👇 一起看看成团的精彩瞬间，看看他们如何协作打动全场！
一、为什么要用多智能体？
01 Coding Agent的短板
1.上下文限制
目前主流模型的上下文容量大多在128k左右，少数能达到200k，极少数才有1M的；
但在真实的工作中，写完代码后还得调试，128k根本不够用。
2.表达需求困难
想要清晰地描述需求和代码逻辑，其实不太容易；
在多轮对话中，还得根据Agent的反馈不断调整方向，操作难度挺高的。
3.复杂任务难以解决
随着交互次数的增加，模型可能出现幻觉，编辑文件的准确性下降；
通常，Coding Agent会对上下文进行压缩，导致关键信息的缺失。
4.上下文难以获取
在给Agent提供关键信息时，需要确保既准确又不冗余，这可真不简单。
02 SubAgent的魅力
每个SubAgent并不是简单的角色，而是具备独立上下文和特定工作流程的专家。而Architect就像个指挥家，能把任务分配给不同的SubAgent。
1.上下文拓展
每个SubAgent都有自己的上下文空间，互不干扰，专注于完成各自的任务，并通过记忆系统交流信息。
2.专业技能
通过定制特定的系统提示，可以形成如前端、后端开发等各领域的智能体，成为行业专家。
3.可重复利用
设定大量SubAgent就像把自己的编码习惯和经验固化成模板，这样的智能体模板库可以在不同项目中使用，提高质量和风格的一致性。
二、Comate智能体的阵容
01 官方智能体：Zulu、Plan、Architect
覆盖了常见场景，让垂直领域的表现更出色！
Zulu：Comate的老朋友，是你最贴心的开发伙伴。
能力特点：具备文件读取、编辑、命令执行、网络检索等多种工具，擅长自主探索解决方案和多文件协作开发。
推荐使用场景：在处理简单到中等难度的任务时，Zulu能帮你全程搞定！无论是修改后端接口逻辑、调整前端样式，还是编写日志处理脚本，Zulu都能直接帮你实现开发和文件修改。
Plan：Comate的新宠，专注于模糊需求和不清晰上下文的解决。
让开发变得简单的智能助手
能力标签：Zulu的工作流程分为三个步骤：内置需求澄清、任务分析和代码实现，整个过程还会自动生成一个plan.md文档，确保代码的输出符合你的预期。
推荐出场时机：当你对需求感到迷茫时，Plan会是你最值得信赖的翻译官。比如说，你可能只是有一个模糊的需求，比如“做一个用户登录功能”，但是还没理清楚接口、数据表结构和代码组织，使用Plan就能帮你把这些需求理顺成明确的开发步骤，并生成一个实现方案。
Architect：Comate的强力支持者，基于SubAgent架构，几乎可以无限扩展上下文！
能力标签：内置的Deep Read（深度阅读智能体）和Actor（执行智能体），能够把复杂的问题拆解开来，分工合作，确保大型项目的顺利交付。
推荐出场时机：遇到复杂需求或跨模块的协作？Architect来帮你解决。当你需要开发一个涉及前端、后端和数据库的大型系统（比如“在线支付平台”），而且需要多模块协作和复杂的依赖关系时，Architect会负责拆任务、分配工作，确保整体项目顺利交付。
UT：Comate的测试专家，单测写得又快又准。
能力标签：能识别代码结构和测试框架，自动生成符合项目风格的测试代码，还能同步提供覆盖率报告。
推荐出场时机：想要提升项目的稳定性和安全性？UT会给你提供全面的保障，特别适合逻辑复杂、质量要求高的开发任务。
Figma2Code：Comate的前端助手，懂得设计和前端开发。
能力标签：能够智能识别Figma中的元素，高保真地还原设计稿，并自动生成可运行、可维护的前端代码。
推荐出场时机：如果你需要根据Figma设计稿进行前端开发，F2C能让设计稿到代码的过程变得轻松自如，真是个解放双手的好帮手！
Deep Read：Comate的阅读专家，专注于代码理解。
能力标签：内置文件读取和目录分析工具，能够深入解析项目的逻辑、依赖和规范，快速提炼出核心信息并生成总结报告。
推荐出场时机：在接手陌生项目、阅读复杂代码库，或者理解第三方库和遗留系统时，Deep Read会是你最快的上下文构建助手。
Actor：Comate的实干家，少说多做，直接行动。
能力标签：无需过多需求澄清，直接聚焦编码实现，能够通过修改文件和调用终端，模拟开发者完成具体任务。
推荐出场时机：当需求明确、任务清晰的小型编码或者执行工作时，Actor能够快速搞定。
02 自定义智能体
打造专属的智能体，完全适配你的研发规范和业务逻辑。
为什么需要自定义智能体？
当现有的智能体无法满足你的特定需求，比如代码审查、接口文档生成或测试自动化等研发场景时，自定义智能体可以帮助填补这些空白。
如果现有智能体无法覆盖特定语言框架、常用库调用习惯、调试偏好或工具链组合的需求，定制你的智能体就显得尤为重要。
2.怎样才能创建一个自定义智能体呢？
首先，在智能体列表里找到「+Agent」按钮，点击它来创建你的自定义智能体。接着，你需要设置以下几个信息：
名称：给你的智能体取个名字。
描述：简要说明一下这个智能体擅长的任务或场景。
指令：描述一下智能体的角色、任务、技能、流程和输入输出的要求等。
图标：你可以选择12种不同的图标。
执行策略：这是智能体处理任务的方式，你可以选择Default或Todos。
Default：智能体会自动规划并生成代码。
Todos：智能体会生成一个全局的Todo列表，逐步完成各项任务。
工具：在执行任务时，智能体可以配置一些工具来辅助，比如内置工具和MCP Server。
内置工具：Comate提供的一些默认工具，包括代码编辑、文件阅读、命令执行和网页预览。
MCP Server：在MCP市场上可以添加MCP工具，创建智能体时勾选MCP Server并选择具体的MCP，这样在使用自定义智能体时就能按需调用这些工具。
03 支持哪些模型呢？
Auto：文心系列的智能路由，根据你的问题自动选择最适合的模型，包括Ernie 4.5、Ernie X1.1和Ernie 4.5 VL。
DeepSeek V3.1：该系列的最新模型，工具的使用和智能体任务的表现有了显著提升。
Kimi K2：在公开基准测试和真实编程任务中表现优异，前端代码的美观度和实用性都得到了改善。
GLM 4.5：在工具调用、网页浏览和脚本编写等方面有更好的表现，速度也更快。
想了解更多操作，可以查看官方文档哦：
https://cloud.baidu.com/doc/COMATE/s/Rmfb62bhj
