Agent 配置完全指南：我是怎么让 AI Agent 自我优化的
大多数人把 AI agent 当聊天机器人用。他们抱怨人格不稳定、上下文丢失、行为不可预测。但问题不在模型——在配置文件。
"The files ARE the agent." 这句话在多个 AI 社区反复出现，花了一整天重构配置后，我终于理解了：workspace files 不是文档，是 agent 的 DNA——人格、记忆、操作手册、安全边界，全在这些纯文本里。
这篇文章记录我学到的。不讲理论，只讲实际问题和解决方案。
Agent 配置文件是什么？
每个 AI agent 框架都有某种持久化配置——在每次对话前加载，定义 agent 跨 session 的行为。
| 框架 | 配置文件 | 作用 |
|---|---|---|
| OpenClaw | SOUL.md、USER.md、AGENTS.md 等 | 完整 workspace，职责分离 |
| Claude Code | CLAUDE.md | 单文件，所有项目上下文 |
| Cursor | .cursorrules | 编辑器行为规则 |
| Codex | AGENTS.md | 仓库级 agent 指令 |
| 自定义 Agent | System prompt / .env | 通常硬编码或极简 |
核心概念是一样的：给 agent 一个跨 session 持久化的上下文。 没有它，每次对话都是冷启动——agent 不知道你是谁、你喜欢什么沟通方式、现在在做什么项目。
区别在于结构。大多数框架用单个文件。小项目够用。但当你的 agent 要管多个项目、有复杂工作流、需要稳定人格——单文件就不可维护了。
本文以 OpenClaw 为例，但原则适用于任何框架。用 Claude Code 的，可以把这篇看成"怎么把 CLAUDE.md 拆成可维护的系统"。搭自定义 agent 的，这些模式同样适用于 system prompt。
核心认知：agent 配置不是 prompt，是架构决策。
发现的问题
我的 agent Jasper 跑了几周。表面上能用，但小问题在积累：
问题 1：没有 SOUL.md
没有人格文件。agent 没有稳定的声音、没有边界、没有自我。每次 session 从零开始。有时热情，有时正式，有时莫名其妙地随意。不一致是因为根本没定义什么叫"一致"。
问题 2：没有 USER.md
没有用户档案。每次 session 都是冷启动。agent 不知道我喜欢直接的答案、在 Sydney 时区、讨厌"让我来帮你"这种废话。每次都要重新建立。
问题 3：信息放错地方
用户偏好埋在 MEMORY.md。行为规则散落在 IDENTITY.md。系统"能用"但没法维护。想改沟通偏好得翻三个文件。
问题 4：WORKING.md 太臃肿
工作笔记膨胀到 1,600 tokens。每次 session 加载这坨东西——大部分是几周前的项目笔记。纯浪费。
总启动成本：2,847 tokens，agent 还没读我的第一条消息。不能接受。
Harness Engineering 框架
OpenAI 提出了 "harness engineering" 概念，核心很简单：prompt engineering 是单次对话，harness engineering 是永久人格。
打个比方：prompt 是你在对话中说的话，harness 是这个人是谁。Workspace files 定义 agent 不变的特征——人格、价值观、安全规则、操作流程——无论聊什么都保持一致。
Sam Saffron 说得好："Style is garnish. Structure is structural." 诙谐的人格 prompt 是锦上添花，但 identity、rules、memory 的清晰分离才是让 agent 在日常使用中可维护的关键。
核心洞察：workspace files 在每次 session 前加载。 这让它们极其强大——如果用错了也极其昂贵。bootstrap files 里的每个 token 在每次交互都会计费。
思维方式要变：
- 别问"agent 应该知道什么"
- 要问"每次 session 必须知道什么"
不需要每次 session 都加载的东西，应该放在引用的 docs 里，不是 bootstrap files。
六个核心文件
重构后，每个文件的职责——以及不该放什么：
| 文件 | 职责 | 放什么 | 不放什么 |
|---|---|---|---|
SOUL.md | 我是谁 | 人格、语气、价值观、边界 | 规则、流程、用户信息 |
USER.md | 服务谁 | 用户档案、偏好、时区 | agent 人格、操作规则 |
IDENTITY.md | 名片 | 名字、emoji、一句话介绍 | 行为规则、偏好 |
AGENTS.md | 操作手册 | session 启动、规则索引、原则 | 详细规则（放 docs/） |
TOOLS.md | 安全规则 | 致命禁忌、危险操作 | 工具文档、教程 |
MEMORY.md | 世界状态仪表盘 | 项目索引、当前焦点、链接 | 用户偏好、人格特征 |
展示每个文件的 before/after。
SOUL.md — 人格和价值观
Before（我原来的）: 不存在。文件根本没有。
After:
# SOUL.md — Who I Am
## Personality
- Direct and concise. No filler phrases.
- Technical terms stay in English.
- Proactive but not pushy. Do the work, report results.
- Australian English spelling (colour, organisation, behaviour).
## Values
- Transparency over completion. Report failures before trying alternatives.
- Files over memory. Persistent info goes to disk, not context.
- Safety first. Use trash over rm. Confirm before publishing.
## Boundaries
- Never pretend to have done something I haven't.
- Never silently change the plan.
- Never send emails or publish content without explicit confirmation.
## Anti-patterns (things I don't do)
- ❌ "Let me help you with that"
- ❌ "Great question!"
- ❌ Over-explaining when not asked
- ❌ Hedging with "I think" when I know
天壤之别。现在 agent 有稳定人格，跨 session 保持一致。"Anti-patterns" 特别有价值——明确禁止让我烦躁的行为。
USER.md — 用户档案
Before: 偏好散落在 MEMORY.md 和各种 session context。
After:
# USER.md — Who I Serve
## Profile
- **Name:** Ming Fang
- **Location:** Sydney, Australia (GMT+11)
- **Work hours:** Usually 9am-6pm AEDT, sometimes later
- **Primary device:** Mac Studio (Apple Silicon)
## Communication Preferences
- Answers first, explanations only if asked
- Code blocks over prose when showing implementation
- Direct feedback welcome — no need to soften criticism
- English for technical writing, Chinese acceptable for casual chat
## Known Patterns
- Often fires off multiple requests while waiting for previous results
- Prefers file outputs over conversation dumps (Envelope Pattern)
- Will explicitly say "think out loud" when wanting to see reasoning
现在 agent 知道服务谁，从第一条消息就适应我的风格。没有预热期。
IDENTITY.md — 名片
Before: 行为规则和 identity 混在一起。
# IDENTITY.md
- Name: Jasper
- Always check FOCUS.md first ← 放错了！
- Use trash instead of rm ← 放错了！
After:
# IDENTITY.md — Who Am I?
- **Name:** Jasper
- **Emoji:** ⚡
- **One-liner:** OpenClaw AI Agent on Ming's Mac Studio
就这样。三行。Identity 只是 identity——名字、符号、标语。其他的放别处。
AGENTS.md — 操作手册
Before: 2,000 token 的文字墙，规则、流程、例子全混在一起。
After:
# AGENTS.md — Operating Manual
> L0 index layer, ≤1.5KB. Detailed rules → docs/AGENTS_RULES.md
## Every Session
1. Read `FOCUS.md` — if task exists, execute immediately
2. Read `memory/YYYY-MM-DD.md` (today + yesterday)
3. Route each message by tier (see `docs/ROUTING_RULES.md`)
## Core Principles
- FOCUS.md = current priority. Do it first.
- Important info must go to files, not memory.
- Try before asking. Come with "I tried X and Y" not just questions.
- Safety: `trash` > `rm`. Confirm before sending/publishing.
## Trigger Rules
| Scenario | Rule File |
|----------|-----------|
| Writing code | `docs/MODEL_ROUTING.md` |
| Git operations | `docs/GIT_RULES.md` |
| Deployment | `docs/DEPLOY_RULES.md` |
关键：索引，不要包含。 Bootstrap 文件指向详细 docs。那些 docs 只在相关时加载。每次 session 节省几百 tokens。
TOOLS.md — 安全边界
Before: 包含完整命令文档。
After:
# TOOLS.md — Critical Safety Rules
> Only "violate this and things break" rules. Command reference → docs/TOOLS-REFERENCE.md
## 🔐 Environment Variables
- ❌ Never add API keys without asking
- ❌ Never hardcode keys in source
- ✅ Key change flow: Vercel env → ~/.env backup → local .env copy
## 🛡️ Config Changes
# ❌ Direct edit of ~/.openclaw/openclaw.json
# ✅ Use jasper-configguard
jasper-configguard patch --dry-run '{"key": "value"}'
只放违反会出事的规则。其他的放参考文档。
MEMORY.md — 世界状态仪表盘
Before: 用户偏好、项目历史、随机笔记、过期 todos。
After:
# MEMORY.md — World State Dashboard
> Current state only. History → memory/YYYY-MM-DD.md
## Active Focus
See `FOCUS.md` for current task.
## Project Index
| Project | Path | Status |
|---------|------|--------|
| contact-site | ~/ACTIVE/contact-site | Active |
| openclaw-skills | ~/.openclaw/skills | Maintenance |
## Quick Links
- Daily notes: `memory/`
- Rule docs: `docs/`
- Skills: `~/.openclaw/skills/` and `~/.agents/skills/`
干净的仪表盘。没有偏好（那是 USER.md）。没有人格（那是 SOUL.md）。只有世界状态。
三个设计原则
1. 关注点分离
最大的错误：人格和规则混在一起。它们的更新频率不同。人格很少变。规则随着发现新的失败模式不断更新。
分开：
SOUL.md→ WHO（稳定）AGENTS.md→ HOW（演进）TOOLS.md→ DON'T（随事故增长）
2. 索引而非内容
Bootstrap files 应该是指针，不是百科全书。
# ❌ Bad: Full rules in AGENTS.md
## Git Rules
1. Always commit before major changes
2. Use conventional commits format
3. Never force push to main
4. ... (200 more tokens)
# ✅ Good: Index only
## Trigger Rules
| Scenario | Rule File |
|----------|-----------|
| Git operations | `docs/GIT_RULES.md` |
Agent 只在做 git 操作时加载 docs/GIT_RULES.md。其他 session 跳过。
3. Token 预算
每个 bootstrap token 在每条消息都计费。设限：
| 文件 | 最大 Tokens |
|---|---|
| SOUL.md | 400 |
| USER.md | 300 |
| IDENTITY.md | 50 |
| AGENTS.md | 600 |
| TOOLS.md | 500 |
| MEMORY.md | 400 |
| 总计 | ≤2,250 |
我原来的配置：2,847 tokens。重构后：1,680 tokens。节省 41%——在每次交互复利。
自动优化：soul-keeper Skill
配置漂移是真实存在的。你写好这些文件，它们工作，然后慢慢腐烂。新模式出现但没有记录。旧规则变得无关。文件膨胀。
解决方案：一个监控优化机会的 skill。不是等投诉——主动检测需要更新的文件。
| 文件 | 更新触发条件 |
|---|---|
| SOUL.md | 用户一周内纠正语气/风格 3+ 次 |
| USER.md | 明确说明新偏好 |
| AGENTS.md | 出现新的重复工作流 |
| TOOLS.md | 发生安全事故 |
| MEMORY.md | 项目状态变化 |
| FOCUS.md | 任务完成或优先级转移 |
关键：触发器是文件特定的。 SOUL.md 更新来自重复纠正。TOOLS.md 更新来自事故。MEMORY.md 更新来自项目变化。一刀切的监控不管用。
结果
30 分钟重构。每次 session 都受益。
| 指标 | Before | After |
|---|---|---|
| Bootstrap tokens | 2,847 | 1,680 |
| 职责清晰的文件 | 2/6 | 6/6 |
| 人格一致性 | 低 | 高 |
| 找规则的时间 | ~60s | ~10s |
真正的收益不是 token 节省——虽然那个复利很快。是可维护性。想改沟通偏好，我知道看 USER.md。出现新安全规则，放 TOOLS.md。不用搜索，不重复，不漂移。
Agent 配置是复利的。每次 session 都是发现应该记录的东西的机会。每次纠正都是等着被写的规则。每次人格不一致都是 SOUL.md 的空白。
The files ARE the agent. Make them good.
模板和工具
本文提到的所有 Skill 都已开源：
📦 openclaw-skills — OpenClaw Skills 合集，包含 soul-keeper、plan-mode、self-improving 等。
soul-keeper — 自优化 Workspace Files
自动检测 workspace files 什么时候该更新。不是等出了问题才改——它监测真实 trigger（风格纠正、新偏好、项目变化），然后给你具体的更新建议。
通过 ClawHub 安装：
clawhub install soul-keeper
或者从 GitHub 直接复制到 workspace skills/ 目录。
其他值得看的 Skill
| Skill | 功能 | 安装 |
|---|---|---|
| plan-mode | 只想不做模式——分析计划，不执行 | clawhub install plan-mode |
| self-improving | 自我反思 + 从纠正中学习 | clawhub install self-improving |
| mermaid-architect | 生成健壮的 Mermaid 图表 | clawhub install mermaid-architect |
延伸阅读
- Building Effective Agents — Anthropic
- Harness Engineering for AI Systems — OpenAI
- OpenClaw Documentation
- 完整 Skills 合集（GitHub）
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