第 09 篇 · Agent 配置：模型、工具、技能、MCP 与提示词的组合

配置我们都是写死的，这意味我们只能跑一个Agent，如果我们想让Agent去做不同的事情，例如

我想要一个写日报用的 Agent，只用 daily-report 这个技能，不要那些文件操作工具。

我想要一个代码 review 用的 Agent，用 read_file 和 web_search，技能用 code-review。

我们就只能去改代码，给不同的Agent，配置不同的工具，技能，这样就非常麻烦。

这一篇 我们就把这些从代码里面抽取出来，做成配置，我们就可以根据需要配置多个Agent。

哪些内容是需要配置

我们先想清楚一个问题，一个Agent哪些东西是写代码，哪些东西该是配置？

代码实现的：

工具的实现（python函数）
技能的执行机制
工具的执行机制
Agent Loop 循环机制
SSE 协议

这些是系统怎么工作的底层机制，它们不会因为用户的不同而改变。

配置的部分：

模型的选择
Agent需要使用的工具
Agent需要使用的技能
Agent的系统提示词

这些配置的不同，就会产生不同的业务Agent，同一套代码，组装出几个不同的Agent，差的就是这几样。

把这些抽取出来，我们就可以在不改变代码的情况下，新增Agent。

文件就是数据，数据驱动行为。

为什么使用JSON文件，不用数据库

我们在mini-openclaw 源码里面，所有的配置都是通过JSON文件来存储，而没有使用传统的数据库。

这件事容易产生争论，对于传统的应用程序我们的数据一般都是存在数据库中的，效率更高也更加安全，

但是作为一个个人Agent而言，我反而觉得 通过JSON本地文件配置，更加的方便。而且有几个数据库给不了好处

• 可读可手编，你随时可以打开JSON文件，看一眼有哪些Agent，配有哪些工具和技能，你甚至界面都不要开发，就能配置好一个Agent。

• 可版本化，直接把这些配置文件 放到git里面，进行版本管理。有了变动 git diff一眼就看出来改了什么。

• 简化部署，没有数据库，部署就简单很多，本地不用部署数据库，把Agent分享给好朋友也方便了，如果使用云数据库，就存在数据安全问题。

• 无并发问题，这个很重要，我们能够使用JSON文件来存储数据，因为这种个人Agent都是在自己本机中自己使用，不会出现并发问题，都是配置类的低频写入。

所以我们先用这种JSON文件配置存储，非常适合我们目前开发的这个Agent，当然如果你开发的Agent要做成一个产品给其他用户使用，那么数据库还是需要的。

我们简单对比下

源码配置

我们开发一个Agent，需要这几个配置：模型，工具，技能，MCP 。

我们把源码运行起来后，可以看到这个页面

源码地址 我放在文末

如上图所示，模型管理，工具管理，技能管理，MCP服务器，这几个模块的基础CRUD我们就不做过多的介绍，它们实现起来非常简单。

CRUD的意思就，Create 新增，Update 修改，Read 查询，Delete 删除

比如 模型管理就需要这4类操作，可以新增一个模型，新增之后可以修改，查询模型列表进行展示，不需要的模型可以删除不再使用。

这一篇不再从零手写一套 JSON文件操作的 CRUD。我们直接读 mini-openclaw 的源码，回答一个更关键的问题：

当用户选择一个 Agent 并发送消息后，模型，工具，技能配置，MCP 和 系统提示词，究竟怎样影响最后一次模型请求？

先看下全链路

一次聊天请求里，配置的流向如下：

这条链路可以拆成四层：

配置路径

所有工作区路径集中定义在 backend/app/config.py：

WORKSPACE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / "workspace"
MODELS_FILE = WORKSPACE_DIR / "models.json"
TOOLS_FILE = WORKSPACE_DIR / "tools.json"
SKILLS_DIR = WORKSPACE_DIR / "skills"
AGENTS_FILE = WORKSPACE_DIR / "agents.json"
AGENTS_DIR = WORKSPACE_DIR / "agents"
MCP_SERVERS_FILE = WORKSPACE_DIR / "mcp_servers.json"

所有的配置文件都放在workspace这个目录下面。

Agent 配置不只是一个文件，我们把它分成了2部分

workspace/
├── models.json
├── agents.json
└── agents/
    └── 00000000/
        └── agent.md

agents.json 保存结构化字段，例如模型 ID、工具 ID 列表，技能id等，agent.md 保存长文本系统提示词。

这个是专门这样设计的：

• 结构化数据适合校验、筛选和关联

• 长提示词适合用 Markdown 方便编辑和查看，以及版本管理

Agent的Schema配置

backend/app/schemas/agents.py 里有三组模型：

• AgentCreate：创建时允许提交的字段

• AgentUpdate：更新时所有字段都可选

• AgentConfig：服务端返回的完整结构

核心字段是：

class AgentConfig(BaseModel):
    id: str
    name: str
    description: str
    model_id: str
    tool_ids: list[str]
    skill_ids: list[str]
    mcp_server_ids: list[str] = []
    is_default: bool
    created_at: str

这里没有保存工具定义、技能正文或模型密钥，只保存关联 ID。

Agent
├── model_id -> models.json 中的一条模型配置
├── tool_ids -> tools.json中的配置id列表
├── skill_ids -> skills.json 中的配置id列表
├── mcp_server_ids -> mcp_servers.json 中的的配置
└── agent.md -> 这个 Agent 自己的角色与行为要求的提示词

Agent Service