agent-message 技能
智能体消息发送技能，用于向指定智能体发送消息并获取响应。支持多模态消息（文本、图片）、流式输出、历史消息加载。
概述
当需要调用其他智能体、发送图片进行分析、或进行跨智能体协作时使用此技能。
命令格式
bash
tpclaw agent -m <message> -a <agent-id> [options]参数说明
| 参数 | 短参数 | 必须 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
--message | -m | 是 | - | 消息内容 |
--agent | -a | 否 | main | 智能体 ID |
--file | -f | 否 | - | 从文件读取消息内容 |
--format | - | 否 | text | 输入格式：text 或 json |
--stream | - | 否 | false | 流式输出 |
--json | - | 否 | false | JSON 格式输出 |
--history | -H | 否 | false | 加载历史消息上下文 |
输入格式
text 格式（默认）
纯文本消息，CLI 自动转换为 OpenAI 格式：
bash
tpclaw agent -a main -m "你好，请帮我分析这段代码"json 格式
OpenAI 协议格式，用于多模态消息（包含图片）：
bash
tpclaw agent -a main --format json -m '{"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"分析这张图片"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"/path/to/image.jpg"}}]}]}'注意： 使用 --format json 时，JSON 必须是有效的 OpenAI 消息格式。
历史消息加载
--history 参数用于保持对话上下文连续性。
使用场景
- 截图分析后续处理：调用工具截图后，如需基于之前的分析继续对话
- 多轮任务协作：需要在同一会话中完成多个相关步骤
- 上下文延续：新消息需要参考之前对话中的信息
示例
bash
# 加载历史消息上下文继续对话
tpclaw agent -m "继续上次的任务" -a main --history多模态消息
支持 OpenAI 标准的多模态消息格式。
支持的图片格式
| 格式 | 说明 |
|---|---|
| 本地路径 | /tmp/images/photo.png 或 file:///tmp/images/photo.png |
| URL | https://example.com/image.png |
| Base64 | data:image/png;base64,iVBORw0KGgo... |
发送图片示例
bash
# 使用 --format json 发送多模态消息（JSON 必须压缩为单行）
tpclaw agent -a main --format json -m '{"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"请分析这张图片"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"/tmp/snapshot_xxx.jpg"}}]}]}'JSON 格式说明
正确的 OpenAI 消息格式：
json
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "你的问题"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "/path/to/image.jpg"}}
]
}
]
}重要提示：
- 命令行中 JSON 必须压缩为单行
- 使用单引号包裹 JSON，避免 shell 转义问题
- 图片路径使用
image_url类型
使用示例
基本使用
bash
# 向默认智能体发送文本消息
tpclaw agent -a main -m "你好，请帮我分析这段代码"
# 向指定智能体发送消息
tpclaw agent -m "生成一份周报" -a report-agent
# 从文件读取消息
tpclaw agent -f ./task.txt -a main智能体协作
bash
# 让主智能体调用其他智能体
tpclaw agent -m "请调用 code-reviewer 智能体审查 ./src/utils.go 文件" -a main
# 向翻译智能体发送任务
tpclaw agent -m "翻译这段文字到英文" -a translator图片分析
bash
# 发送图片进行分析
tpclaw agent -a main --format json -m '{"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"分析这张截图"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"/tmp/screenshot.png"}}]}]}'模型视觉能力
| 模型系列 | 视觉支持 |
|---|---|
| GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-4-vision | 支持 |
| Claude-3, Claude-4 | 支持 |
| GLM-4V, GLM-4.6V | 支持 |
| Qwen-VL, Qwen2-VL, Qwen2.5-VL | 支持 |
| Gemini, DeepSeek | 支持 |
| GPT-4, GPT-3.5, GLM-4 | 不支持 |
错误处理
| 错误 | 解决方案 |
|---|---|
Agent not found | 使用 tpclaw agents list 查看可用智能体 |
Failed to load image | 检查图片路径和格式 |
JSON 格式无效 | 检查 JSON 格式是否正确，确保压缩为单行 |
Request timeout | 检查网络连接或使用默认非流式模式 |
最佳实践
1. 选择合适的智能体
根据任务类型选择专门的智能体：
bash
# 代码审查
tpclaw agent -m "审查代码" -a code-reviewer
# 文档生成
tpclaw agent -m "生成文档" -a doc-writer
# 数据分析
tpclaw agent -m "分析数据" -a data-analyst2. 合理使用历史消息
需要上下文时使用 --history：
bash
# 首次对话
tpclaw agent -m "分析这个文件" -a main
# 继续对话（保持上下文）
tpclaw agent -m "继续深入分析" -a main --history3. 图片大小控制
建议图片小于 500KB，以提高处理效率。