, {\"agentName\": \"data-analyst\", \"task\": \"[来自 Agent coordinator 的请求] 分析上季度销售数据趋势\"} ]" ) ``` `tasksJson` 是 JSON 数组字符串，每个元素包含 `agentName` 和 `task`。 ## 决策规则 1. **用户明确要求调用某 Agent** → 先 `listAvailableAgents()` 确认名称，不要猜 2. **能自己完成** → 不调用 3. **多个互相独立的子任务** → 用 `delegateParallel`，不要串行逐个调用 4. **不超过 3 个并行** → 超过时按优先级分批 5. **收到 Agent B 回复后** → 不要立刻回调 Agent B ## 与 make_plan 的区别 | 技能 | 用途 | |------|------| | `chat_with_agent` | 向 Agent 咨询、委托、获取结果 | | `make_plan` | 专门向更强 Agent 索要执行计划（由自己执行） | ## 注意事项 - `delegateToAgent` 是同步阻塞调用，等待目标 Agent 完成后返回结果 - `delegateParallel` 并发执行，等所有任务完成后一次性返回所有结果 - MateClaw 当前不支持跨调用的会话 session 续接，每次 `delegateToAgent` 是独立对话 - 如需上下文连贯，在 `task` 参数中附带上一次的关键结论