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El paquete de referencia de agentes personales es un pequeño conjunto de escenarios de QA respaldado por un repositorio para flujos de trabajo locales de asistentes personales. No es una referencia genérica de modelos y no necesita un ejecutor nuevo: reutiliza la pila privada de QA (descripción general de QA), el canal de QA sintético y el catálogo YAML qa/scenarios existente.

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Escenarios

Diez escenarios, definidos en qa/scenarios/personal/*.yaml: Los metadatos del paquete legibles por máquina (lista de identificadores, título y descripción) se encuentran en extensions/qa-lab/src/scenario-packs.ts como QA_PERSONAL_AGENT_SCENARIO_IDS. Ejecute el paquete con --pack personal-agent:
--pack es acumulativo con indicadores --scenario repetidos. Los escenarios explícitos se ejecutan primero y, después, los escenarios del paquete se ejecutan en el orden de QA_PERSONAL_AGENT_SCENARIO_IDS, eliminando los duplicados. El paquete está dirigido a qa-channel con mock-openai u otra vía de proveedor de QA local. No lo dirija a servicios de chat activos ni a cuentas personales reales.

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Modelo de privacidad

Los escenarios utilizan únicamente usuarios ficticios, preferencias ficticias, secretos ficticios y el espacio de trabajo temporal del Gateway de QA creado por el conjunto. No deben leer ni escribir la memoria, las sesiones, las credenciales, los agentes de inicio, las configuraciones globales ni el estado activo del Gateway de usuarios reales de OpenClaw. Los artefactos permanecen en el directorio de artefactos existente del conjunto de QA y se tratan como resultados de pruebas. Las comprobaciones de ocultación utilizan marcadores ficticios para que sea seguro inspeccionar los fallos y registrarlos en incidencias.

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Ampliación del paquete

Añada nuevos casos .yaml en qa/scenarios/personal/ y, después, añada el identificador del escenario a QA_PERSONAL_AGENT_SCENARIO_IDS. Mantenga cada caso pequeño, local y determinista en mock-openai, y centrado en un único comportamiento del asistente personal. Buenos candidatos para continuar: comprobaciones de exportación de trayectorias ocultadas y comprobaciones de flujos de trabajo de plugins exclusivamente locales. Evite añadir un nuevo ejecutor, plugin, dependencia, transporte activo o evaluador de modelos hasta que el catálogo de escenarios tenga suficientes casos estables para justificar esa superficie.