协作功能
Wesclaw 支持群聊、多 Agent 协作和共享会话等协作能力，适用于团队协同和多角色场景。
群聊
创建群聊
群聊允许多个参与者在同一个对话中与 AI 交互。
桌面版创建群聊：
- 在侧边栏点击「群聊」分类
- 点击 ➕ 创建新群聊
- 设置群名称
- 选择群成员（AI Agent）
- 开始群聊对话
群聊模式
| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 单人 + 多 Agent | 一个用户与多个 AI 角色对话 | 需要不同领域专家意见 |
| 多人 + 单 Agent | 多个用户与同一个 AI 对话 | 团队协同使用 AI |
| 多人 + 多 Agent | 多个用户和多个 AI 角色 | 复杂团队协作 |
群聊中的交互
在群聊中，你可以通过 @ 指定特定的 AI 角色回答：
你：@法律助手 这份合同的违约条款是否合理？
法律助手：根据合同第 5.3 条...
你：@财务助手 这个报价是否合理？
财务助手：根据市场行情...
如果不 @ 指定，默认由群聊的主 Agent 回答。
群聊消息管理
- 消息隔离：每个群聊有独立的上下文
- 历史记录：所有群聊消息都会保存
- 搜索：支持在群聊中搜索消息
多 Agent 协作
什么是多 Agent
每个 Agent 是一个具有特定角色和能力的 AI 实例。例如：
| Agent | 角色 | 能力 |
|---|---|---|
| 通用助手 | 日常问答 | 文本生成、搜索、文件处理 |
| 代码审查员 | 代码审查 | 代码分析、bug 检测、优化建议 |
| 数据分析师 | 数据分析 | 数据处理、图表生成、趋势分析 |
| 写作助手 | 内容创作 | 文章撰写、翻译、润色 |
| 法律顾问 | 法律咨询 | 合同审查、法规查询 |
创建自定义 Agent
在设置中创建新的 Agent：
- 进入「设置 → AI 角色」
- 点击「新建角色」
- 配置以下信息：
# Agent 配置示例
name: 数据分析师
description: 专注于数据分析和可视化
system_prompt: |
你是一位专业的数据分析师。你擅长：
- 数据清洗和预处理
- 统计分析和建模
- 数据可视化
- 撰写分析报告
请始终使用数据驱动的方式回答问题。
skills:
- data-analysis
- chart-generation
model_preference: gpt-4o # 推荐使用的模型
Agent 之间的协作
在某些场景下，AI 可以自动委派任务给其他 Agent：
你：帮我分析这份销售报告，然后基于分析结果写一封邮件给客户
AI（通用助手）：
├── 📊 委派给「数据分析师」：分析销售数据
│ └── ✅ 分析完成：Q3 销售增长 15%...
├── ✉️ 委派给「写作助手」：基于分析结果撰写邮件
│ └── ✅ 邮件草稿已生成
└── 📋 汇总结果并展示
Agent 技能隔离
每个 Agent 拥有独立的：
- 系统提示词：定义角色和行为
- 工具权限：可以使用的工具集合
- 技能加载：加载的技能包
- 模型偏好：推荐使用的模型
但共享同一个 Cell 的：
- 记忆系统：共享长期记忆
- 知识库：共享文档知识
- 会话历史：可以引用其他会话
共享会话
IM 渠道中的共享
在企业微信、飞书等 IM 渠道中，群聊天然是共享的：
- 群内所有成员都能看到 AI 的回复
- 每个成员的消息共享同一个上下文
- @机器人 的消息会触发 AI 回复
桌面版会话共享
桌面版目前以单用户为主。未来版本将支持：
- 通过链接分享会话
- 多人实时查看同一个会话
- 会话导出与分享
会话导出
你可以将会话导出为文件分享给他人：
- Markdown 格式：适合阅读和归档
- JSON 格式：适合数据处理
权限控制
Agent 级别权限
每个 Agent 可以配置不同的权限：
| 权限 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 工具使用 | 可以调用哪些工具 | 限制文件写入、网络访问 |
| 文件访问 | 可以读取的路径 | 只允许访问特定目录 |
| 执行命令 | 是否可以运行命令 | 禁止执行系统命令 |
| 网络策略 | 是否可以访问网络 | 限制外网访问 |
治理模式
Wesclaw 支持两种治理模式：
| 模式 | 行为 | 适用场景 |
|---|---|---|
open（开放） | AI 可以使用所有已配置的工具 | 个人使用、开发环境 |
locked（锁定） | 限制 AI 的操作范围 | 敏感数据、合规场景 |
配置方式：
governance:
mode: open # open | locked
deny_paths:
- /etc/
- ~/.ssh/
network_policy: allow # allow | internal_only | deny
IM 渠道权限
在 IM 渠道（如企业微信群）中：
- 机器人只响应 @ 它的消息（群聊中）
- 私聊中的消息全部响应
- 管理员可以控制机器人的回复范围
团队最佳实践
1. 角色分工明确
为不同场景创建专门的 Agent，而不是让一个 Agent 承担所有任务：
✅ 好的做法：
- 代码审查员 — 专注代码质量
- 测试工程师 — 专注测试用例
- 文档编写员 — 专注文档生成
❌ 不好的做法：
- 万能助手 — 什么都做，什么都不精
2. 统一知识库
团队共享的知识应该导入到知识库中：
- 公司规范和标准
- 常见问题解答
- 项目文档和 API 文档
3. 善用记忆系统
让 AI 记住团队的偏好和约定：
你：请记住我们团队的代码规范：
- 使用 4 空格缩进
- 函数注释使用中文
- 变量命名使用驼峰式
AI：好的，我已经记住了团队代码规范。以后的代码建议会遵循这些规则。
4. 定期审查 Agent 配置
随着团队需求变化，定期检查和更新：
- Agent 的系统提示词是否需要优化
- 技能是否需要更新
- 权限设置是否合适
5. 利用定时任务
把重复性工作交给定时任务：
- 每天生成站会摘要
- 每周检查代码质量
- 每月生成绩效统计
IM 群聊最佳实践
群聊命名规范
建议按功能命名群聊：
AI-代码审查— 代码审查相关AI-项目管理— 项目管理相关AI-知识问答— 通用问答
消息提示
在 IM 群中，建议设置机器人的欢迎语，告知群成员使用方式：
🤖 AI 助手已加入群聊
使用方式：
• @AI助手 你的问题 — 向 AI 提问
• /help — 查看可用命令
• /new — 开始新对话
注意：群聊中请 @ 机器人，否则消息不会被处理。
注意事项
- 上下文隔离：每个会话/群聊有独立的上下文，互不干扰
- 费用共享：团队使用时，Token 消耗从同一个钱包或 API Key 扣除
- 隐私边界：AI 记忆在同一 Cell 内共享，注意敏感信息
- 并发限制：同一 Cell 同时处理的请求数有限制
- IM 延迟：IM 渠道的响应可能比桌面版稍慢