# Bailian Managed Agent

> Infraestructura declarativa para agentes gestionados de Aliyun Bailian: agents.yaml como fuente de verdad, con init, validate, plan, apply y destroy vía `bl managed-agent`.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-managed-agent
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-managed-agent.md

Repositorio: https://github.com/modelstudioai/cli
Autor: modelstudioai
Licencia: Apache-2.0
Actualizado: hace 3 días
Coste de contexto: 199 tok instalada, 1.3k tok al activarse, 12.2k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 3 archivos, 47 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent cursor
# Codex
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add modelstudioai/cli --skill bailian-managed-agent --agent cline
```

## Qué hace

- Gestiona agentes gestionados de Bailian como infraestructura declarativa a partir de agents.yaml
- Inicializa el andamiaje con `bl managed-agent init` y valida la configuración sin llamadas de red
- Previsualiza cambios con `bl managed-agent plan` antes de aplicar nada
- Aplica o destruye recursos remotos con `apply`/`destroy`, exigiendo siempre `--yes` tras confirmación del usuario
- Chatea con un agente desplegado y consulta el historial de eventos de la sesión

## Cuándo usarla

- El usuario quiere crear, inicializar o modificar agentes o despliegues gestionados de Bailian vía agents.yaml
- Necesita previsualizar o aplicar cambios de infraestructura en agentes o despliegues remotos
- Quiere importar un recurso remoto existente al estado local o dejar de rastrearlo

## Cuándo no

- Llamar a una app o agente de Bailian ya publicado (usar bailian-app-call o `bl app`)
- Gestionar la memoria, skills o subagentes del propio agente anfitrión
- Generar imágenes o vídeo (va a bailian-gen)

## Qué la activa

- "Inicializa agents.yaml para mi agente de Bailian"
- "Previsualiza los cambios antes de aplicar mi agents.yaml"
- "Despliega este agente gestionado"
- "Destruye este despliegue de Bailian"

## Antes de instalar

- Necesita el binario `bl` y agents.yaml como fuente de verdad; toda operación apply/destroy exige `--yes` tras confirmación explícita del usuario.

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB
- reference/index.md — 7 KB
- reference/managed-agent.md — 35 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde modelstudioai/cli bajo Apache-2.0. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Bailian managed agent IaC (`bl managed-agent`)

**CRITICAL — Before executing, MUST read the shared protocol in [`../bailian-protocol/SKILL.md`](../bailian-protocol/SKILL.md): Version & updates (pre-flight checklist) and CLI errors: report an issue. Command details are authoritative in [`reference/managed-agent.md`](reference/managed-agent.md) and `bl managed-agent --help` — do not guess flags. If that protocol file is missing, stop and run `bl skill init`; do not guess auth/consent.**

## Safety guardrail (the most important rule)

`apply` / `destroy` **mutate remote resources** and only execute when `--yes` is passed:

1. Always run `bl managed-agent plan` first and show the diff to the user.
2. Only after explicit user confirmation, retry `apply` / `destroy` with `--yes`.
3. Never add `--yes` on your own initiative before the user has confirmed.

## IaC lifecycle

```
1. Init      bl managed-agent init          # scaffold agents.yaml
2. Validate  bl managed-agent validate      # offline, no network calls
3. Preview   bl managed-agent plan          # show the pending change diff
4. Apply     bl managed-agent apply --yes   # only after user confirmation
5. Destroy   bl managed-agent destroy --yes # only after user confirmation
```

## Deployment as IaC

Deployment 与 Agent 一样声明在 `agents.yaml` 中，并复用同一条 `validate → plan → apply → destroy` IaC 链路；
CLI 不提供绕过 state 的命令式 Deployment CRUD。最小配置：

```yaml
deployments:
  daily-report:
    agent: assistant
    initial_events:
      - type: user.message
        content: "Generate today's report."
```

- `apply` 会在百炼创建原生 Deployment；`destroy` 会归档已跟踪的远端 Deployment。
- `schedule` 会在 `apply` 后由百炼服务端执行。若旧流程已有外部 cron / CI，先检查 `plan`，避免重复触发。
- `initial_events` 至少包含一个 `user.message` 或 `system.message`；`user.define_outcome` 在百炼会被丢弃并产生诊断。
- 本地文件资源在 `apply` 时上传，`mount_path` 必须位于 `/mnt`，且归一化后不能重复。
- 旧版模拟 Deployment 的 state 可能记录空 `remote_id`；升级后 `plan` 会显示 materialize 更新，确认后再 `apply`。

## Session interaction (chat with a deployed managed agent)

| Intent                                | Command                                            |
| ------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
| Create + send + stream in one step    | `bl managed-agent session run`                     |
| Send a message to an existing session | `bl managed-agent session send`                    |
| Create / inspect / list sessions      | `bl managed-agent session create` / `get` / `list` |
| List session event history            | `bl managed-agent session events`                  |
| Delete a session                      | `bl managed-agent session delete`                  |

## Local state management

| Intent                                     | Command                                |
| ------------------------------------------ | -------------------------------------- |
| Inspect tracked resources                  | `bl managed-agent state list` / `show` |
| Adopt an existing remote resource to state | `bl managed-agent state import`        |
| Untrack only (do not destroy remotely)     | `bl managed-agent state rm`            |

- Always make the difference clear to the user: `state rm` only edits the local state file, while `destroy` deletes the remote resource.

Flags, usage, and examples: see [`reference/`](reference/index.md) or `bl <command> --help` — do not guess flags.

## Common hand-offs

软 hand-off（按 skill **名**；已安装则 Read，否则 `--help` / 提示 `bl skill init`）：

- Call an already published Bailian app/assistant → `bailian-app-call`, or skill `bailian-cli` (`bl app list` / `call`; fallback: `bl app --help`).
- Choosing the model referenced in agents.yaml → `bailian-model-recommend`.
- Deployment quota / billing questions → skill `bailian-cli` (fallback: `bl quota` / `bl usage --help`).

## references

- [bailian-protocol](../bailian-protocol/SKILL.md) — shared protocol (install via `bl skill init`)
- [reference/](reference/index.md) — command details

## Dónde encaja

- Categoría: [DevOps e infraestructura](https://skillsagentes.com/categorias/devops-infraestructura.md) — Despliegues, contenedores, IaC y flujos de gestión de incidentes.
- Creador: [modelstudioai](https://skillsagentes.com/creators/modelstudioai.md) — 0 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Reference](https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/reference.md): Referencia autogenerada de los comandos `bl skill add/init/list/remove/update`: flags, autenticación y ejemplos, generada desde el código fuente del CLI.
- [Bailian Cli](https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-cli.md): Centro de gestión de recursos de Aliyun Bailian/DashScope con el CLI `bl`: apps, memoria, conocimiento, catálogo de modelos, uso/cuota, workspaces, marketplace MCP, pipelines y gestión de skills.
- [Bailian Gen](https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-gen.md): Generación y comprensión multimedia de Bailian: imagen y vídeo, edición de vídeo, TTS/ASR, y comprensión de imagen, vídeo y audio con `bl image`/`video`/`speech`/`vision`/`omni`.
- [Bailian Finetune](https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-finetune.md): Pipeline de fine-tuning de modelos de Bailian (SFT, LoRA, DPO, CPT en texto, voz e imagen): valida y sube datasets, crea jobs, sigue progreso, exporta y despliega con `bl dataset`/`finetune`/`deploy`.
- [Bailian Protocol](https://skillsagentes.com/skills/modelstudioai/cli/bailian-protocol.md): Protocolo de ejecución compartido de la familia `bl` de Aliyun Bailian: consentimiento, verificación de versión, autenticación/instalación y reporte de errores para las skills bailian-*.

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