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Agent 使用指南

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Agent 接受任务，向模型提供当前上下文与工具，然后根据模型的选择执行、读取结果并继续。这使它能处理事先无法写成固定步骤的工作。一次任务可能包含多次模型请求和工具调用，最后一段回答只是这个过程的结果。

交互模式

配置模型后，运行：

aiscan agent

先输入 /status 查看当前模型与工具，再输入任务。例如让它只读查看当前目录、说明各模块职责，然后追问某个文件。交互模式会保留已有对话，后续输入可以引用之前的结果。

/help 显示当前宿主实际安装的命令。需要直接执行已知命令时使用 ! 前缀，例如 !gogo -h；此时不经过模型选择，仍使用当前运行环境。工具调用可能访问文件、启动进程或发送网络请求，任务说明应明确范围和预期产物。

一次性任务

把任务作为启动参数传入，Agent 完成后退出：

aiscan agent -p "只读查看当前目录并解释主要模块"
aiscan agent --task-file task.md
aiscan agent -p task.md

-p 指向已有文件时读取文件内容。任务文本依次取 prompt、task-file、非空 stdin；只有 -i 目标时生成默认任务，目标也会附加到选中的任务文本中。输入不是把所有来源按任意顺序拼接。

echo "只读检查当前目录" | aiscan agent
aiscan agent -p "检查已授权本地靶场，保留证据" -i http://127.0.0.1:3000

自动化中可用 --output-format json 获取最终结果，或用 stream-json 消费流式事件。-o run.jsonl 独立保存历史记录；完整区别见会话与上下文。

任务推进与控制

模型每轮可以直接回答，也可以请求工具。同一轮的多个工具调用可能并行执行；需要前一步结果的工作进入后续轮次。工具失败会作为结果交回模型，模型可以修正输入后继续，因此一次错误不一定结束整个任务。

/stop 请求停止当前工作，/continue 基于已有上下文继续，/followup <任务> 在当前任务完成后提交新输入。停止不会撤销已经发生的外部修改。后台命令与子 Agent 尚未返回时，Agent 可以等待它们的结果；查看执行状态见工具与环境。

本地 Console 的 Ctrl+C 分阶段处理：先停止当前工作，再取消根上下文退出，最后强制退出；连续按键间隔超过 5 秒会重置计数。! 命令使用独立取消路径。

自然结束、达到轮次限制和用户取消是不同状态。需要判断自动化任务是否达成目标，应同时读取结束状态、最终结果和证据；内部停止条件见Agent 运行时。

Goal Evaluation

目标评估为任务增加一个反馈循环：Agent 完成一轮工作后，评估器根据验收标准检查轨迹与输出，需要继续时把反馈交回 Agent。

aiscan agent -p "核对当前目录中的报告" -e "每个结论都有来源；明确列出未验证事项" --eval-rounds 3

验收标准应描述可检查的结果。交互模式用 /eval <标准> 设置，/eval off 关闭。评估请求独立于执行请求，默认仍使用当前 Provider 和模型，因此不能将它视为另一套独立事实来源。

--eval-rounds 的数字限制评估轮数，自然语言则提供节奏指导；默认硬上限为 20。评估器也可以认为未达标但已无法继续，此时正常收尾不等于通过验收。返回字段、重试和上下文继承见评估机制。

Agent 与扫描

直接 scan 按规则推进扫描流水线，Agent 则根据模型响应选择下一步。单扫描器的顶层 --ai 入口把命令、参数和意图组织成 Agent 任务：

aiscan --ai -p "解释结果并注明证据" gogo -i 127.0.0.1 -p 80,443

这里由 Agent 调用工具并分析，不能假定宿主先确定性执行一次扫描器再总结 stdout。scan --verify 属于扫描结果的后续验证，当前能力与限制见扫描指南。

知识与协作

工具集合由发行版和扩展决定；Skills 为这些能力提供领域方法。选择自定义知识时使用 -s review，文件结构与加载顺序见Skills 与知识。

--ioa-url 只增加消息协作连接，不改变本地任务模式：带 -p 仍会完成一次任务后退出。长期协作、Web 工作台及远程执行节点见 Web 与协作。跨语言宿主使用的 stdio/AOP 属于开发者接入。

下一篇会话与上下文解释连续输入、压缩、记录和恢复，让长任务可以被管理与复核。