把 Agent 搬进飞书：飞书 Agent 机器人演示

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现在写代码的的任务逐渐交给了 AI，开发者除了疯狂的给 AI 安排任务，数据表明，越来越多的精力和时间投入到跟人沟通、开会等非Coding工作。

在日常的工作中，大家沟通工作用的最多的就是 IM 软件，例如：飞书、企业微信、钉钉等。在 IM 上沟通工作时，例如：交流、对方案或者找人处理问题（值班场景）如果能引入 Agent 的协助，那会对工作效率有很大的帮助。

所以，OneX 智能平台内（onex.feizaonet.com）置了一个客户端，这个客户端就是飞书。未来可能还会支持企业微信和钉钉。今天来演示下飞书 Agent 的能力。

绑定飞书账号

在 OneX 智能体平台的右上角，点击账号设置，进入账号设置 -> 飞书绑定页面，如下图：

点击绑定飞书按钮，将绑定指令发给 OneX 智能平台的专属机器人，例如：TestOneX ，完成绑定。

绑定好之后，OneX 智能平台，就会获取到你的 OpenID、Unino ID 从而将你的身份和飞书进行映射。

绑定好之后，你可以在绑定页面，设置跟飞书机器人聊天时所使用的 Agent。如果没设置默认会用，平台内置的 fz-public 智能体。可以在聊天界面中，通过 /chat 命令查看：

因为 fz-public 是平台内置的公共智能体，所以具有的能力不多。

这里，我们绑定成自己的Agent：fz-admin，当然这个Agent是你在OneX智能平台创建的，能力更强大：

完成绑定之后，在 TestOneX 机器人的聊天界面，输入 /help命令查看其能力：

可以看到，因为我们绑定了能力更强大的Agent，在跟TestOneX机器人聊天时，能获得的能力也是更强大的。

飞书机器人设计

在飞书机器人中你可以使用以下2种方式，使用机器人的能力：

基于规则的命令方式

命令使用

例如，可以直接执行 /pod oai-chat-apiserver 命令，来查看 oai-chat-apiserver Pod 的基本信息。例如：

因为 AI 推理有延时，在日常工作中，我更喜欢用命令的方式，更加简单、直接、快速，而且最准确率 100%。

这些命令的构建方式跟 kubectl 命令的构建方式保持一致，能够支持子命令及复杂的各种参数。例如，可以通过 /askai -h获取/askai命令的使用帮助文档：

另外，这些命令也会自动注册成为你所选 Agent 的 MCP Tool，供 Agent 使用。这样一个命令既可以手动调用，也可以让你配置的 Agent 来调用。同时实现基于规则的能力和基于AI的能力。例如：

自定义命令

一个命令代表一个功能，那么如何给 Agent 绑定指定的命令，授予指定的能力呢？OneX 智能平台支持自定义命令。

可以在能力中心 -> 自定义命令，创建你的命令。这些命令既可以是 Prompt 类型的命令，也可以是 HTTP 类型的命令，还可以来自某个 MCP Tool。此外，命令还支持别名。支持的命令类型如下：

Prompt类：通过 Prompt 的形式来执行命令，类似于 Claude Code 的SKILL命令。例如：hello自定义命令的 Prompt 设置为：请输出: 你好 {{.Params.name}} 同志。其中 .Params.name 是提取命令的模版；
Tool 类：Tool 类命令，允许你将某个MCP Server 的某个 Tool 配置为可直接调用的命令；
HTTP类：HTTP类命令，就是通过HTTP接口调用的方式，来执行一个命令，所以这类命令，需要你配置 HTTP请求地址、请求方法、请求路径及请求参数。

在创建了自定义命令之后，我们可以通过以下3 中方式，来将命令配置给你的 Agent。

方式一：直接编辑你的 Agent，添加自定义命令。

为了演示，我们将你的切回一个能力相对弱一点的 Agent：k8s-course-tutor。如图：

可以看到，k8s-course-tutor 智能体，当前没有 /hello命令。可以编辑 k8s-course-tutor 智能体，给该 Agent 绑定自定义命令：

绑定之后，执行/help，输出如下：

vbnet 复制代码

OneX 是 AI 原生实战营提供的机器人，旨在通过 ChatOps 的方式提高问题处理效率和效果。

Oncall 相关命令:
  ...

自定义命令:
  hello         hello

Other Commands:
  version       查看 oai-chat-apiserver 构建版本信息

Usage:
  / [flags] [options]

Use "/ <command> --help" for more information about a given command.
Use "/ options" for a list of global command-line options (applies to all commands).

可以看到已经有 hello 命令了。

**方式二：通过 Agent 能力编排。**上面我们通过编辑 k8s-course-tutor Agent，来指定 Agent 绑定指定命令。那如果我想给一批 Agent 绑定一批命令呢？这时候我们可以使用 OneX 智能平台提供的能力编排功能。如下图所示：

通过能力编排，可以批量实现能力绑定，简化Agent能力管理。

方案一和方案二只能绑定同命名空间的自定义命令、MCP、SKILL、RAG 等资源。无法绑定跨命名空间的能力。

那么，我如果想将平台默认的工具、MCP、SKILL等绑定给平台中所有的Agent，该如何做？可以通过方案三：平台能力编排

方式三：通过平台能力编排

平台能力编排类似能力编排，但支持直接绑定跨命名空间资源。类似于 Kubernetes中的Role和ClusterRole的关系。例如：

在上图中，通过oncall-duty-all平台能力编排，给所有命名空间，所有智能体都绑定了值班相关的命令（注意这里即是命令，也是 MCP Tool）。所以，一个新建的 Agent 默认会具有这些能力。例如， k8s-course-tutor 智能体：

在 k8s-course-tutor 智能体详情页 -> 生效能力中，你能看到MCP、SKILL、RAG、Command 的来源方式。例如：Agent 能力编排贡献了一个 MCP，oncall-duty-call 能力编排贡献了 11 个命令。

通过方案一、方案二、方案三。 OneX 智能平台给 Agent 及飞书机器人，提供了非常强大、灵活、可扩展的能力编排方式。满足企业各种各样的能力授权场景。

基于 AI 的智能方式

在上一节，我详细介绍了在飞书机器人中，通过命令使用 OneX 智能体的能力。本小节，我来详细介绍下，直接使用 OneX 智能体的例子。

因为我们绑定了 k8s-course-tutor 智能体，我们可以直接问机器人问题，例如：

上面只是演示了一些能力，你可以通过命令、MCP、SKILl等组合给 TestOneX机器人赋予更多的能力，例如：元数据查询、RCA、找人问路、知识问答等等；

在群里使用 Agent

我们可以将机器人拉进飞书群，从而在飞书群中使用 Agent。例如：

在上图中你，我们可以看到当你把机器人拉进飞书群中之后，这个群就自带了某个 Agent，你可以使用这个 Agent 的命令，可以使用这个Agent具有的智能能力。

在群众，Agent 支持调度，支持以下调度算法：

@peer：飞书群中，成员执行 /help、命令、@机器人，时使用的是成员自己绑定的 Agent；
@oncall：如果是在工单群中，所有成员，都使用跟该值班组（工单组）绑定的 Agent；
@default：所有成员，都使用平台默认的 Agent。
k8s-course-tutor：给飞书群指定k8s-course-tutor Agent；

通过上面的 Agent 调度算法，支持不同的 Agent分配策略，满足各类定制化需求。未来分配算法会进一步丰富，以支持更多的场景。

飞书机器人的一些高阶能力

上面只展示了当前的一些基础能力，OneX 智能平台的飞书客户端还支持一些高阶的能力，例如：

人机交互：支持在飞书中（私聊或者群聊）中进行人机交互，例如：一些敏感场景，需要你确认权限通过之后，才执行；
多模态：支持图片、PDF、Word 等文件的解析和阅读；
OpenAPI 接口：你能看到的命令、Agent 等都支持 OpenAPI接口调用，通过这些 OpenAPI 接口，可以让外部平台实现更加强大的自动化和智能化能力。例如：其他平台可以调用 OneX Agent 的oncall 工具接口，自动创建工单，并自动在工单群中，加载配置的 Agent。
支持并发设置：在群众或者私聊时，支持设置回答并发度。当并发度为1时，只允许串行问答，当并发度 > 1时，支持同时问多个问题。这在飞书群聊场景中，尤其重要；
支持异步任务：可以直接 @机器人，让他给你创建一个异步任务，自动执行。