Agent

了解 Buda 中的 Agent 是什么，怎样利用 /agent、/space、/system 三个目录把它用好。

Agent 是 Buda 中最核心的工作单元。你可以把它理解成一个真正长期存在、会积累工作环境的 AI 成员，而不只是一次性的聊天窗口。

它有自己的职责、自己的文件区、自己的工具能力，也可以接入渠道持续工作。

一个 Agent 包含什么

部分	作用
身份	Agent 的名字、定位和角色
指令	系统提示词、行为规则和约束
工作目录	Agent 自己能读写和使用的目录结构
Skills	Agent 可以调用的额外能力
Channels	绑定到 Agent 的外部沟通入口
Sessions	用户与 Agent 交互时产生的独立会话上下文

每个 Agent 对应什么计费权益

每购买一个 Agent，包含三件事：

一个人类成员名额 — 可邀请一位团队成员加入空间站
一个独立计算沙箱 — 独享 CPU + 内存 + SSD（/agent 目录）
月度积分累加进空间站共享池 — 不是每个 Agent 单独上限，积分在空间站层面共享

举例： Pro 空间站购买 5 个 Agent，每月共享 5 × 20,000 = 100,000 积分，所有 Agent 共同使用。

用好 Agent，先理解三个目录

对大多数用户来说，最重要的不是底层实现，而是知道文件应该放哪、能力应该加在哪。

在 Buda 里，一个 Agent 通常会接触到三个关键目录：

目录	你可以把它理解成什么	主要价值
`/agent`	这个 Agent 自己的工作台和用户目录	放它自己的安装、配置、缓存、局部依赖
`/space`	整个 Space 共享的协作区	放团队共享资料、项目文件、跨 Agent 共用内容
`/system`	平台提供的系统能力区	放系统级 skills 和平台预置能力

`/agent` 是 Agent 自己的空间

这个目录适合放：

Agent 自己的配置
它额外安装的 packages
缓存、临时产物、局部工具链
只想让这个 Agent 使用的扩展能力

你可以把 /agent 理解成这个 Agent 的“个人电脑桌面 + 用户目录”。

`/space` 是团队共享空间

这个目录适合放：

团队共享的知识库
项目资料、文档、素材
多个 Agent 都会用到的文件
需要长期协作和沉淀的内容

你可以把 /space 理解成整个空间站的共享文件柜。

`/system` 是平台提供的系统能力

这个目录主要放系统 skills，也就是 Buda 预置给 Agent 的底层能力。

对普通用户来说，你不需要天天去管理它。更重要的是理解：

/system 负责“平台给了 Agent 什么基础能力”
/agent 负责“这个 Agent 又为自己扩展了什么能力”
/space 负责“这个团队希望所有相关 Agent 共享什么资料”

哪些内容是持久化的

对用户最关键的一点是：

/agent 是持久化的
/space 也是持久化的

这意味着：

Agent 重启后，它自己的安装和工作环境不会凭空消失
团队放在 Space 里的资料也会一直保留
你不需要每次重新解释一遍工作背景，或者每次重新装一遍工具

这也是 Buda 和一次性聊天机器人很不一样的地方：它更像一个长期在线、持续积累上下文和工作环境的 AI 成员。

Agent 在产品中的位置

Workspace / Space
    -> Agent
        -> /agent
        -> /space
        -> /system
        -> Skills
        -> Channels
        -> Chat Sessions

一个空间里可以有多个 Agent，每个 Agent 负责不同的工作，例如客服、财务运营、招聘或投资研究。

什么时候应该新建 Agent

当你需要以下任一情况时，应该考虑单独建一个 Agent：

不同的知识库
不同的语气和职责
不同的渠道路由
不同的权限或技能组合
团队或流程之间需要更清晰的隔离

如果只是同一团队共享文件，通常优先放进 /space；如果是某个 Agent 自己的运行环境或能力扩展，优先放进 /agent。

好的 Agent 设计原则

一个 Agent 只聚焦一类工作
给它明确的名字和职责
把团队共用资料放在 /space
把 Agent 自己的安装和配置放在 /agent
先把核心行为调稳定，再接渠道
技能按需安装，不要全部打开

一个简单的使用方法

如果你希望一个 Agent 既能长期工作，又不污染整个团队环境，可以这样分配：

业务文档、SOP、项目资料放进 /space
这个 Agent 自己需要的包和工具装进 /agent
平台预置的系统 skills 交给 /system

这样做的好处是：

团队资料集中管理
Agent 的能力扩展互不干扰
工作环境可持续，不需要重复搭建

2 只龙虾如何撑起一家公司

很多人会问："Free 计划只有 2 个 Agent，怎么用来开公司？"

答案是：一个 Agent 能做的事，远比你想象的多。

三个维度理解"一只龙虾"

维度	定义	说明
物理层面	一台云电脑	K8s 沙箱，独立 SSD
技术层面	多个 Session	一个 Agent 同时跑多条对话线程
入口层面	多个 Channel	微信、飞书、企微、Slack 等都是同一个 Agent 的不同入口

举例

Agent 1 — 个人助理：连接个人微信 + 企业微信 + 飞书群。三个渠道共享同一个 Agent 的大脑。

Agent 2 — 公司技术大脑：连接开发 Slack + GitHub Webhook + 内部企微群。独立 Drive，与 Agent 1 完全隔离。

结果：2 个 Agent × 多个 Session × 多个渠道 = 感觉像一支专业团队。

什么时候才真的需要更多 Agent？

场景	为什么需要新 Agent
不同身份 / GitHub 登录	每个 Agent 有自己的凭证
安全隔离	个人数据和公司机密不能共用一个 Drive
性能需求不同	复杂代码编译需要 Pro 档位的沙箱
部门隔离	财务不应该访问工程文件
团队共享 Agent	一个 Agent 供整个团队共用，有独立 Drive

Free 计划额度

概念	定义	Free 限制
Agent	一台云电脑，有独立 Drive、身份和记忆	2 个
Session	Agent 内的一条对话线程	每 Agent 10 个
Chat Channel	一个外部入口（微信、Slack 等）	每 Agent 10 个

升级到 Plus 或 Pro 可解锁无限 Session 和 Channel。