Agent 模式 — 让 AI 规划并执行多步任务
Agent 是什么
Chat 模式是"你问我答"，Agent 模式是"你给目标，AI 自己拆步骤、调用工具、检查结果"。
一个典型的 Agent 请求：
"把我这周所有带'学习'标签的记录整理成三篇 Markdown 笔记，分别保存到 Python、AI 和前端三个文件夹里。"
Agent 收到后会：
- 理解任务目标和约束
- 制定执行计划（读取哪些记录、建哪些文件、怎么分）
- 逐步调用内置工具（查询记录、创建文件夹、写入文件）
- 每步执行结果显示在时间线上
- 完成后给你总结
内置工具
Agent 可以调用的内置工具覆盖：
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| 文件操作 | 读取、创建、修改 Markdown |
| 文件夹管理 | 新建、移动文件夹 |
| 标签/记录 | 查询和管理标签、记录 |
| 聊天管理 | 查询和管理历史聊天 |
| 长期记忆 | 保存和检索长期记忆 |
| 系统信息 | 获取系统与工作区信息 |
| MCP 工具 | 调用当前启用的 MCP 服务器的工具 |
计划与时间线
Agent 执行任务时会显示：
- 计划视图——AI 制定的步骤列表，可以在执行中查看
- 时间线——每步工具调用的参数和返回结果
- 运行状态——进度条、等待队列、完成/失败
长任务会显示运行状态和等待队列。Agent 执行期间你可以继续发送补充要求——比如"顺便把学习笔记里的待办项单独提出来"。
权限与确认
Agent 的操作有风险等级：
| 风险等级 | 例子 | 确认方式 |
|---|---|---|
| 只读 | 读取笔记内容、查询标签 | 通常自动执行 |
| 低风险写入 | 创建新文件 | 可能直接执行或弹确认 |
| 高风险写入 | 覆盖已有文件、删除 | 必须确认 |
| 外部工具 | 调用 MCP、联网搜索 | 按工具配置确认 |
执行中可以：
- 允许一次——这次执行后继续询问
- 当前会话允许——这次会话内不再确认同类操作
- 拒绝——中断当前步骤
编辑器修改会先显示 Diff 让你审阅，多文件任务可以逐项确认。
失败后的处理
Agent 执行到中间失败了：
- 任务不会丢失，保留上下文
- 可以查看哪步失败、原因是什么
- 直接点"继续"让 Agent 从失败点恢复（可能需要更明确的约束）
- 或者重新开始——先"停止"当前任务，再用更精确的指令发起新任务
Agent 比 Chat 强在哪
一个对比：
Chat 能做的：帮我总结一条记录、润色一段文字、回答一个问题
Agent 能做的：扫描整个工作区、按标签筛选十几条记录、分文件夹写入三篇笔记、把待办提取出来单独列表、完成后告诉你结果
Agent 把 AI 从"问答器"变成了"能动手干活的助手"。