Agent 辅助模式

Agent 辅助模式让你用自然语言做分析。Agent 工作台内置 Codex 运行时，Agent 不是通用聊天机器人，而是经 MCP 连接到平台：查询工具、检索数据库、读取任务日志、在确认门控下提交动作。

典型流程

自然语言提问 → MCP 工具发现 → 数据库 / 资源查询 → 受控提交 → 结果解读

对每个请求，Agent 会先做能力路由，把需求分到四类之一处置：直接执行 / 适配后执行 / 需补充输入 / 需探索——能直接跑的不绕路，缺输入的先向你要，需要探索的给出候选路线再逐步推进。

进入 Agent 工作台

从平台首页导航打开「Agent 工作台」；
工作台会话绑定你的用户与项目，后端自动写入 MCP 配置；
像聊天一样描述需求，需要时上传或指定平台里已有的文件。

[截图整理中：Agent 工作台主界面]

Agent 能做什么

Agent 通过 MCP 访问的能力（详见 MCP 治理）：

查询工具 schema：了解有哪些工具、参数怎么填，选型有依据；
检索数据库与工作区文件：跨库查证据、引用工作区与任务产物文件；
读取任务日志与结果清单：诊断失败原因、解读输出文件；
受控提交动作：提交分析任务等写操作，需你确认后执行。

确认门控的体验

只读操作（L1，48 个）直接执行：查工具、查数据库、读日志不打扰你；
写操作（L2，7 个）先确认：Agent 每次要提交任务、执行批处理时，会在对话里给出将要执行的调用与参数，等你点击确认才真正提交；
文件工具（1 个）受工作区边界与会话权限约束：如更新 R 脚本，需要更明确的授权。

* 层级计数为 2026-10-16 目录口径静态清点（静态展开 56 个：只读 48、受控写 7、文件 1），会话实际可见数以 tools/list 为准。

你随时可以拒绝或要求 Agent 修改方案后再确认。

[截图整理中：一次 L2 写操作的确认交互]

平台 skills：预装的领域操作手册

Agent 工作台预装了 9 个平台 skills。skill 是写给 Agent 的结构化操作手册（什么时候用、按什么步骤、产出什么格式）。你不需要手动调用——Agent 根据你的请求自动匹配触发：

skill	作用	什么时候触发
platform-capability-planner	能力发现与选型，只列候选不提交	描述了分析目标但还没确定用哪个工具
mcp-task-lifecycle	读实时 schema → 组参数 → 提交任务 → 保存 task_id	已确定要提交的平台工具
task-results-reader	只读任务状态、日志、产物清单	拿着 task_id 问进度、结果或失败原因
bulk-rnaseq-analysis	bulk RNA-seq 项目编排：定量、差异、富集、报告、续跑	RNA-seq 项目的重跑、续跑与批量编排
gene-identity-gate	基因身份核对门控，避免 ID/别名张冠李戴	ID 解释会影响结论或跨库合并时
rstudio-analysis-runtime	RStudio 容器内受控执行与维护 R 脚本	明确要求在 RStudio 里跑/改 R 脚本
academic-paper-polish	论文润色统一路由（中英混合自动分段派发）	要求润色论文但未指定语言，或中英混合稿
chinese-academic-polish	中文学术保守润色，先审计后改写	明确润色中文段落
plant-paper-writing	英文论文润色，含基因命名规范与 ESL 检查	明确润色英文段落

写分析类请求时把目标、物种、数据和阈值说清楚，Agent 就能选对 skill 并按其中的规程执行。

一个典型对话

用户：这份玉米候选基因表，帮我整理每个基因的转录因子调控证据。

Agent：
1. 解析上传的基因表，核对基因身份
2. gene_id_mapper 统一基因 ID
3. 查询 PlantTFDB / JASPAR / PlantRegMap
4. motif_to_tf_mapping 把 motif 关联到 TF
5. 汇总为一份候选 TF 证据表

每一步工具调用都进入 MCP 审计，可在审计记录中回查。

MCP 接入通道

平台为外部 MCP 客户端提供 compat（/api/mcp/*）与 official（/api/mcp-official/*）双通道，能力一致，详见 MCP 治理。

安全边界

Agent 不执行任意 shell，只调用 MCP 暴露的工具；
L1 读免确认、L2 写需确认、文件工具按会话权限；
大结果经 Result Store 分页返回，避免上下文溢出；
每次调用记录用户、权限范围、确认状态等审计元数据。