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🤖 连接智能体

把 OPL 数据空间当作自治 AI agent 的聊天前端。

AI agent 不只是模型提供方。它们可以：

  • 执行终端命令
  • 读写文件
  • 搜索网页
  • 维护长期记忆
  • 串联复杂工作流

由于许多 agent 框架本身就暴露 OpenAI-compatible API，所以 OPL 数据空间可以几乎零额外中间层地成为它们的完整聊天前端。

它和 Provider 有什么不同？​

当你 connect a provider 时，你连接的是一个模型：

  • 你发消息
  • 模型返回响应

而当你连接的是 agent，你连的是一个自治系统，它可以：

  • 🖥️ 在你的机器上运行终端命令
  • 📁 读写工作目录中的文件
  • 🔍 搜索互联网
  • 🧠 跨会话保留记忆
  • 🧩 用技能与插件扩展能力
  • 🔗 通过多次 tool call 解决复杂任务

Agent 会根据你的消息自己决定何时用什么工具，而 OPL 数据空间则负责把这一切展示在熟悉的聊天界面里。

可用 Agent​

AgentDescriptionGuide
Hermes AgentNous Research 的自治 agent，支持终端、文件、网页搜索、记忆与扩展技能Set up Hermes Agent →
OpenClaw开源自托管 agent，支持 shell、文件操作、网页浏览和消息通道集成Set up OpenClaw →

工作原理​

无论接的是哪个 agent，整体结构都类似：

┌──────────────┐         ┌──────────────────┐         ┌──────────────┐
│              │  HTTP    │                  │  Tools  │              │
│ OPL 数据空间 │────────▶│   Agent Gateway  │────────▶│  Terminal,   │
│  (frontend)  │◀────────│   (API server)   │◀────────│  Files, Web  │
│              │  Stream  │                  │  Results│              │
└──────────────┘         └──────────────────┘         └──────────────┘
  1. 你在 OPL 数据空间中输入消息
  2. OPL 数据空间把请求发到 agent 的 API server
  3. Agent 自己决定要调用哪些工具，并执行这些工具
  4. 最终响应再流回 OPL 数据空间
  5. 你在熟悉的聊天界面中看到结果，同时还能保留 OPL 数据空间的对话历史、账号体系和其他功能
提示

因为很多 agent 直接兼容 OpenAI Chat Completions 协议，所以接入方式通常就是：在 Admin Settings → 外部连接 → OpenAI 中填写它的 URL 和 API Key。一般不需要额外插件、pipe 或中间件。