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MCP、Skills、Sub-Agents 与永久记忆

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MCP

GrayCode 支持 Model Context Protocol，可连接：

• stdio：本地命令、参数和环境变量。
• SSE：SSE URL 与请求头。
• Streamable HTTP：HTTP URL 与请求头。

连接成功后，服务器暴露的工具会与内置工具一起提供给模型。只连接可信服务器，并检查命令、环境变量和请求头中是否包含敏感信息。若模型不接受服务器提供的 JSON Schema，可尝试启用 schema 清理。

Skills

Skill 是按需加载的知识模块，适合保存：

• 项目约定和提交规范
• 框架或业务领域知识
• 常用排查手册
• 特定工具或流程说明

模型先看到可用 Skill 的摘要，需要时再通过 read_skill 读取完整内容，避免把所有知识永久塞进系统提示词。

Sub-Agents

Sub-Agent 是具有独立提示词和工具范围的专用代理。典型用途包括测试分析、文档整理、安全审查和前端样式检查。

主要能力：

• 前台或后台运行；用户继续对话时，前台任务可转入后台。
• 允许嵌套派发，深度和权限受配置限制。
• 代理之间及与主会话之间可以通过信箱通信。
• 已完成的 run 可以通过 continueFromRunId 接续上下文。
• 可配置迭代次数、运行时间、排队超时和模型同步策略。

SubAgent Monitor 支持多 run 标签页、实时输出、暂停/继续/退出、历史只读回看和加载更早消息。后台结果会以紧凑卡片回流到主聊天，并可跳转 Monitor 查看完整记录。

不要把一个强耦合、必须共享即时状态的步骤过度拆分给多个代理。适合并行的是相互独立、输出边界明确的子任务。

OptMem 永久记忆

OptMem 用于跨会话保存项目约定、用户偏好、知识和关键决策，不依赖外部记忆服务。

• 全局记忆：所有工作区共享。
• 工作区记忆：只属于当前工作区。

memory_wake 和 memory_recall 会覆盖两个作用域。旧记忆通过树状摘要压缩以减少 Token，用 memory_zoom 可以逐层展开。常用工具还包括：

• memory_note：记录值得长期保留的信息。
• memory_recall：正则检索记忆。
• memory_compress：压缩或合并摘要。
• memory_forget：删除摘要或原始条目。
• memory_config：查看和调整运行参数。

在 设置 → 记忆 中可以查看、编辑、新增和批量删除原始条目，并调整唤醒行数、单条长度和分页限制。Sub-Agent 默认不使用记忆工具，避免多个代理重复或错误写入长期数据。

只记录长期稳定且未来有用的信息。临时任务状态应放在 TODO、Plan 或 Progress，而不是永久记忆。