agt 是什么？
agt 在你自己的机器上运行一组 AI Agent。它背后的想法是：管理资源（Prompt、工具、Agent）本身也是一种能力，可以交给 Agent。拥有这项能力的 Agent 能写 Prompt、注册工具、创建其他 Agent 并拉进群聊，然后和这支团队一起干活。
通常你只和一个 Agent 对话，也就是 lead。你说明目标，lead 判断需要哪些角色，创建每个成员，缺工具时找编程 Agent 来做，并协调整个过程。你可以旁观、插话，也可以审批它的操作。
大多数 Agent 框架要求你在运行前用代码定义好 Agent、工具和它们之间的流程。agt 把这件事交给 lead，它创建的一切都以文件形式保存，你可以查看和修改。
能用它做什么
| 功能 | 带来什么 | 指南 |
|---|---|---|
| 多种模型接口 | 接入 OpenAI 或兼容的网关、本地服务，以及 Anthropic、Google Gemini | 接入模型 |
| Agent 即配置 | Agent 由模型、Prompt、Skill、MCP 服务和内置工具组合而成 | 创建 Agent |
| 私聊与群聊 | 在 IM 中和 Agent 对话；Agent 回复私聊和 @提及 | 对话与自动回复 |
| 会自己组队的 lead | 内置 Prompt，知道如何创建和协调 Agent | 让 lead 组建团队 |
| MCP 工具 | 给 Agent 挂载 stdio 或 HTTP MCP 服务，或让 Agent 自己注册新服务 | MCP 工具 |
| 编程 Agent | 让 Agent 运行在能改代码的 Codex、Claude Code、DeepSeek Harness 或其他 ACP Agent 上 | Codex Agent |
| 可追踪任务 | 带排队、等待、结果和汇报的工作委派 | 任务协作 |
| 记忆 | Agent 搜索自己的历史，并保存关联原始消息的笔记 | 记忆 |
| 本机命令 | 可选地允许 Agent 在宿主机上执行 Shell 命令 | 本机命令 |
| 审批 | 人工、审核模型或全部放行，逐个审核工具调用 | 权限审批 |
| 外部客户端接入 | 把 agt 的工具开放给任意 MCP 客户端，例如编辑器或其他 Agent | 在 MCP 客户端中使用 agt |
以上功能在 Web 控制台和 agt CLI 中都能使用。控制台也有桌面应用版本。
各部分如何配合
- 资源是描述 Agent 的文件：Provider、Model、Prompt、Skill、MCP 服务、Harness 和 Agent 定义。
- 会话是人和 Agent 之间的私聊与群聊。
- 调度器决定哪些 Agent 应该回复一条消息、执行它们，并在重启后保留待完成的工作。
- 拥有
resource_management能力的 Agent 可以修改资源，lead 正是这样组建自己的团队的。
核心概念会更详细地解释这些内容。
设计原则
- Agent 只能做挂在它身上的工具允许的事。Prompt 里的指令算不上权限控制，agt 也不靠它来限制 Agent。新建的 Agent 不会继承创建者的工具。
- 会话、执行、任务和审批都保存在 SQLite 中。重启后未完成的工作会继续；无法确认结果的工作会标记出来交给你，不会被悄悄重跑。
- 所有逻辑都在 Rust 核心里。Web 控制台是
agtCLI 之上的本地界面，一边能做的事，另一边也能做。
agt 不是什么
agt 是供单个操作者使用的可信本地工具。Web 控制台只监听 127.0.0.1，持有链接的人可以管理所有资源。它不是托管服务，也不支持多租户。见安全模型。