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一、为什么需要多智能体？

01 Coding Agent 的局限

1. 上下文有限

主流模型上下文一般是 128k，少部分到 200k，极少能到 1M；

在真实业务中，写完代码后还要排错，128k 的容量完全不够用。

2. 需求表达难

精准描述自己的需求，写清楚代码的业务逻辑不容易；

在多轮交互中，要基于 Agent 的输出不断修正执行方向，操作门槛较高。

3. 复杂任务难解

随着交互轮次增加，模型幻觉率上升，文件编辑不再精准；

一般 Coding Agent 会做上下文压缩，容易丢失关键信息。

4. Context 难找

给 Agent 提供关键信息时，要保证既精准又不过量，这也不容易。

02 SubAgent 的魔力

每个 SubAgent 不是简单角色扮演，而是拥有独立上下文窗口、特定 Workflow 的专家。而 Architect 可以作为架构师分发任务给不同的 SubAgent。

1. 上下文扩展

每个 SubAgent 都拥有独立的上下文窗口，彼此不污染，专注完成本职工作，并通过记忆系统传递信息。

2. 专业化能力

通过编写特定的 System Prompt 定制最佳实践，如前端开发、后端开发等各种垂类智能体，形成领域专家。

3. 可重复使用

定义大量的 SubAgent 等同于将自己的编码习惯、经验固化成模版，形成智能体模版库，可跨项目使用，统一质量标准和工程风格。

二、Comate 智能体阵容

01 官方智能体：Zulu、Plan、Architect

覆盖常见使用场景，垂直领域表现 UP！

Zulu：Comate 的老伙计，最懂你的一线开发伙伴。

能力标签：内置文件读取 / 文件编辑 / 命令执行 / 网络检索等全套工具，擅长自主探索解决方案与多文件协作开发。

推荐出场时机：简单到中等难度的任务，Zulu 帮你端到端搞定！当你要修改一个后端接口逻辑、批量调整前端样式或写个脚本处理日志文件时，用 Zulu 能直接帮你完成开发和文件改动。

Plan：Comate 的新宠儿，专治需求模糊、上下文不清。

能力标签：内置需求澄清 → 任务分析 → 代码实现三段式流程，还会生成 plan.md 全程记录，让代码更贴合预期。

推荐出场时机：当你说不清需求时，Plan 就是你最靠谱的翻译官。比如你只有一个模糊的需求描述（比如“做一个用户登录功能”），却还没想好接口定义、数据表结构和代码组织时，用 Plan 能帮你把需求澄清成清晰的开发步骤并生成实现方案。

Architect：Comate 的新大哥，基于 SubAgent 架构，上下文几乎无限扩展！

能力标签：内置 Deep Read（深度阅读智能体） + Actor（执行智能体），能把复杂问题拆解、分工、编排，带队完成大型项目交付。

推荐出场时机：复杂需求、跨模块协作？交给 Architect 就对了。当你需要开发一个跨前端、后端和数据库的大型系统（比如“在线支付平台”），涉及多模块协作、复杂依赖和长上下文时，用 Architect 来负责拆解任务、分配执行，保证整体交付。

UT：Comate 的测试狂魔，写单测又快又准。

能力标签：识别代码结构和单测框架，自动生成符合项目风格的单测代码，同步提供覆盖率报告。

推荐出场时机： 想提升稳定性与安全性？UT 给你全套保障！逻辑边界复杂、质量要求高的开发任务。

Figma2Code：Comate 的前端搬运工，最懂设计和 FE 开发

能力标签：智能识别 Figma 元素，高保真还原设计稿，自动生成可运行、可维护的前端代码。

推荐出场时机：满足基于 Figma 设计稿的前端开发需求，设计稿到代码一键搞定，F2C 解放双手！

Deep Read：Comate 的读书人，专注代码阅读理解。

能力标签：内置文件读取与目录分析工具，能深入解析项目逻辑、依赖与规范，快速提炼核心信息并生成总结报告。

推荐出场时机：接手陌生项目、阅读复杂代码库、理解第三方库或遗留系统时，Deep Read 是你最快的上下文构建助手。

Actor：Comate 的实干家，少说多做，直接上手。

能力标签：无需过多需求澄清，聚焦编码实现，通过修改文件、调用终端，模拟开发者执行具体任务。

推荐出场时机：需求清晰、任务明确的小型编码或执行工作，Actor 快速搞定。

02 自定义智能体

打造专属智能体，完全适配你的研发规范和业务逻辑。

1. 为什么需要自定义智能体？

当官方智能体无法满足您的特定场景，如代码审查、接口文档生成、测试自动化等研发场景时，可以自定义智能体来填补空白。

当官方智能体无法覆盖您在特定语言框架支持、常用库调用习惯、调试偏好或工具链组合等方面的需求时，需要自定义智能体来补位。

2. 如何创建自定义智能体？

在智能体列表中点击「+Agent」创建自定义 Agent，然后设置以下信息：

名称：智能体的名称

描述：Agent 擅长的任务或场景

指令：当前智能体的角色、任务说明、技能、工作流程、输入输出规范等

图标：提供 12 种选择

执行策略：智能体处理任务的方式，Default 和 Todos 可选

• Default：智能体自动规划并生成代码。

• Todos：智能体生成全局 Todo 列表并逐步执行。

工具：智能体在执行过程中可配置工具辅助任务完成，包括内置工具和 MCP Server。

• 内置工具：Comate 提供的默认工具，包括代码编辑、文件阅读、命令执行、网页预览。

• MCP Server：可在 MCP 市场添加 MCP 工具，在创建智能体 Agent 时勾选 MCP Server 并勾选具体 MCP，即可在使用自定义智能体中按需调用 MCP 工具。

03 都支持哪些模型？

Auto：文心系列模型智能路由，基于你的问题，自动选择最适合的模型，包含 Ernie 4.5、Ernie X1.1、Ernie 4.5 VL。

DeepSeek V3.1：DeepSeek 系列最新模型，工具使用与智能体任务表现大幅提升。

Kimi K2：在公开基准测试和真实的编程任务中均展现出更好的性能，有更好前端代码的美观度和实用性。

GLM 4.5：在工具调用、网页浏览、脚本编写等方面效果更佳，速度更快。

更多操作请参考官方文档：

https://cloud.baidu.com/doc/COMATE/s/Rmfb62bhj