多角色、可定制 Skill、多渠道接入的统一运行时智能代理平台
从不同角色视角出发，描述平台如何为终端用户、业务方和平台管理员提供价值。
用户可以通过多种渠道接入数字员工平台，统一路由到后端运行时执行。
Next.js 应用，SSE 流式对话，管理控制台一体化
钉钉、企业微信群内 @机器人直接对话
标准 OpenAPI 接口，支持同步和流式两种模式
嵌入式客户端，无需 HTTP 直接在进程内调用
监控告警、CI/CD 事件触发自动化任务执行
作为 MCP Server 暴露能力给 Claude / Cursor
平台分为四层：接入层、调度层、运行时层、基础设施层。不同场景的数字员工通过 Profile 定义，绑定不同的 Skill 组合。
引入 Employee Profile 层，不同数字员工可绑定不同的 Skill 组合，拥有独立 Memory，按需启用 Sandbox。
业务方可以自主创建、维护、发布 Skill，通过 API 或管理控制台绑定到目标数字员工，平台热加载无需重启。
在现有 SKILL.md 元数据基础上增加 tags 和 scenes 字段，实现按员工角色过滤加载。
Sandbox 和 Memory 作为平台级运行时能力，支持按员工配置策略。
一个完整请求从用户选择数字员工到获得响应的全流程。
Web 前端 / 钉钉 Bot / REST API / Python SDK / Webhook / MCP，携带 employee_id + message
Nginx 反向代理 + FastAPI Gateway 完成鉴权、限流、协议转换，统一为内部 employee_id + message 格式
从 config.configurable.employee_id 提取员工 ID，调用 make_employee_agent(config)
加载 Profile → 筛选绑定的 Skills → 过滤允许的 Tools → 组装 Middleware → 构建角色系统提示词 → 创建 Agent 实例
ThreadData → Uploads → Sandbox（按 Profile 决定是否启用）→ Memory 注入（全局 + 员工级合并）
LLM 推理 → 调用 Tools → Skill 渐进式加载 (read_file SKILL.md) → Sandbox 代码执行 → 循环直到任务完成
Title 生成 → Memory 异步更新（去抖 30s，更新到员工级 employees/{id}/memory.json）
SSE Stream → Web/API | Webhook Callback → 钉钉 | SDK Return → 业务系统 | MCP Response → Cursor/Claude
不同场景的数字员工，绑定不同的 Skill 组合和运行时配置。