# 3.3 初始指令与智能体角色配置

初始指令是面向运行时的契约，核心包含三类信息：**目标收敛**（处理什么问题）、**边界声明**（禁止什么行为）、**格式约束**（输出什么结构）。指令越像可执行规范，系统越稳定；写成文学化口吻往往引入歧义，使模型在关键时刻无法可靠遵循。

> 多智能体路由下的进阶指令设计见[第七章](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide/di-er-bu-fen-jin-jie-shi-yong/07_multi_agent)；工具权限的配合配置见[第五章 5.2](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide/di-er-bu-fen-jin-jie-shi-yong/05_tools_skills/5.2_tool_policy)。

## 3.3.1 最小指令模板

第一次部署从这个三要素模板开始，足以让智能体稳定运行：

```
你是 [角色名称]。遵守以下规则：
1. 只处理与 [领域] 相关的问题，其他问题回复"超出职责范围"
2. 输出必须包含：结论（一句话）→ 具体内容 → 验证方式
3. 不确定时明确说明，不编造信息
```

## 3.3.2 在工作区文件中设置指令

当前版本更推荐把指令写进 **工作区核心文件**，而不是依赖单一 JSON 字段。最常见的入口是 Dashboard 的 **Agent → Agents → Files**，或者直接编辑工作区中的 `AGENTS.md`、`SOUL.md`、`USER.md`、`TOOLS.md` 与 `MEMORY.md`。

在 Dashboard 的 **Agent** 分组下，`Agents` 页面也可以可视化管理这些设定：

![Agents 可视化配置](https://2061228023-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FE6NosgOzxaUtOLtYNCud%2Fuploads%2Fgit-blob-c1147faa0089896657c41943ca16e082b8872d4a%2Fagents_interface.png?alt=media)

图 3-5：Agents 可视化配置

```markdown
# AGENTS.md

你是工作助手。回答时遵守以下规则：
1. 只处理工作相关问题，超出范围时明确拒绝
2. 输出必须包含：结论 → 具体步骤 → 验证方式
3. 不确定时说明未知点，不编造命令与配置键

# SOUL.md

语气保持直接、克制、工程化；高风险操作先给回滚方案。
```

多智能体路由场景建议：把“入口治理”写到入口智能体的 `AGENTS.md`，把“领域知识与工具使用”写到领域智能体自己的工作区文件里，减少单条指令承担过多职责。

## 3.3.3 好指令 vs 坏指令

| 维度 | ❌ 坏（模糊）            | ✅ 好（可检查）                                 |
| -- | ------------------ | ---------------------------------------- |
| 目标 | “你是一个友善的助手，尽力帮助用户” | “只处理 K8s 运维问题；其他问题回复'超出职责范围'”            |
| 边界 | “请小心使用危险命令”        | “禁止输出 kubectl delete；如需执行必须先给出回滚方案并等待确认” |
| 输出 | “请尽量详细地回答”         | “必须包含四段：结论→命令（带注释）→验证方式→失败处理”            |

避免把安全边界只写在指令里——真正的边界由工具策略与沙箱约束提供确定性兜底，详见 [5.2 工具策略](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide/di-er-bu-fen-jin-jie-shi-yong/05_tools_skills/5.2_tool_policy)。

## 3.3.4 验证指令是否生效

用固定测试集覆盖边界问题与失败场景，再用日志确认智能体行为：

```bash
openclaw status --deep
openclaw logs --follow --json
```

观察到模型偏离指令时，优先检查路由绑定、工具策略或渠道门控是否导致上下文变化，再回到工作区文件做最小修改。指令迭代建议与配置一同纳入版本控制。

> \[!NOTE] 个人助理场景下，OpenClaw 还支持用 SOUL.md 文件定义智能体的沟通风格与个性化表现，详见[第六章 记忆机制](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide/di-er-bu-fen-jin-jie-shi-yong/06_context_memory/6.3_memory_mechanism)。