主动预判需求并主动行动，监控环境，根据上下文提供建议并推荐任务，非常适合代理。
主动代理 : 一个主动代理, 预见需要并主动主动
功能概述
主动代理 : 一个主动代理, 预见需要并主动主动是一项面向实际任务的技能，主要用于监视环境, 建议行动, 并基于上下文提出任务；特性, 关联分析 : 分析 c。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
主动式智能体（Proactive Agent）
一种具备前瞻性能力的智能体，能够预判用户需求并主动采取行动。持续监控运行环境，基于上下文提出操作建议与任务提案。
功能特性
- 上下文分析（Context Analysis）：分析当前时段、市场状态、内容发布管线等信息
- 操作建议（Action Suggestion）：预测潜在需求并生成可执行的操作建议
- 任务发起（Task Initiation）：依据上下文主动提议待执行任务
- 优先级管理（Priority Management）：三级优先级体系（交易 > 内容 > 学习）
快速开始
# 获取下一项建议操作 python scripts/action_suggester.py --next # 分析当前上下文 python scripts/context_analyzer.py --json # 提议新任务 python scripts/task_initiator.py --propose
核心组件
1. 上下文分析器（scripts/context_analyzer.py）
分析以下维度：
- 当前时间区间（如 morning_startup、trading_hours、content_window 等）
- 市场状态（开放 / 关闭）
- 内容管线状态
- 待处理任务
- 近期交互记录
2. 操作建议器（scripts/action_suggester.py）
基于以下因素生成建议：
- 基于时间的规则（如交易时段、内容窗口）
- 市场行情条件
- 内容管线状态
- 待处理任务
- 学习优化需求
3. 任务发起器（scripts/task_initiator.py）
主动提议任务，包含以下要素：
- 任务 ID 与时间戳
- 优先级等级
- 分步执行说明
- 自动保存至文件
4. 主动式监控器（scripts/proactive_monitor.py）
提供持续后台监控能力：
- 守护进程模式（daemon mode），支持后台常驻运行
- 可配置的检查间隔
- 告警冷却期管理
配置说明
编辑 config/proactive_config.yaml 文件：
proactive_level: 7 # 取值范围 1–10，数值越高表示越主动 monitor_interval: 300 # 检查间隔（单位：秒） alert_cooldown: 1800 # 告警冷却期（单位：秒） priority_weights: trading: 10 content: 8 tasks: 6 learning: 4 routine: 3
时间规则
该智能体识别以下时间区间：
| 时间区间 | 对应时段 | 典型操作 |
|---|---|---|
| morning_startup | 06:00–09:00 | 检查投资组合，回顾当日计划 |
| trading_hours | 09:30–15:00 | 监控股票行情，评估交易机会 |
| content_window | 15:00–17:00 | 发布内容，优化图文帖文 |
| evening_routine | 17:00–22:00 | 记录日度总结，更新记忆模块 |
| night_quiet | 22:00–06:00 | 保持静默，最小化告警输出 |
集成方式
与 AGENTS.md 集成
在会话启动流程中添加：
1. 启动 proactive-agent：python skills/proactive-agent/scripts/action_suggester.py --next
与 HEARTBEAT.md 集成
在心跳检测流程中添加：
python skills/proactive-agent/scripts/action_suggester.py --next
示例输出
[HIGH] 盘中交易时段 Suggestion: 观察候选股票，等待买入机会 [HIGH] 下午内容发布窗口 Suggestion: 检查待发布内容，准备发布小红书笔记 [MEDIUM] 晚间例行检查 Suggestion: 检查今日数据，记录交易日志
典型应用场景
- 交易助手（Trading Assistant）：监控交易时段，辅助买卖决策
- 内容创作者（Content Creator）：提醒在最佳时段发布内容
- 任务管理者（Task Manager）：依据日程安排主动提议待办事项
- 学习型智能体（Learning Agent）：建议性能复盘与改进方案
运行要求
- Python 3.7 及以上版本
- 支持 Windows / Linux / macOS 平台
更新日志
v1.0.0（2026-03-25）
- 初始版本发布
- 实现上下文分析器、操作建议器、任务发起器、主动式监控器
- 支持配置系统
- 内置基于时间的规则引擎
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