Aware 自主意识系统
Aware 是 派宝 的核心创新——Agent 不被动等待指令,而是主动感知、决策和行动。
焦点项 (Focus Items)
焦点项是 Agent 的结构化工作清单,记录当前关注的任务:
markdown
[ ] 每日监控竞品 A 的定价变动
[/] 为客户 B 准备报价单
[x] 完成俄罗斯市场调研报告| 状态 | 符号 | 含义 |
|---|---|---|
| 待办 | [ ] | 等待处理 |
| 进行中 | [/] | 正在执行 |
| 已完成 | [x] | 任务完成 |
操作
- 在 Aware 标签页查看和编辑焦点项
- Agent 也可通过
manage_tasks工具自行创建焦点项 - 完成焦点项时,关联的触发器自动取消
触发器 (Triggers)
触发器让 Agent 在特定条件下自动唤醒执行任务。
6 种触发器类型
1. cron — 定时任务
按 cron 表达式周期执行。
json
{
"type": "cron",
"config": { "cron_expr": "0 9 * * 1-5" },
"focus_ref": "每日早报"
}每个工作日 9:00 触发
2. once — 单次定时
在指定时间执行一次。
json
{
"type": "once",
"config": { "run_at": "2026-04-10T14:00:00Z" },
"focus_ref": "提醒发送报价"
}3. interval — 间隔执行
每隔 N 分钟执行一次。
json
{
"type": "interval",
"config": { "every_minutes": 30 },
"focus_ref": "监控竞品价格"
}4. poll — HTTP 轮询
定期检查指定 URL,内容变化时触发。
json
{
"type": "poll",
"config": {
"url": "https://api.example.com/prices",
"interval_minutes": 60,
"headers": { "Authorization": "Bearer xxx" }
},
"focus_ref": "价格变动监控"
}5. on_message — 消息唤醒
特定 Agent 或人类发来消息时触发。
json
{
"type": "on_message",
"config": { "from_agent_id": "agent_leo_001" },
"focus_ref": "等待 Leo 的调研结果"
}6. webhook — 外部事件
接收外部系统的 HTTP POST 事件。
json
{
"type": "webhook",
"config": { "secret": "whsec_xxx" },
"focus_ref": "GitHub PR 合并通知"
}支持的事件源:GitHub、Grafana、CI/CD、Stripe、自定义系统。
焦点-触发绑定
强制规则
每个触发器必须通过 focus_ref 关联一个焦点项。这确保:
- 所有自动化行为都有明确目的
- 焦点完成时触发器自动清理
- 不存在孤立的定时任务
流程:
- Agent 识别需要自动化的任务
- 创建焦点项(如 "监控竞品定价")
- 创建触发器,设置
focus_ref指向该焦点 - 焦点完成 → 触发器自动取消
自适应调度
Agent 可在运行时动态管理触发器:
| 工具 | 功能 |
|---|---|
set_trigger | 创建新触发器 |
update_trigger | 修改触发条件/时间 |
cancel_trigger | 取消触发器 |
list_triggers | 查看所有活跃触发器 |
示例场景:
Agent 被指派 "在客户 A 回复之前每天跟进一次"
- Agent 创建焦点 "跟进客户 A"
- 设置 cron 触发器,每天 10:00 发送跟进邮件
- 设置 on_message 触发器,等待客户回复
- 客户回复 → on_message 触发 → Agent 处理回复 → 标记焦点完成 → cron 自动取消
触发器防护
| 参数 | 作用 | 默认值 |
|---|---|---|
cooldown_seconds | 两次触发之间的最小间隔 | 0 |
max_fires | 最大触发次数,达到后自动失效 | 无限制 |
fire_count | 已触发次数(只读) | 0 |
Reflections 视图
在 Aware 标签页的 Reflections 区域,可以查看 Agent 自主执行的完整轨迹:
- 触发时间和触发类型
- Agent 的推理过程
- 调用了哪些工具
- 执行结果和交付物
这是审计和优化 Agent 行为的关键入口。
最佳实践
- 一个焦点对应一个目标 — 不要在一个焦点里塞多个不相关任务
- 设置 max_fires 防止失控 — 特别是 interval 和 poll 类型
- 善用 cooldown — 避免高频触发导致成本失控
- 定期审查 Reflections — 确保 Agent 行为符合预期
- 让 Agent 自己管理触发器 — 只需告诉目标,Agent 会选择最合适的触发方式
