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如果您希望使用 qclaw 快速构建具备自主行为能力的 ai agent，而非仅响应单条指令的被动助手，则需突破默认的单轮对话模式，启用多角色协同、任务编排与本地技能调用等核心机制。以下是实现该目标的完整开发路径：
一、创建具备角色记忆的自定义 Agent
默认新建的 Agent 无长期记忆与人格设定，无法支撑自主决策。必须通过人设注入建立稳定行为基线，使其能依据身份主动判断任务优先级与执行方式。
1、启动 QClaw 客户端，点击界面右上角「新建 Agent」按钮。
2、在弹出窗口中选择「自定义 Agent」而非预设模板。
3、进入人设编辑页后，在「角色定位」栏输入明确身份，例如：“你是一名专注长篇网文创作的AI小说家，熟悉起点中文网签约标准，会主动规划章节节奏、检查伏笔连贯性，并在每完成五章后自动生成读者反馈模拟报告”。
4、在「能力边界」栏声明其可调用的本地技能，例如：“你能读取本地 /novels/ 目录下的 .txt 文件，调用 Playwright CLI 打开起点后台上传章节，且能访问本地 SQLite 数据库记录写作进度”。
二、配置自主触发的技能工作流（Skill Workflow）
自主性体现在无需人工逐条下达指令，而是根据预设条件自动启动任务链。QClaw 支持基于时间、文件变更或关键词的触发机制，需通过 YAML 格式定义。
1、在 Agent 设置页找到「技能编排」模块，点击「新建 Workflow」。
2、选择触发类型为「定时触发」，输入 Crontab 表达式："0 9 * * 1"（表示每周一上午9点自动运行）。
3、添加第一个步骤：「读取本地 /novels/drafts/ 下所有修改时间在24小时内且未标记为【已审】的 .txt 文件」。
4、添加第二个步骤：「调用内置文本分析技能，检测是否存在连续三段超过80字未断句的段落」。
5、添加第三个步骤：「若检测到，则自动生成修订建议 Markdown 文件，保存至 /novels/review/ 目录，并通过微信小程序向用户推送提醒」。
三、启用多 Agent 协作架构
单一 Agent 难以覆盖复杂任务全链路。QClaw V2 的主-从多 Agent 架构允许构建分工明确的自动化团队，主 Agent 负责拆解与调度，专业 Agent 各司其职，形成闭环。
1、在主界面点击「新建多 Agent 团队」，系统自动创建一个空的主 Agent。
2、为主 Agent 命名，例如：“网文出版协调中心”，并为其设定总控逻辑：“当收到‘启动出版流程’指令时，拆解为大纲审核、正文校对、封面生成、平台上传四个子任务”。
商业LOGO设计技能：依据用户描述，使用阿里云百炼千问图像模型(qwen‑image‑2.0‑pro)生成专业商业LOGO图片。适用场景：设计公司/品牌LOGO、生成商业标识图标、创建品牌视觉符号、按描述生成logo图片。支持自定义尺寸、风格、负面提示词等。
3、点击「添加专业 Agent」，依次创建以下角色：“大纲架构师”（专注故事逻辑与节奏）、“细节校对员”（检查错别字与前后伏笔）、“视觉设计师”（调用本地 Stable Diffusion API 生成封面）、“渠道发布员”（对接起点、番茄后台API）。
4、为每个专业 Agent 分配专属技能权限，例如仅允许「渠道发布员」访问网络请求模块，禁止其他 Agent 调用。
四、接入本地大模型实现离线推理
云端模型存在响应延迟与指令截断风险，影响自主任务连续性。切换至本地运行的大模型可保障长上下文理解与实时动作反馈，是构建高可靠性自主 Agent 的关键一步。
1、确认本地已安装 Ollama，并成功拉取 qwen2.5:14b 模型：ollama list 中可见该模型状态为 "running"。
2、打开 QClaw 设置 → 「模型管理」→ 「高级配置」，将「推理引擎」由默认「腾讯云端」切换为「本地 Ollama」。
3、在「模型地址」字段填入：http://localhost:11434；在「模型名称」字段填入：qwen2.5:14b。
4、点击「测试连接」，收到 "Connection OK, Context window: 32768 tokens" 提示后保存配置。
五、部署微信直连实现跨终端自主响应
自主 Agent 需脱离桌面客户端限制，在移动端接收指令并持续执行。QClaw 的微信小程序绑定机制支持消息透传与后台守护进程联动，确保任务不中断。
1、在 QClaw 主界面点击「微信绑定」，生成专属二维码。
2、使用微信扫描该码，关注「QClaw 助手」小程序并完成授权。
3、在小程序中进入「我的 Agent」，选择已配置好的「网文出版协调中心」团队，点击「启用后台同步」。
4、此时在微信聊天框发送任意自然语言指令，例如：“检查《星穹纪元》最新三章是否符合签约要求”，QClaw 将自动唤醒本地守护进程，调用多 Agent 团队执行全流程分析，并将结构化报告回传至微信。
