minimax agent本地客户端配合自定义agent团队可实现选题、查资料、写初稿到润色发布的全流程自动化：安装登录后创建“content-workflow”团队，依次添加researcher、outliner、writer、editor四个角色并按顺序连线，配置字段映射与校验规则，输入指令或上传资料即可一键运行端到端写作任务。
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你想让AI自动完成从选题、查资料、写初稿到润色发布的全流程内容生产，不用反复切换工具、不用手动粘贴复制、不用卡在某个环节等半天——MiniMax Agent本地客户端配合自定义Agent团队就能做到。
安装并登录MiniMax Agent客户端
打开浏览器，访问 agent.minimaxi.com，页面右上角点击【Get Desktop】下载安装包；Windows或macOS系统均可直接运行安装程序，全程无报错提示，安装路径默认即可。
安装完成后启动客户端，首次打开会自动跳转登录页，使用你已注册的MiniMax账号登录；【登录后务必确认右上角显示“Online”状态，否则后续Agent无法调用本地文件和模型】。
创建写作专用Agent团队
在客户端首页左侧导航栏点击【Agents】→【+ New Team】→输入团队名称为“Content-Workflow”；系统会自动生成一个空团队画布，无需配置基础参数，直接进入下一步。
点击画布中央的【+ Add Agent】按钮，依次添加四个角色Agent：
① Researcher：角色设定为“专注搜索与信息整合的技术型研究员”，工具栏勾选【Web Search】和【PDF Reader】；
② Outliner：角色设定为“结构化大纲工程师”，工具栏仅勾选【Text Generator】，模型选择M2.7（响应快、逻辑稳）；
③ Writer：角色设定为“风格化内容生成者”，工具栏勾选【Text Generator】+【Style Transfer】，模型必须选M2.7，其他模型在长段落续写中易断逻辑；
④ Editor：角色设定为“出版级文本质检员”，工具栏勾选【Grammar Checker】+【Fact Validator】，启用【Cross-Reference Mode】以比对前三个Agent输出的一致性。
四个Agent添加完毕后，用鼠标拖拽连线：Researcher → Outliner → Writer → Editor，箭头方向即数据流向，不可反向。
配置Agent间上下文传递规则
点击Researcher节点，在右侧设置面板中找到【Output Schema】，将输出字段明确设为：{"sources": "list", "key_facts": "list", "ambiguities": "list"}；这一步不设，Outliner会收到一堆杂乱网页片段，无法结构化。
点击Outliner节点，在【Input Mapping】里把Researcher的key_facts字段映射到本Agent的prompt变量{{facts}}，把ambiguities字段映射为{{uncertainties}}；【缺一不可，否则Writer生成时会回避所有存疑点，导致内容失真】。
Writer节点无需额外映射，它自动接收Outliner的完整大纲JSON；Editor节点则需在【Validation Rules】中开启“一致性校验”，阈值设为85%，低于该值自动触发重写流程。
运行首个端到端写作任务
方法一：在Content-Workflow团队页顶部输入框输入指令：“写一篇关于2026年智能家居安全新规的科普文，面向30-45岁城市中产，要求含2个真实案例、1张对比表格、结尾带行动建议。”
方法二：点击右上角【Upload Context】，上传一份本地PDF政策原文+三篇行业分析笔记，再输入简短指令：“基于所传材料，生成目标读者适配的解读稿。”
点击【Run】后，观察底部状态栏：Researcher先耗时约8秒完成检索→Outliner在3秒内输出三级大纲→Writer生成1200字初稿用时11秒→Editor执行校验与微调共9秒；全程无需人工干预，最终文档自动保存至客户端【Exports】目录。
