用途：指导在 Convex 项目中配置 AI 智能体，管理会话线程并生成 LLM 回复，是其他智能体能力的基础。适用场景包括：在项目中初次设置 Convex 智能体；创建或延续用户会话线程；从 LLM 生成文本回复或结构化 JSON；配置智能体默认项（系统提示词、聊天模型、嵌入模型）；构建需要消息历史的基础聊天界面。
使用方式：一、在 convex/convex.config.ts 中添加 agent 组件（import agent from "@convex-dev/agent/convex.config"; app.use(agent);），运行 npx convex dev 生成所需代码。二、定义智能体：使用 @convex-dev/agent 的 Agent 与语言模型创建实例，可设置 name、languageModel、instructions。三、创建线程：在 action 中调用 myAgent.createThread(ctx, { userId, title })，返回 threadId。四、生成回复：通过 myAgent.continueThread 获取线程后调用 thread.generateText({ prompt })，返回结果文本。
关键原则：线程隔离，每个用户或会话拥有独立历史；生成回复自动存入线程；每次生成默认携带近期消息历史；LLM 调用使用 action，事务写入使用 mutation；提供显式返回类型以避免循环引用错误。
常见模式：创建线程时始终包含 userId 以实现按用户组织；消息历史自动纳入 LLM 上下文；同一线程可被多个智能体使用。后续可参考 threads、messages、tools 等技能扩展线程管理、消息处理与工具调用。限制：资料未提供收费、平台支持范围与性能数据。