> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/advanced-basic/agent-workspace.md).
# Рабочая область Agent
Полный рабочий процесс от создания до передачи
Agent подходит для задач с чёткой целью, требующих использования инструментов или файлов и, возможно, состоящих из нескольких шагов. Вход находится в левом меню【Работа】, а не во вкладке сверху, как в старом руководстве.
{% hint style="success" %}
Самый простой способ настройки — сначала сказать Agent, что вы хотите выполнить, а затем попросить его проверить, каких моделей, инструментов, баз знаний или каналов не хватает. Если нужен точный контроль, откройте окно редактирования Agent или вручную настройте это в【Настройках】.
{% endhint %}
### Из чего состоит рабочая область
| Раздел | Назначение | Когда нужно обращать внимание |
| --------------- | ---------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
| Agent | Сохраняет роль, модель, подсказку и возможности | Когда один и тот же тип работы нужно выполнять повторно |
| Задача | Запись одной непрерывной работы | Для каждого цели открывайте отдельную задачу, чтобы сохранять контекст |
| Рабочий каталог | Диапазон файлов, которые Agent может обрабатывать напрямую | Задачи с файлами: код,整理 материалов, генерация документов и т. п. |
| Область ввода | Отправляет цель, вложения и вызывает инструменты | Начать задачу или добавить требование |
| Правая панель | Просмотр статуса, файлов, подзадач и потока сообщений | Отслеживание длительных задач, проверка результатов или устранение неполадок |
### Начать задачу
{% stepper %}
{% step %}
#### 1. Откройте【Работа】и выберите Agent
Если подходящий Agent уже есть, просто выберите его; если нет — нажмите【Добавить интеллектуального агента】, в【Основной информации】сначала выберите режим запуска, а затем завершите создание в четырёх шагах: системная подсказка, навыки и база знаний. После создания режим запуска изменить нельзя.
{% endstep %}
{% step %}
#### 2. Выберите рабочий каталог
Если нужно работать с локальными файлами, выберите каталог для этой задачи; если файлы не задействованы, можно использовать рабочую область по умолчанию, созданную приложением. Одной задаче соответствует одна рабочая область, чтобы Agent не искал файлы по не связанным между собой каталогам.
{% endstep %}
{% step %}
#### 3. Опишите задачу через результат
Скажите Agent, что нужно сдать, какие материалы он может использовать, какие есть ограничения и как понять, что работа завершена. Например:
```
Прочитай протоколы совещаний в текущем каталоге, выдели решения, ответственных и сроки, создай action-items.md. Не изменяй исходные файлы.
```
{% endstep %}
{% step %}
#### 4. Проверьте процесс и результаты в правой панели
【Статус】показывает активные задачи, подагентов, рабочие процессы и фоновые команды; 【Файлы】позволяет просматривать и редактировать текстовые результаты; после включения режима разработчика также можно увидеть【цепочку вызовов】.
{% endstep %}
{% endstepper %}
### Подсказка про API gateway
Работа Agent зависит от API gateway Cherry Studio. Если gateway не включён, приложение предложит【Включить и запустить】; также можно перейти в【Настройки】→【API gateway】, чтобы проверить порт, статус работы и блокировку местным защитным ПО.
{% hint style="warning" %}
API gateway — это зависимость для работы Agent, но это не означает, что интерфейс нужно открывать в сеть. По умолчанию достаточно локального использования; копировать URL и API-ключ нужно только если вы явно хотите, чтобы к нему обращались другие программы.
{% endhint %}
### Один Agent или несколько Agent
* Одна и та же роль, один и тот же набор возможностей, но разные задачи: используйте одного Agent и создавайте несколько задач.
* Разные роли, разный объём материалов или разные права: разделите на несколько Agent.
* Для одной цели, требующей параллельного исследования или сотрудничества в несколько шагов: сначала дайте одному Agent использовать подагентов или рабочие процессы, не нужно сразу вручную создавать много Agent.
### Пример использования: организация материалов проекта
Менеджер продукта помещает описание требований, записи интервью и материалы по конкурентам в одну папку, создаёт Agent «Организация требований», привязывает базу знаний по продукту и использует право доступа【Пошаговое подтверждение】. Agent сначала читает материалы, затем пишет список требований и вопросы на уточнение в новый файл. Менеджер продукта прямо в правой панели【Файлы】редактирует текст, а исходные материалы остаются без изменений.
Почему Agent не видит только что привязанную возможность?
Содержимое редактирования Agent сохраняется автоматически. Уже формирующийся ответ не будет прерван; изменения модели, навыков, MCP и базы знаний начнут действовать со следующего сообщения. Если всё ещё не появилось, сначала убедитесь, что возможность включена, и затем отправьте новое сообщение.
Удаление рабочего каталога удалит и файлы с диска?
При удалении рабочего каталога в списке задач будут удалены только запись о каталоге в Cherry Studio и записи задач в этом каталоге; реальные каталоги на диске удалены не будут. Действия Agent с файлами во время выполнения задачи по-прежнему зависят от выбранного режима прав доступа.
Удаление рабочего каталога удалит и файлы с диска?
При удалении рабочего каталога в списке задач будут удалены только запись о каталоге в Cherry Studio и записи задач в этом каталоге; реальные каталоги на диске удалены не будут. Действия Agent с файлами во время выполнения задачи по-прежнему зависят от выбранного режима прав доступа.
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/advanced-basic/agent-workspace.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
