Octop v1.0.0 的“子智能体”实为预定义的专家角色，通过专家团机制按需激活，共享运行环境但隔离记忆与工具权限；配置需在 config/experts/ 下添加 JSON 文件并重启服务，支持自然语言路由与 /expert 指令切换，且可通过 team.yaml 控制成员可见性。
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在 Octop v1.0.0 中配置子智能体（即多专家角色），本质是通过“专家团（Expert Team）”机制为不同任务类型绑定专用能力模块，而非传统意义上的嵌套智能体。它不支持递归式子 Agent 调用，而是采用并行专家路由 + 上下文隔离的设计逻辑。
明确前提：Octop 的“子智能体”并非独立运行的 Agent 实例，而是同一运行时中按需激活的、预定义行为模式与工具集的专家角色。所有专家共享底层执行环境（如 Docker 容器或本地进程），但拥有各自的记忆空间、提示模板和 Connector 权限。
以下为实际可操作的配置路径：
1. 确认专家配置文件结构
Octop v1.0.0 的专家定义位于 `config/experts/` 目录下，每个 JSON 文件代表一个专家，例如 `code-dev.json` 或 `study-tutor.json`。 关键字段包括： - `id`: 唯一标识（如 `"code-dev"`），后续调用时使用 - `name`: 显示名称（如 `"代码开发专家"`） - `description`: 一句话说明用途 - `system_prompt`: 该专家专属的系统级指令（决定其思考风格与边界） - `tools`: 启用的 Connector 列表（如 `["github", "shell", "vscode"]`） - `memory_scope`: 设为 `"user"`（默认）表示记忆仅对当前用户可见；设为 `"team"` 可跨成员共享（需管理员授权）2. 添加新专家（以“日程规划专家”为例）
新建 `config/experts/schedule-planner.json`： ```json { "id": "schedule-planner", "name": "日程规划专家", "description": "专注会议安排、待办拆解与跨平台日历同步", "system_prompt": "你是一名严谨的日程协调员。只处理时间、地点、参与人、提醒方式四要素；拒绝生成非日程类内容。", "tools": ["calendar", "notion", "dingtalk"], "memory_scope": "user" } ``` 保存后重启 Octop 服务，该专家会自动注册进专家库。3. 在对话中调用指定专家
无需命令行或界面切换，直接在聊天输入框中使用自然语言触发： - 输入 `请用日程规划专家帮我把下周三的客户会议同步到钉钉日历` → 系统自动路由至 `schedule-planner` - 输入 `/expert code-dev` → 手动切换当前会话为代码开发专家模式（支持快捷指令）注意：一次对话只能由一个专家主导，但可通过 @专家ID 在多轮中显式切回，例如：
用户：帮我写个 Python 脚本读取 CSV
Octop（code-dev）：已生成……
用户：@schedule-planner 把这个脚本运行时间加到我的日程里
4. 管理员控制专家可见性与权限
在 `config/team.yaml` 中可限制某成员能访问哪些专家： ```yaml members: - username: "alice" experts_allowed: ["study-tutor", "schedule-planner"] - username: "bob" experts_allowed: ["code-dev", "docs-assistant"] ``` 未列出的专家对该成员不可见，也不会出现在 UI 下拉菜单或 `/expert` 补全中。不复杂但容易忽略。
