把工作方法教给一支
真正能执行的数字员工团队
从教学、记忆和协作，到连接工作环境、接受治理和持续改进。每项能力都围绕真实任务的完整交付设计。
能力范围会随平台、系统权限和具体配置变化。
像带新人一样教，而不是从零配置一套系统
我能不能直接告诉它规矩、给它示例，并纠正错误？
用自然语言说明目标、规则和验收标准。把一次性要求、长期规则与可复用能力分开保存，让教学结果能够被检查和继续维护。
- 自然语言说明目标、规则与边界
- 用示例和纠错补充工作方法
- 区分一次性上下文、长期规则与 Skill
可展示：创建智能体、编辑人格与原则、下一次任务复用规则。
把身份、规则、知识和能力沉淀为可管理资产
教过的内容会不会只停留在这次任务里？
AgentFS 将智能体的身份、原则、记忆、Skill、Tool、Workflow 与资源组织为清楚的文件资产，便于查看、迁移和版本管理。
- 身份与原则形成稳定工作边界
- 记忆和业务资料按归属范围组织
- Skill、Workflow 与版本形成可复用资产
可展示：AgentFS 资源视图、记忆条目和文件化能力目录。
每个 Agent 都有独立职责、资产和协作边界
多 Agent 是临时多开任务，还是一支可以长期工作的团队？
持久 Agent 可以拥有独立身份与 AgentFS，通过委派、消息、交接和复核形成长期团队；临时工作者则用于一次性任务扩展。
- 持久成员与临时工作者各有用途
- 支持并行、委派、交接与复核
- 团队角色、目录和能力边界清楚
可展示：团队成员、组长关系、任务委派和并行协作。
进入真实工作环境，把任务推进到交付
它能否处理文件、网页和桌面工作，而不只生成内容？
在用户授权范围内连接本地文件、浏览器、桌面 GUI、Tool、MCP 与 API。让智能体既能思考，也能进入实际工作链路执行。
- 文件与本地工作区操作
- 浏览器、桌面 GUI 与工具调用
- 定时任务、长任务和已验证的系统连接
能力取决于操作系统权限、连接器和部署环境。
每一步看得见，关键操作有人管，失败之后能恢复
智能体执行真实业务时，我怎样限制它并处理异常？
通过工具与文件范围、执行审批、运行记录、Checkpoint 和任务回执建立控制边界。不同能力的恢复粒度以实际任务和配置为准。
- 运行状态与关键操作可查看
- 敏感动作进入人工确认或策略拦截
- 通过重试、Checkpoint 与回执定位和恢复
可展示：审批卡、审计详情、任务状态与恢复记录。
把成功方法保存下来，把失败原因带回下一轮
经验如何进入下一次工作，而不是每次重新开始？
把人工反馈、任务回执和成熟方法整理为记忆、规则、Skill 或 Workflow，并通过版本和评估管理变化。是否自动更新以及更新范围由具体配置决定。
- 从任务结果中整理可复用经验
- 把方法沉淀为记忆、规则或流程
- 通过版本、评估和人工确认控制变化
建议证据：更新前后差异、版本记录和下一次任务复用。
能力不是孤立按钮，而是一条持续闭环
从接入任务到经验回流，每一步都对应明确输入、系统动作和人工边界。
- 01接入任务
- 02理解上下文
- 03规划与分工
- 04执行工具
- 05人工确认
- 06交付结果
- 07经验回流
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* 免费算力非服务承诺，可能因合作伙伴算力限制暂停供应。
