子代理

子代理（进程内）

具名子代理配置存为 entities（primary_component = subagent）。父对话经 ToolSet subagent 管理配置并派发工作。

执行路径

subagent_run → runAutoLlm({ runKind: "subagent" })
全新消息上下文；最终结果仅为工具返回值（不写入父 messages，不进 retain 输入）。父回合仍等待工具完成后再进行下一跳 LLM（下一引擎轮）。
运行中，紧凑 steps[]（name / title / status）经 engine tool_progress → tool_round_live 投影到父聊天室工具条（同一 tool_call_id；状态保持 running）。子 AutoLlm 运行仍不写入父 messages。
返回载荷可含相同紧凑 steps[]，供父聊天室多级展开
depth=1：子运行 HARD_DENY 全部 subagent_* 工具

具名 vs 临时

	具名	临时
身份	`slug` 或 `id`（实体）	两者皆省略
角色提示	实体 `content`（预配置）	调用 `instructions`（父 LLM 每次填写）
工具上限	实体 `allowed_tools`（不可经调用放大）	调用 `allowed_tools` 必填（数组；空 = 无工具）
`title`	可选覆盖 AutoLlm `run_name`	强烈建议；回退 title / `ephemeral`
技能	实体 + 调用并集	仅调用 `skills`

工具策略（严格物化）

配置 allowed_tools 是唯一上限（空 = 无工具；可含 @ToolSet）
配置 / 技能 / 调用方 denied_tools 合并为拒绝；拒绝优先
HARD_DENY：toolset_load、toolset_unload、toolset_search，以及全部 subagent_*
解析集物化为具体工具名作为 LLM tools，外加冻结的 executableTools
技能：prependSkillsToPrompt 注入正文；技能 deny 可收窄；技能 allow 不能放大上限

派发

单任务用顶层 goal（不要包进 tasks）；tasks[] 仅并行（auto_llm.subagent.max_parallel，默认 4）。二者互斥。
max_loop_iterations：调用 > 配置 > auto_llm.subagent.max_loop_iterations（默认 20）
temperature_tier：调用 > 档案 > auto_llm.subagent.temperature_tier > balanced

采样档位（`temperature_tier`）

产品枚举三档（不暴露裸温度数值）：

枚举	UI	相对比例（temperature / topP）
`focused`	专注	0.2 / 0.8
`balanced`	平衡（默认）	0.6 / 0.9
`creative`	发散	1.0 / 0.95

绝对值 = 比例落在模型采样区间。默认区间 temperature/topP 皆 [0, 1]；模型族可微调（例如原生 OpenAI 族 temperature → [0, 2]；Claude / anthropic_messages 保持默认）。经 compatible 转发的 Claude 仍按 Claude 处理，不扩到 2。

子 system prompt 路径（非对话）

默认最小（无自我 / 常驻 / 环境健康 / 目录 / 通道）：

system：共用 AutoLlm 协议 + SUBAGENT_TASK_SPEC（收尾为给父代理的完整答复；{{slug}} 挖空）
user：可选技能 → task_params（slug）→ <subagent_role>（具名 content / 临时 instructions + prompt_includes）→ <subagent_goal>（本次 goal + 可选 context）
prompt_includes：self | world | time — 实体 body + 调用参数的并集；默认无。goal 不进 task_spec

对话 prompt 段以 llm_kind: conversation 注册，不进子运行。

内置配置

栖息地启动时确保 Agent 私有 World（按 slug 幂等；已有行不覆盖）：

slug	角色
`general`	通用本地工具
`explorer`	只读探索（记忆 / 文件 / 文档 / web）
`research`	调研 — 结构化研究（`research` 技能 + web/browser/memory）

父目录

可见聊天注入简短多步指引（子代理 → 技能 → toolsets），再在技能之前注入 Subagents 段（slug + 摘要）（llm_kind: conversation）。用 subagent_run 派发。单任务用 goal（不要用 tasks 包一层）；临时必须 instructions（角色）+ goal + allowed_tools。子运行 user 层拆 <subagent_role> 与 <subagent_goal>。

栖息地 UI

/subagents：列表 / 创建 / 编辑 allow-deny、技能、prompt_includes、采样档位。审计：AutoLlmRuns（run_kind=subagent）；run_name 来自调用 title。

与 ACP 对比

ACP 已移除。任务级委派即本模块；外部协议工具仍走 MCP。

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