配置说明总览

COTA框架使用YAML格式的配置文件来定义智能体的行为、策略和外部服务连接。一个完整的COTA机器人配置包含以下几个核心部分。

📁 配置文件结构

bot/                    # 机器人项目目录
├── agent.yml               # 智能体配置文件（核心）
├── endpoints.yml            # 端点配置文件（连接配置）
└── policy/                  # 策略配置目录
    ├── data.yml            # 策略数据文件
    └── rules.yml           # 触发规则文件

🔧 核心配置组件

1. Agent配置 (agent.yml)

定义智能体的基本信息、对话模式、策略和动作。

主要配置项：

• system: 智能体基本信息
• dialogue: 对话模式和参数
• policies: 对话策略配置
• actions: 动作定义和提示词
• knowledge: 知识库配置（RAG功能）

2. Endpoints配置 (endpoints.yml)

配置外部服务连接，包括数据库、缓存、LLM等。

主要配置项：

• base_store: 数据存储配置
• channel: 通道缓存配置
• llms: 大语言模型配置

3. Policy配置 (policy/data.yml)

定义对话策略和示例，用于训练智能体的对话模式。

主要配置项：

• policies: 策略示例列表
• 每个策略包含完整的对话流程示例

4. Trigger配置 (policy/rules.yml)

定义触发规则，当用户输入匹配特定模式时自动执行相应动作。

主要配置项：

• triggers: 触发规则列表
• 每个规则包含触发条件和执行动作

🔗 相关配置

核心配置文件

• agent.yml: 智能体核心配置，定义系统描述、对话参数、策略和动作
• endpoints.yml: 外部服务配置，包括LLM、数据库和缓存连接
• policy/data.yml: 策略示例数据，用于match类型的策略学习
• policy/rules.yml: 触发规则配置，定义特定条件下的自动响应

配置建议

通过合理的配置，你可以创建功能强大、响应准确的COTA智能体：

1. 从简单开始: 使用基础的trigger策略，逐步添加高级功能
2. RAG增强: 通过knowledge配置集成知识库，提升回答准确性
3. 策略组合: 结合trigger和match策略，平衡响应速度和智能程度，通过llm DPL结合知识库持续优化DPL能力
4. 生产优化: 配置持久化存储和缓存，确保系统稳定性