date: 2026-07-29 updated: 2026-07-30 conversation_id: 08f67446-91ac-4b33-b5fc-dd95e6148588 title: "WorkBuddy Agent开发示例" tags: [deepseek, conversation] ---
WorkBuddy Agent开发示例
创建时间: 2026-07-29 08:58
👤 用户:
如何使用workbuddy的代码开发中agent应用功能，举个例子
💭 思考过程
用户想了解如何使用Workbuddy的代码开发中的Agent应用功能，并希望得到一个例子。我需要提供相关信息。为了全面获取信息，我将同时进行多项搜索，涵盖不同关键词和可能的来源。
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搜索结果显示了一些相关资源。为了全面回答用户的问题，我需要同时打开这些看起来最有用的结果。
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💭 思考过程
这些资料提供了关于Workbuddy Agent开发的丰富信息。我的回答将涵盖几个方面：首先介绍Workbuddy Agent开发的核心概念，然后通过一个实际例子展示开发过程，接着提供一些进阶开发技巧，最后列出一些学习资源。回答会引用多个来源。现在开始组织回答。
在 WorkBuddy 中开发 Agent 应用，核心思路是将大模型封装进一个可控的执行系统，让它能理解目标、拆解任务、调用工具并稳定地完成工作[reference:0][reference:1]。
下面通过一个实际的例子，带你走一遍完整的开发流程。
🎯 实战：开发一个“订单问题排查 Agent”
假设你有一个线上订阅系统，偶尔会出现用户付费后账户余额未更新的“丢单”问题[reference:2]。传统排查流程很繁琐：客服反馈 -> 开发人员查订单 -> 查用户 -> 比对信息 -> 手动补单[reference:3]。
我们的目标，就是创建一个 Agent，让它自动完成这一整套流程。
Step 1: 定义 Agent 的核心能力 (Tools)
首先，要明确 Agent 需要哪些“工具”来执行任务。对于这个订单排查 Agent，它至少需要：
- 查询苹果交易信息：根据用户提供的
OrderId，调用苹果的 API 获取详细的交易数据[reference:4]。 - 查询内部订单系统：用上一步拿到的
transactionId，在你的后台数据库中查找对应的订单记录[reference:5]。 - 查询用户信息系统：根据查到的
userId，查看用户账户状态和余额是否正确[reference:6]。 - 关联查询与决策：处理
userId不匹配等复杂情况，比如通过ccid或IDFV进行二次查询，并根据所有信息做出“提示用户切换账号”或“手动补单”等最终决策[reference:7]。
💡 关于工具的实现
这些工具可以是通过 API 调用的函数、执行特定任务的脚本，或者是能够读取特定网页内容的
web_fetch能力[!reference:8]。在 WorkBuddy 中，你通常通过编写 Skill 来封装这些工具[!reference:9]。
Step 2: 组装 Agent (编排与执行)
定义好工具后，就需要“组装”Agent 了。这里有几种方式：
- 方式一：创建多 Agent 团队：可以创建一个主控 Agent (Orchestrator) 来负责拆解任务和调度[reference:10]。例如，一个“查询Agent”专门负责调用各种 API 获取数据，一个“分析Agent”负责比对信息并做出判断[reference:11]。这种方式分工明确，适合复杂任务[reference:12]。
- 方式二：封装为 Skill：将整个排查逻辑和所需工具打包成一个 Skill[!reference:13]。Skill 是一个自包含的能力包，包含
SKILL.md（给 Agent 的指令）和相关代码/文档[reference:14]。这是目前 WorkBuddy 社区非常推崇的 Agent 封装方式[reference:15]。
Step 3: 运行与测试
Agent 组装完成后，就可以运行测试了。你只需在 WorkBuddy 中给它一个明确的目标，比如：
“请帮我排查 OrderId 为
12345的丢单问题，并给出处理建议。”
Agent 就会自动调用你为它配备的“工具”，按照预设的逻辑一步步执行，最终输出结构化的排查报告和处理建议[reference:16]。
🚀 进阶开发技巧
- 使用 Agent SDK 进行深度开发：对于更复杂的应用，可以使用官方提供的 CodeBuddy Agent SDK 进行开发[reference:17]。SDK 提供了
query()API 用于基础交互[reference:18]，以及unstablev2createSessionAPI 来管理多轮对话和会话状态[reference:19]。 - 定义清晰的 Agent 间通信协议：在多 Agent 协作时，建议使用 JSON 等结构化格式来传递数据，避免信息混乱[reference:20]。
- 利用 Skill 生态：WorkBuddy 有一个活跃的 Skill 生态。你可以从社区找到现成的 Skill（比如股票分析[!reference:21]、小红书运营[reference:22]等）进行修改，或者将自己开发的 Skill 分享出去[reference:23]。这能极大地加速你的开发过程。
📚 学习资源推荐
- 《WorkBuddy 实战蓝皮书》：这是一个非常棒的开源项目，通过大量真实案例讲解了 WorkBuddy 的各种玩法reference:24][!reference:25]。你可以在线阅读：[workbuddy.homes[!reference:26]。
- 官方 SDK 示例：官方提供的
agent-sdk-demos仓库包含了从快速入门到多 Agent 协作的各种示例代码[reference:27][reference:28]。 - 社区案例：在腾讯云开发者社区等地方，有很多开发者分享的实战文章，例如“多Agent协作实战”[reference:29]、“封装Agent实践”[reference:30]等，都是很好的学习材料。
总的来说，在 WorkBuddy 上开发 Agent 应用，就是将你的业务逻辑、所需工具和AI的推理能力结合起来。从一个能解决你实际问题的“小脚本”开始，逐步将它完善成一个强大的自动化 Agent。
如果对某个具体环节（比如如何编写一个 Skill）感兴趣，我们可以继续深入聊聊。
👤 用户:
如何使agent自动触发自动执行呢
💭 思考过程
用户想知道如何让agent自动触发执行，这需要了解WorkBuddy中Agent的自动触发机制。为了全面获取信息，我需要同时进行多项搜索，涵盖不同的关键词和可能的信息来源。
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💭 思考过程
搜索结果显示了一些相关页面。为了全面了解WorkBuddy的自动触发机制，我需要同时打开这些页面。
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💭 思考过程
这些资料涵盖了WorkBuddy的自动化功能，包括定时触发和事件触发。我的回答将涵盖两种主要方式：WorkBuddy内置的自动化功能（包括定时触发和事件触发）以及使用Agent SDK进行编程控制。我还会提供一些最佳实践和注意事项。回答将用中文呈现，并引用这些来源。
要让Agent自动执行，核心是使用WorkBuddy的自动化（Automation） 功能。你可以把它看作是为Agent设定一个“闹钟”或“监控”，时间一到或特定事件发生时，它就会自动醒来并开始工作[reference:0][reference:1]。
这个功能主要由触发器（Trigger） 和执行体（Action） 两部分构成[reference:2][reference:3]。
🕒 方式一：定时触发 (Cron Trigger)
这是最常用的方式，让Agent在指定的时间自动执行任务[reference:4]。
- 适用场景：每日/周报生成[reference:5]、定时数据整理[reference:6]、定期资讯推送[reference:7]等。
- 如何操作：在WorkBuddy客户端的“自动化”页面，用自然语言描述你的需求即可[reference:8][reference:9]。
- 实操案例：假设你想让“订单排查Agent”每天早上9点自动运行。
- 进入WorkBuddy的 “自动化” 页面。
- 点击 “新建自动化” [reference:10]。
- 用自然语言描述任务：
> 创建一个定时任务，名字叫“每日订单自动排查”。 > 执行时间：每个工作日上午9:00。 > 执行内容：运行我的“订单问题排查Agent”，检查过去24小时内状态异常的订单，并生成一份排查报告保存到我的桌面。
- 保存并启用即可[reference:11]。
WorkBuddy会自动将你的描述转换为Cron表达式[reference:12][reference:13]。它也支持更复杂的事件触发，例如“当指定文件夹新增文件时”自动运行[reference:14][reference:15]。
🧠 方式二：通过 Agent SDK 编程控制
如果需要更灵活的控制，比如在自己的应用里触发Agent，可以使用 CodeBuddy Agent SDK[reference:16]。
- 适用场景：将Agent集成到自己的服务或应用中[reference:17]。
- 核心能力：SDK允许你以编程方式创建会话并发送指令[reference:18]。结合
Scheduled Tasks功能，你可以设置定时任务来调用SDK接口[reference:19]。 - 简单示例 (伪代码)：
`python # 这是一个使用SDK的简单示例 from codebuddyagentsdk import create_session, query
# 创建会话，指定要使用的Agent session = create_session(agent="订单问题排查Agent")
# 发送指令 response = query(session, "请开始执行今日的订单排查任务。")
# 处理响应... `
💎 最佳实践与避坑指南
- 指令要具体：把任务步骤拆解清楚，比如“先查询订单表，再比对用户余额...”，而不是“帮我检查一下订单”[reference:20]。
- 使用绝对路径：在自动化任务中，文件路径建议使用绝对路径（如
D:\reports\），避免因相对路径找不到文件而失败[reference:21]。 - 添加错误处理：在指令末尾加上“如果执行失败，请说明原因”，便于排查问题[reference:22]。
- 注意时区：自动化任务默认使用系统时区，如果服务器时区不同，要注意时间偏移[reference:23]。
- 留意积分消耗：自动化任务每次执行都会消耗Credits积分，合理评估任务量[reference:24]。
建议你从简单的任务开始，比如每天早上自动备份一个文件[reference:25]，熟悉流程后再逐步把“订单排查Agent”这类复杂任务自动化起来。