Konversation
Überblick
Die Konversation von Work wird durch Agent Loop angetrieben. Nachdem der Nutzer eine Nachricht gesendet hat, tritt der Agent in einen autonomen Schleifenzyklus aus Schlussfolgern und Ausführen ein: Bedarf analysieren → Tool aufrufen → Ergebnis abrufen → weiter schlussfolgern, bis die Aufgabe abgeschlossen ist oder eine Abbruchbedingung erreicht wird. Der gesamte Ablauf wird über Streaming-Ereignisse in Echtzeit auf der Oberfläche dargestellt.
Nachrichtentypen
Der Nachrichtenfluss der Konversation enthält die folgenden Typen:
| Nachrichtentyp | Darstellungsweise | Beschreibung |
|---|---|---|
| Nutzernachricht | Rechtsbündige Sprechblase | Vom Nutzer gesendeter Text und Anhänge |
| Assistententext | Linksbündiges Markdown-Rendering | Textantwort des Agents, unterstützt Code-Hervorhebung, mathematische Formeln und Tabellen |
| Tool-Aufruf | ToolCallGroup-Klappfeld | Tool-Name + Eingabeparameter + Ausführungsstatus + Ausgabeergebnis |
| Denkprozess | Thinking-Klappblock | Schlussfolgerungsprozess des Agents (native Thinking-Modelle wie Claude) |
| Aufgabenverwaltung | TaskPanel-Aufgabenfeld | Strukturierte Aufgabenliste (offen/in Bearbeitung/abgeschlossen) |
| Subagenten-Aktivität | SubagentToolRow | Ausführungsprozess des Subagenten, mit besonderer Kennzeichnung |
| Frage-Interaktion | QuestionWizard | Strukturierte Rückfrage des Agents an den Nutzer |
Anzeige von Tool-Aufrufen
Wenn der Agent ein Tool aufruft, zeigt die Oberfläche die Komponente ToolCallGroup an:

| Anzeigeelement | Beschreibung |
|---|---|
| Tool-Name | Kennung des aufgerufenen Tools (z. B. Bash, Read File) |
| Eingabeparameter | Vom Tool empfangene Parameter (aufklappbar einsehbar) |
| Ausführungsstatus | loading (rotierendes Symbol) / success (grünes Häkchen) / error (rotes Kreuz) |
| Ausgabeergebnis | Vom Tool zurückgegebener Inhalt (lange Inhalte aufklappbar) |
Mehrere Tool-Aufrufe werden nach Ausführungsreihenfolge gruppiert dargestellt. Parallel ausgeführte Tools werden in derselben Gruppe angezeigt.
Streaming-Ausgabe
Die Antwort des Agents wird über Streaming-Ereignisse in Echtzeit an die Oberfläche gesendet:
| Ereignistyp | Beschreibung |
|---|---|
text_delta |
Textfragment, wird Zeichen für Zeichen an den Nachrichtenbereich angehängt |
thinking |
Fragment des Denkprozesses (unterstützt Anthropic-natives Thinking) |
tool_use_start |
Tool-Aufruf beginnt, Tool-Name und Parameter werden angezeigt |
tool_result |
Ergebnis der Tool-Ausführung, aktualisiert das Statussymbol |
error |
Fehlermeldung |
done |
Diese Runde abgeschlossen |
Der Nutzer kann während der Streaming-Ausgabe die Schlussfolgerungen und Aktionen des Agents in Echtzeit verfolgen, was ein transparentes Ausführungserlebnis bietet.
Sitzungsverwaltung
Neue Sitzung erstellen
Klicken Sie oben links auf die Schaltfläche „Neue Konversation" oder verwenden Sie das Tastenkürzel, um eine neue Sitzung zu erstellen. Eine neue Sitzung beginnt auf der Begrüßungsseite, oder Sie starten die Konversation durch direkte Eingabe einer Nachricht.
Aktionen in der Sitzungsliste
| Aktion | Beschreibung |
|---|---|
| Suchen | Sitzungstitel nach Schlüsselwörtern filtern |
| Anheften | Wichtige Sitzungen oben in der Liste fixieren |
| Ordner-Gruppierung | Sitzungen in benutzerdefinierten Ordnern organisieren |
| Löschen | Sitzung entfernen (nicht wiederherstellbar) |
| Umbenennen | Sitzungstitel ändern |
Sitzungs-Snapshot und Wiederherstellung
Die APP unterstützt die Persistenz von Sitzungs-Snapshots, um Konversationsverlust durch unerwartete Unterbrechungen zu verhindern:
| Snapshot-Strategie | Beschreibung |
|---|---|
every_tool_round (Standard) |
Speicherung nach jedem Tool-Aufruf |
every_round |
Speicherung nach jeder LLM-Interaktionsrunde |
manual |
Speicherung nur bei manueller Auslösung |
Snapshots werden als JSON-Dateien gespeichert (atomares Schreiben, .tmp + rename zum Schutz vor Beschädigung) und können über resumeSessionId zur Wiederherstellung unterbrochener Sitzungen genutzt werden.
Lokale und entfernte Konversationen
In Multi-Node-Szenarien zeigen die Konversationen in der Sitzungsliste unterschiedliche Herkunftssymbole an:
| Symbol | Bedeutung |
|---|---|
| Konversation, die von einem lokalen APP-Node gestartet oder ausgeführt wurde | |
| Konversation, die von einem entfernten Node ausgeführt wurde | |
| Konversation aus einem IM-Kanal (Telegram, WeChat usw.) |
Dies hilft dem Nutzer, die Ausführungsherkunft einer Konversation schnell zu unterscheiden.
Fähigkeit von Agent Loop bei komplexen Aufgaben
Agent Loop ermöglicht es Work, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die mehrere Schritte erfordern:
Beispielszenario: Der Nutzer fordert „Analysiere die Verzeichnisstruktur des Projekts und generiere ein Architekturdokument"
Runde 1: Agent ruft List Directory auf, um die Projektstruktur zu durchsuchen
Runde 2: Agent ruft Glob Files auf, um wichtige Konfigurationsdateien zu suchen
Runde 3: Agent ruft Read File auf, um den Inhalt der Kerndateien zu lesen
Runde 4: Agent ruft Search Files auf, um Modulabhängigkeiten zu finden
Runde 5: Agent führt eine Gesamtanalyse durch und generiert ein Markdown-Architekturdokument
Runde 6: Agent ruft Write File auf, um das Dokument im angegebenen Pfad zu speichern
Während des gesamten Ablaufs entscheidet der Agent autonom, welche Tools aufgerufen und in welcher Reihenfolge sie ausgeführt werden, ohne dass der Nutzer Schritt für Schritt anleiten muss. Standardmäßig sind maximal 25 Schleifenrunden möglich, und ein Schutzschalter-Mechanismus sorgt bei Anomalien für einen automatischen Stopp.
Technische Details finden Sie unter Agent-Schleifen-Engine.
Tipps: Wie man effektiver mit dem Agent kommuniziert
| Technik | Beispiel | Wirkung |
|---|---|---|
| Klares Ziel | „Hilf mir, die Funktion formatDate in utils.ts zu refaktorieren und stattdessen date-fns zu verwenden" | Der Agent lokalisiert Ziel und Lösung präzise |
| Schrittweise Anfrage | „Liste zuerst alle .tsx-Dateien auf und sag mir dann, welche Klassenkomponenten verwenden" | Der Agent führt schrittweise aus, das Ergebnis ist besser steuerbar |
| Tool angeben | „Bitte verwende Bash, um npm test auszuführen" |
Der Agent verwendet direkt das angegebene Tool |
| Bestätigung anfordern | „Sag mir zuerst deinen Plan und führe ihn erst nach Bestätigung aus" | Verhindert, dass der Agent Dateien direkt ändert |
| Kontext bereitstellen | „Dies ist ein React + TypeScript-Projekt, das mit Vite gebaut wird" | Der Agent gibt passendere Empfehlungen |
Wie man eine laufende Aufgabe abbricht
Wenn der Agent eine Aktion ausführt, die Sie nicht erwarten:
- Klicken Sie unten im Nachrichtenfluss auf die Schaltfläche Stopp (oder drücken Sie
Esc) - Der Agent stoppt, nachdem die aktuelle Tool-Ausführung abgeschlossen ist
- Bereits ausgeführte Aktionen (z. B. bereits erstellte Dateien) werden nicht automatisch rückgängig gemacht
- Sie können die Konversation fortsetzen und den Agent anweisen, vorherige Aktionen rückgängig zu machen
Hinweis: Ein laufender Bash-Befehl wird beendet (durch Senden von SIGTERM), aber die Auswirkungen bereits abgeschlossener Befehle können nicht automatisch rückgängig gemacht werden.
Was tun, wenn ein Tool-Aufruf fehlschlägt
| Fehlerursache | Lösung |
|---|---|
| Unzureichende Berechtigung | Der Agent erklärt, welche Berechtigung benötigt wird; Sie können sie im Popup erlauben oder die Sicherheitsstufe des Tools anpassen |
| Datei existiert nicht | Prüfen Sie, ob der Pfad korrekt ist; Sie können den Agent zuerst mit Glob/List Directory den Speicherort der Datei bestätigen lassen |
| Fehler bei der Befehlsausführung | Der Agent analysiert den Fehler in der Regel automatisch und versucht es erneut. Wenn es wiederholt fehlschlägt, geben Sie manuell mehr Kontext an |
| Netzwerk-Timeout | Netzwerk-Tools wie Web Fetch können aufgrund von Netzwerkproblemen fehlschlagen; versuchen Sie es später einfach erneut |
Zugehörige Dokumente
- Multimodale Ein- und Ausgabe — Fähigkeiten zur Dateieingabe und -vorschau
- Subagent — Aufgabenzerlegung und Delegation
- Agent-Schleifen-Engine — Zugrunde liegender Schleifenmechanismus
- 5-schichtige Kontextkomprimierung — Kontextverwaltung langer Konversationen
