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如何编写你自己的Antfarm工作流：workflow.yml、智能体人格与验证循环完全指南

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Antfarm 让你用一条命令在 OpenClaw 中搭建多智能体协作团队，而它真正的强大之处在于——你可以编写自己的 Antfarm 工作流。这篇文章带你完整走通编写自定义工作流的每一步：从workflow.yml的目录结构与核心字段，到 AGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md 三大智能体人格文件，再到让智能体"互相检查作业"的验证循环。只要你会写提示词，就能拥有一个属于自己的自动化开发流水线 🐜

Antfarm 工作流长什么样？

Antfarm 内置了三条工作流，分别覆盖不同场景：

你可以把它们当作"样板间"：workflows/feature-dev/workflow.yml、workflows/bug-fix/workflow.yml 和 workflows/security-audit/workflow.yml 就是三份可以直接抄作业的范例。完整的官方指南在 docs/creating-workflows.md。

第一步：搭好工作流目录结构

一条自定义工作流就是一个文件夹，放在workflows/目录下：

workflows/ └── my-workflow/ ├── workflow.yml # 工作流定义（必需） └── agents/ ├── researcher/ │ ├── AGENTS.md # 智能体工作指令 │ ├── SOUL.md # 智能体人格 │ └── IDENTITY.md # 智能体身份 └── writer/ ├── AGENTS.md ├── SOUL.md └── IDENTITY.md

记住一个原则：一个智能体只干一件事。研究和写作分开、分诊和修复分开，流水线才稳。

第二步：5分钟写明白 workflow.yml 核心字段

workflow.yml是工作流的"大脑"，顶层只关心六个字段：

定义智能体：role 决定权限

每个智能体通过role获得不同的工具权限，这是安全边界的关键设计：

验证者故意没有写权限——它审查代码时无法"顺手改一下"，这保证了验证结果的公正性。

定义步骤：input + expects 就是智能体间的通信协议

每个步骤包含三部分，理解它就理解了整个工作流的通信机制：

• input：提示词模板，支持{{task}}（原始任务）和上一步输出的变量（如{{findings}}）
• expects：输出中必须包含的成功标记，例如"STATUS: done"
• on_fail：重试次数用尽后的兜底动作，通常是escalate_to: human升级到人工

智能体之间靠输出里的KEY: value对传递上下文。比如第一步输出FINDINGS: ...，第二步的模板里就可以引用{{findings}}。变量名会自动转成小写。

一个最小的两段式工作流骨架长这样：

steps: - id: research agent: researcher input: | 研究以下主题：{{task}} 回复： STATUS: done FINDINGS: 你的发现 expects: "STATUS: done" - id: write agent: writer input: | 基于以下发现撰写内容：{{findings}} 回复： STATUS: done OUTPUT: 最终内容 expects: "STATUS: done"

第三步：智能体人格三件套——AGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md

智能体的"灵魂"由三个 Markdown 文件组成，以 feature-dev 工作流中的 Planner 为例：

1. AGENTS.md —— 工作手册（最重要）

写清四件事：这个智能体负责什么、分几步执行、输出格式（必须与expects匹配）、以及不要做什么（划定边界）。例如 Planner 的手册里明确写着"不要写代码——你是规划者，不是开发者"。

2. SOUL.md —— 人格基调

只需几行，描述语气与做事风格。比如 Planner 的人格是："分析型、严谨、有条理……对故事粒度谨慎：拿不准时就切更小。"

3. IDENTITY.md —— 身份信息

名字和角色，一两行即可：

# Identity Name: Planner Role: Decomposes tasks into ordered user stories

💡 不用从零开始写：Antfarm 在 agents/shared/ 下提供了 setup、verifier、pr 三个开箱即用的共享智能体。在workspace.files里用相对路径引用即可，例如 agents/shared/verifier/AGENTS.md 就是一位自带安全检查清单的"质检员"。

第四步：验证循环——让智能体互相检查作业

这是 Antfarm 工作流质量的核心秘密：开发者不给自己打分，独立的 verifier 按验收标准逐项检查。验证步骤的完整实现可以看 workflows/feature-dev/workflow.yml。

配置方式只需三行：

- id: verify agent: verifier input: | 检查实现是否满足验收标准... 回复 STATUS: done 或 STATUS: retry 并附 ISSUES。 expects: "STATUS: done" on_fail: retry_step: implement # 失败后带着反馈重跑实现步骤 max_retries: 3 on_exhausted: escalate_to: human

当验证者回复STATUS: retry并列出ISSUES:时，implement步骤会自动重跑，且提示词中会自动注入{{verify_feedback}}变量——修复者能精确看到上次哪里出了问题。重试次数耗尽才升级到人工，任何失败都不会静默消失。

对于"一个任务拆成多个故事逐个实现"的场景，还可以用type: loop步骤：planner 输出STORIES_JSON后，每个故事在全新会话中被独立实现和验证（默认每故事 2 次重试，单次运行最多 20 个故事）。feature-dev 的 implement 步骤就是这样工作的，见 workflows/feature-dev/workflow.yml。

第五步：一键安装与运行

把工作流目录放进workflows/，然后：

antfarm workflow install my-workflow # 安装：配置工作区、注册智能体、设置 cron 轮询 antfarm workflow run my-workflow "任务描述" antfarm workflow status "任务关键词" # 随时查看进度

安装完成后，各智能体通过独立的 cron 任务轮询共享的 SQLite 数据库，领取步骤、执行工作、把上下文传给下一位智能体——没有中心编排器，也没有 Docker、队列或外部服务。更多命令（runs、resume等）见 README.md。

新手避坑清单 ✅

• 输入模板要具体——智能体拿到的 input 就是它的全部任务上下文，模糊的输入只会产出模糊的结果
• 每个步骤都写明输出格式——智能体必须知道该返回哪些KEY: value对
• 验证者用verification角色，分析者用analysis角色——用权限锁死职责边界
• 先跑小任务再上复杂功能——简单任务能帮你快速定位模板问题
• 完整建议清单见 docs/creating-workflows.md 的 Tips 章节

相关资源

• 官方创建工作流指南：docs/creating-workflows.md
• 内置工作流范例：workflows/
• 共享智能体：agents/shared/
• Antfarm 技能说明（含全部 CLI 命令）：skills/antfarm-workflows/SKILL.md

会写提示词，就会写 Antfarm 工作流。从内置的feature-dev复制一份开始改，你的第一个自定义流水线今天就能跑起来 🚀

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