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Format de persona d'agent ​

Une persona d'agent est un fichier markdown décrivant comment un agent — un coordinator, un incident investigator, un specialist — se comporte : quels outils il peut appeler, sur quel modèle il tourne, combien de tours ReAct il obtient, et quel system prompt il porte.

Source de vérité : Agent dans internal/manager/biz/aiops/chatruntime/types.go.

Forme sur disque ​

markdown
---
name: incident_investigator
description: Walk an incident from symptom to root cause, calling host + observability tools.
when_to_use: When the user asks why an alert is firing, or shares an incident link.
tools:
  - expand_topology
  - find_topology_node
  - query_promql
  - search_logs
  - query_traceql
  - host_probe
  - bash
disallowed_tools: []
permission_mode: read-only
max_turns: 24
model: anthropic/claude-sonnet-4-6
critical_reminder: |
  Always show your evidence. Cite the PromQL / LogQL / file path. Never speculate
  beyond what the tools returned.
initial_prompt: |
  You are investigating incident {{ '{{' }}.incident_id{{ '}}' }} on device {{ '{{' }}.device_id{{ '}}' }}.
  Start by reading the incident summary.
background: false
omit_claude_md: false
metadata:
  os: [linux, darwin]
  requires:
    bins: []
    config: []
  ongrid:
    scope: manager
---

# Incident investigator

You are an SRE-grade incident investigator. Given an incident, your job is to:

1. Pull the alert detail and any attached evidence (alert summary, snapshot).
2. Expand the device's topology to understand the blast radius.
3. Query the relevant signal (metric / log / trace) to confirm the symptom.
4. Walk upstream services / underlying resources until you find the root cause.
5. Return an evidence-backed answer in plain language.

When the user asks a follow-up, stay grounded in tool output. If you cannot
verify a claim with a tool call, say so explicitly and stop.

Le frontmatter est du YAML. Le corps (après ---) est le system prompt que le worker LLM voit. Les espaces et le formatage markdown dans le corps sont préservés verbatim.

Champs du frontmatter ​

ChampTypeRequisDescription
namestringouiIdentifiant d'agent utilisé au moment du spawn (/v1/agents/{name}).
descriptionstringouiChaîne de listing humaine affichée dans le picker d'agent.
when_to_usestringouiHint de décision de spawn du coordinator. Le coordinator lit ceci en décidant quel specialist invoquer.
toolsstring[]nonWhitelist explicite d'outils. Vide = hérite de la politique (chaque outil que le rôle de l'utilisateur peut voir).
disallowed_toolsstring[]nonBlacklist appliquée après la whitelist. Le noir l'emporte sur le blanc.
permission_modeenumnon (défaut read-only)read-only, mutating-with-confirm, dual-sign-required. Gate quelles classes d'outils peuvent tourner sans confirmation.
max_turnsintnonPlafonne la boucle ReAct interne du worker. Le défaut du coordinator s'applique si zéro.
modelstringnonIdentifiant LLM (anthropic/claude-sonnet-4-6, openai/gpt-5.4, zhipu/glm-4.7, etc.). Vide = hérite du défaut du coordinator.
critical_reminderstringnonBloc system-reminder injecté à chaque tour. Mécanisme anti-dérive.
initial_promptstringnonPréfixé au premier message utilisateur au spawn. Supporte la syntaxe template Go sur le contexte de spawn ({{.incident_id}}, {{.device_id}}).
backgroundboolnontrue force l'exécution asynchrone (workers longue durée).
omit_claude_mdboolnonSaute l'héritage du contexte système global. Utilisé pour les agents reviewer strictement scopés.
metadataobjectnonGate d'OS, binaires / clés de config requis, extensions ongrid (scope, edge_runtime, edge_capabilities).

Les clés de frontmatter inconnues sont préservées (le parser les stocke sous UnknownFields) pour que les champs futurs d'openclaw / claude-code ne cassent pas le loader.

Champ Source ​

Quand la SPA relit un agent, l'API inclut aussi un champ source qui n'est pas partie du frontmatter sur disque :

ValeurSignification
builtinlivré dans le binaire (Add programmatique). Lecture seule dans l'UI.
diskchargé depuis agents/*.md à côté du binaire ou sous un répertoire externe. Lecture seule dans l'UI.
usercréé par l'utilisateur via POST /v1/agents/custom. Éditable et supprimable depuis l'UI.

Modes de permission ​

Le champ permission_mode gate quelles classes d'outils la persona peut exécuter.

ModeClasses autoriséesConfirmation requise
read-onlyread (alias safe)jamais
mutating-with-confirmread + writeune fois par appel write
dual-sign-requiredread + write + destructiveSOP en deux étapes pour destructive ; une fois pour write

Une persona peut contraindre plus loin via tools (whitelist) et disallowed_tools (blacklist). Le runtime les applique dans cet ordre :

  1. Prendre le set d'outils global que le rôle de l'utilisateur peut voir.
  2. Intersecter avec tools si non vide.
  3. Retirer tout ce qui est dans disallowed_tools.
  4. Pour chaque outil restant, vérifier permission_mode contre sa class.

Flux d'enregistrement ​

text
Built-in personas
  ↳ programmatic Add() in cmd/ongrid/main.go at startup. Cannot be deleted.

On-disk personas
  ↳ ./agents/*.md (relative to manager working dir) scanned at boot.
  ↳ ONGRID_AGENTS_EXTERNAL_DIRS adds more.
  ↳ The loader walks every .md, parses frontmatter via skill_parser.go / agent_parser.go.
  ↳ Each agent is registered with Source="disk".
  ↳ Cannot be edited or deleted via the UI; remove the file and restart.

User personas
  ↳ POST /v1/agents/custom with the frontmatter as a JSON body.
  ↳ Stored in agents table (DB), not on disk.
  ↳ Source="user"; fully editable via PATCH /v1/agents/custom/{name}.

L'ordre de merge au démarrage est builtin → disk → user. Une persona user avec le même name qu'une persona built-in ou disk la shadow.

Spawner un agent ​

Le coordinator choisit un specialist en matchant la requête de l'utilisateur contre le when_to_use de chaque persona. Pour spawner programmatiquement (API chat) :

http
POST /api/v1/chat/sessions/{id}/messages
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer ...

{
  "content": "Investigate incident 4217.",
  "agent": "incident_investigator",
  "context": { "incident_id": 4217, "device_id": 102 }
}

Si agent est omis, le coordinator choisit. context est templaté dans le initial_prompt de la persona.

Critical reminders ​

Le bloc critical_reminder est injecté comme message system-reminder au sommet de chaque tour, pas juste le premier. C'est le mécanisme anti-dérive standard de claude-code — quand le modèle dérive mid-conversation (par ex. arrête de citer des preuves après le tour 8), le rappel le ramène.

Utilisez-le avec parcimonie. Un court paragraphe par persona suffit. Le kernel d'agent injecte déjà des rappels au niveau framework (locale, nom de modèle, outils disponibles) ; votre critical_reminder devrait ajouter seulement du comportement spécifique à la persona.

Exemples ​

Specialist minimal ​

markdown
---
name: disk_specialist
description: Diagnose disk pressure issues — usage, IO, mount points.
when_to_use: When the user asks about disk-full, slow IO, or mount errors.
tools: [host_probe, bash, query_promql]
permission_mode: read-only
model: zhipu/glm-4.7
---

# Disk specialist

Focus exclusively on disk-related questions. ...

Reviewer (omet le contexte global) ​

markdown
---
name: change_reviewer
description: Review a proposed config change for blast radius.
when_to_use: When the user wants a second opinion on a destructive action.
tools: [expand_topology, read_repo, search_knowledge]
permission_mode: read-only
omit_claude_md: true
max_turns: 8
model: anthropic/claude-opus-4-7
critical_reminder: |
  Be a skeptic. Default to "do not proceed" unless evidence is overwhelming.
---

# Change reviewer

You are reviewing a proposed change. Your job is to find reasons the change
should NOT proceed. Approve only when you cannot find a reason to block.

Voir aussi ​