octop v0.9.20 不提供“专家模板”功能，其专家体系基于任务场景动态调度多角色 agent，能力源于 mcp connector 接入外部专业服务，可通过保存 connector 参数、复制工作区或手动备份配置实现配置复用。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

Octop v0.9.20 不提供“专家模板”这一功能概念，也不存在内置或可配置的专家模板机制。它的专家体系是基于任务场景动态调度的多角色 Agent，不是通过预设模板创建的。

专家能力来源于 Connector 与外部服务协同
Octop 本身不定义专家行为逻辑，而是通过 MCP Connector 接入已有的专业服务，比如：

• 调用腾讯文档、微博、新闻 API 实现信息检索类专家
• 连接 OpenClaw + acpx 网关，间接使用 ACP 协议管理的编码类智能体（如 Claude Code）
• 配置 COS 存储、PostgreSQL 或本地磁盘作为记忆与知识后端，支撑专家持续学习

若你希望复用专家配置逻辑，可用以下方式替代“模板”

Unified LLM Gateway - One API for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 在 Web 后台「设置 → Connector」中保存常用平台接入参数（如 Bot Token、API Key、Endpoint），下次新建工作区时一键复选
• 复制已有 Agent 工作区：进入「工作区管理」→ 找到运行稳定的专家实例 → 点击「复制」→ 修改名称与上下文描述即可快速生成相似能力的 Agent
• 使用 octopctl 命令行工具导出/导入工作区配置（需 v1.0.0+ 支持；v0.9.20 暂不支持导出，但可通过备份 config.yaml 和 data/ 目录实现手动迁移）

注意版本准确性
Octop v0.9.20 是真实存在的早期测试版本（非正式发布版），但官方文档与社区资源主要围绕 v1.0.0 及以上展开。当前稳定推荐版本为 v1.0.0，已支持更完整的 Connector 管理、JWT 用户隔离和 COS 存储集成。

不复杂但容易忽略：所谓“专家”，在 Octop 中本质是“可配置的任务管道 + 可插拔的数据源 + 可迁移的记忆”，而不是静态模板。