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Awaken

管理控制台界面清单

这是管理控制台界面的技术清单。操作者工作流请先阅读 使用管理控制台；当你需要核对 screen 覆盖、 endpoint 映射和底层行为时，再使用本页。

管理控制台是运行中 awaken-server 的浏览器控制面：配置 provider 和 model，编辑 prompt 与工具描述，分配 MCP 工具，调优 reminder 与 deferred-tool 策略，预览草稿， 然后发布下一版 registry snapshot。

启动

Section titled “启动”

本地 deterministic scripted server：

Terminal window
AWAKEN_HTTP_ADDR=127.0.0.1:38080 \
AWAKEN_ADMIN_API_BEARER_TOKEN=dev-token \
AWAKEN_STORAGE_DIR=./target/admin-sessions \
cargo run -p ai-sdk-starter-agent

另开一个终端：

Terminal window
pnpm install
pnpm --filter awaken-admin-console dev

打开 http://127.0.0.1:3002，点击 topbar 的 token pill，填入 dev-token。 后端默认是 http://127.0.0.1:38080；如果 server 在其他地址，构建或启动前设置 VITE_BACKEND_URL。

scripted 路径不需要模型 API key。要从启动时就使用真实 OpenAI 兼容 provider， 先设置 OPENAI_API_KEY，可选设置 OPENAI_BASE_URL、OPENAI_ADAPTER 和 AGENT_MODEL。只有需要示例 agents 和 demo tools 时，才设置 AWAKEN_SEED_PROFILE=demo。

截图

Section titled “截图”

截图展示代表性的控制台状态。实际运行中的控制台会从你的后端 API 读取数据；如果 某个子系统没有接入，对应界面会显示 disabled / unavailable 提示。

管理控制台 Dashboard，展示 live workload、agent activity、最近审计事件、provider/MCP health 和当前 scope 元数据。
Dashboard：实时负载、健康状态、审计事件和只读 scope。
Agent 编辑器，包含模型选择、系统提示、tools、plugins、delegates、history、保存控制和 preview chat。
Agent editor：prompt、tools、plugins、delegates、history 和草稿预览。
Agents 列表，包含筛选器、model/plugin 元数据和 runtime inference 统计。
Agents list：筛选、model/plugin 元数据和 runtime stats。

首次配置

Section titled “首次配置”
  1. 连接后端。 topbar 提示时填入 admin bearer token。/v1/capabilities 可达后， 状态 pill 会变成绿色。
  2. 配置 Provider。 Provider 保存 endpoint、adapter、credentials、timeout 和 provider-specific options。正式使用前先点 Test。
  3. 配置 Model。 Model 给 Agent 一个稳定 model_id，并描述 upstream model、 modalities、context limits、pricing 和 capabilities。需要多模型加权路由、 sticky 选择或 fallback 时，通过 config API 配置 model pool。
  4. 解锁 Admin Assistant。 配置第一个 provider-backed model 后，内置 Admin Assistant 才可用。它的工具由 server 锁定，不会出现在普通 tool registry。它可以 读取平台能力、创建并发布 AgentSpec、只生成 draft，以及校验 draft。
  5. MCP-only 是 full configuration mode。 你可以配置 MCP servers，并把 MCP 工具 分给 Agent；但 chat 和 preview 仍然需要 model executor。

Provider credentials 和 MCP credentials 是两条边界。Provider 服务模型执行；MCP server credentials 属于对应 transport（stdio 的 env，HTTP 的 URL/config）。Agent 对 MCP 的访问由工具选择和可选 permission rules 控制。

创建和调优 Agent

Section titled “创建和调优 Agent”

打开 Agents，点击 New Agent。

  1. 在 Basics 设置 agent id、model、max rounds、reasoning effort 和 system prompt。
  2. 在 Tools 选择全部工具或自定义工具集合。Built-in、plugin、MCP 工具在同一页展示； 支持覆盖描述的工具会显示最终描述。
  3. 在 Skills 选择 Agent 可见的 skills。Skill 通过 catalog 注入，并用 skill 工具激活； 当前没有单独的 SkillSearch 工具。
  4. 在 Delegates 选择显式 sub-agents。Delegates 在解析时变成 delegate tools；当前没有单独的 AgentSearch 工具。
  5. 在 Plugins 启用 permission、reminder、generative UI、deferred tools 等策略。 已保存的 plugin section 只有在对应 plugin 启用后才会生效。
  6. 用 Validate 校验草稿，不保存。
  7. 用右侧 preview chat 测试未保存草稿。
  8. Save 发布通过校验的配置，让新 run 使用下一版 registry snapshot。

这套调优面尽量大，但仍保持安全边界：prompt、工具描述、system reminder、 ToolSearch/deferred-tool 策略、Skill 元数据、delegates、plugin section、model 选择和 provider 配置都可以在线编辑。新的可执行工具、provider factory、store 和 plugin 仍然属于 Rust 代码。

把保存后的 Agent 接到前端

Section titled “把保存后的 Agent 接到前端”

Agent 保存后，编辑器右侧会显示 Frontend integration 卡片，指向 agent-scoped protocol routes：

POST /v1/ai-sdk/agents/<agent_id>/runs
POST /v1/ag-ui/agents/<agent_id>/runs

AI SDK v6 示例：

import { useChat } from "@ai-sdk/react";
import { DefaultChatTransport } from "ai";


const { messages, sendMessage } = useChat({
  transport: new DefaultChatTransport({
    api: "http://127.0.0.1:38080/v1/ai-sdk/agents/support-agent/runs",
  }),
});

当客户端每次请求自己选择 agent 时，用通用 /v1/ai-sdk/chat 并传 agent_id。 当某个 UI 固定绑定一个已保存 Agent 时，用 agent-scoped route。更多说明见 AI SDK 前端集成、 AI SDK v6 参考 和 CopilotKit / AG-UI 集成。 路由级细节见 HTTP API 参考。

运维、Trace 与 Eval

Section titled “运维、Trace 与 Eval”
  • Dashboard 展示实时负载、provider/MCP health、最近审计事件、可选 runtime stats 和只读 scope_id。
  • 已保存 Agent 的 Recent runs 会在 trace routes 启用时打开持久 trace。
  • Datasets 可以从 trace 捕获 eval fixture。
  • Eval Runs 对配置好的 agents/models 运行 dataset。
  • Eval Reports 在浏览器中查看 NDJSON report 和 baseline diff。

Trace 和 eval payload 可能包含 prompt、tool arguments 和模型回复。请保护 admin bearer token 和相关路由访问范围。

版本历史与 Pinning

Section titled “版本历史与 Pinning”

每次配置保存都会记录 metadata；启用 audit log 后，也会出现在 Audit Log 中。Agent History 可以查看 diff，并把历史 snapshot 恢复到 editing store。

Restore 是审查步骤：恢复后，如果要让该 payload 对新 run 生效，需要再次 Save/Publish。 当 server 挂接 versioned registry store 后，已发布 runtime registry snapshot 是不可变的； durable run 会携带 resolution_id，让 resume/replay 重新选择同一个 graph。

Scope

Section titled “Scope”

scope_id 在控制台里只读展示。浏览器不直接选择 scope；server 会通过可信的 HttpScopeProvider 为每个请求解析 scope。托管版或多 workspace 产品应在 auth/provider 层切换 tenant/workspace，然后在控制台显示解析后的值。

相关

Section titled “相关”