以我们的配置为例，我设想的工作流程如下。我们的主智能体（agent）拥有五个子智能体：
| 子智能体 | 触发条件 |
|---|---|
| publicator | 成员分享一段文本，希望在发布前进行优化 |
| links | 将零散的链接整理成一篇帖子 |
| web | 论坛外部发生变化的事物 |
| base | 精选档案库：旧讨论、文档、书籍 |
| at | 成员分享的图表，需对照我们的公开方法进行审核 |
目前，父级大语言模型（LLM）会读取子智能体的描述，并通过 spawn_agent 选择其中一个。引入“门控”（gate）机制后，这一决策权将从父级 LLM 手中转移出去：
- 在智能体上设置一个门控选项，指向一个决策模型。
- 可选方案包括已有的子智能体描述，外加“自行回答”。管理员无需编写任何新内容。
- 仅提供当前用户有权限访问的子智能体。
- 当置信度高于阈值时，子智能体直接运行；低于阈值时，结果作为提示传递给父级 LLM，由 LLM 像现在一样做出决定。
- 由于决策模型可以分类图像，“成员分享了图表”这一判断可直接来自图像本身。
同样的门控机制，若以是/否问题的形式呈现，也可在 LLM 运行前作为护栏使用。
我们是一个教育社区，不提供交易信号、价格目标或投资建议，因此*“这是否是在询问交易信号？”* → 返回固定回复。目前，这条规则写在每个提示词中，但在压力测试下，模型往往会偏离该规则。
如果您能着手实现，我们将很乐意在我们的论坛上试用早期版本。