核心概念

模型，以及它做不到的事

语言模型本质上是一个从文本到文本的函数。它在两次调用之间没有记忆，无法访问你的文件，也无法对现实世界采取任何行动。本平台的其余一切能力，都是为了绕开这三个限制之一而存在的。

它同样没有“真假”的概念，只有“像不像”。当你让模型给出一个它无法计算的合计值时，它会返回一个 看起来像 合计值的数字。这不是靠更好的提示词就能修掉的缺陷，而是这台机器的本质。可靠的做法是：绝不向它索取需要它凭空编造的事实，而是把由确定性手段检索到的事实交给它。

智能体

所谓 智能体 ，是一份保存下来的配置：系统提示词、模型、一组被许可的工具、可选的知识与数据、记忆设置和护栏。它并不是一个持续运行的进程。每次你与它对话时，平台都会把这些部件重新组装成一次请求。

your message
      │
      ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ system prompt + retrieved context        │
│ + conversation history + tool definitions│
└──────────────────────────────────────────┘
      │
      ▼  model decides: answer, or call a tool
      │
      ├─ tool call ──▶ platform runs it ──▶ result appended ──┐
      │                                                        │
      │◀───────────────────────────────────────────────────────┘
      ▼  (loop until the model stops asking for tools)
   final answer + sources

关键在于这个循环。模型并不会“使用”工具，它只是发出一个使用工具的请求，由平台执行，再把结果作为新的文本喂回去。一个看起来无视自身工具的智能体，通常是因为它的提示词或工具描述没能让选择变得显而易见。

工具

A 工具 ，是模型可以按名称请求调用的函数，带有描述和类型化的参数结构。这里的描述不是给人看的文档——它是模型判断要不要调用该工具的唯一依据。平台提供的工具如下：

检索，也就是 RAG

检索增强生成的含义是：在向模型提问之前，先去找到相关文本，把它放进提示词，并要求模型只依据这些内容作答。

在本平台上，具体机制如下：

• 你的文档会被切分成若干 分块 ，每块几百字。
• 每个分块会被转换成一个 嵌入向量 ——一组把它定位在语义空间中的数字，因此“退款期限”会落在“退货期”附近，即便二者没有一个字相同。
• 你的问题会以同样方式转换成向量，最接近的若干分块被取回，并带编号引用放入提示词。

这也解释了检索失败的两种典型形态。如果包含答案的分块压根没被检索到，模型就会凭通用知识作答，而且听起来毫无破绽。如果你的提问措辞与原文差异很大，最接近的分块就会是错的。这两种情况都能在 追踪记录 中看到——在责怪模型之前，先看看究竟检索到了什么。

智能体集群

A 集群 是由节点构成的图：智能体、按条件分支的路由器、循环、并行分发、人工审批关卡、代码函数和工具节点。输出沿着连线流动。

只有在满足下列条件之一时，才把一个智能体拆成多个：

• 各项任务需要不同的工具。 一个需要浏览网页的研究员，和一个绝不该联网的写作者，本就该干净地分开。
• 某个步骤必须经过检查才能继续。 在路径中放置一个审批节点。
• 工作可以并行进行。 三项独立分析并行展开，再汇合。

除此之外，优先使用一个做得好的智能体。每多一跳，上下文就多一处可能在摘要中丢失，而多智能体图的排查难度远高于单条提示词。参见 集群画布.

记忆

有三样不同的东西都被叫做“记忆”，它们的行为并不相同：

长期记忆按智能体单独选择启用，并以普通数据行的形式存储，你可以查看和删除。对话历史有自己的保留期，参见 数据保留期.

护栏

护栏运行在 模型之外 ，分别作用于输入和输出两条链路——正因如此，即使提示词被诱导去无视自身指令，护栏依然有效。它们可以拦截话题、强制要求引用，并在数据到达提供商之前识别或脱敏个人信息。参见 护栏与 PII.

BYOK — 谁的密钥在付费

自带密钥。 你接入自己的提供商凭据（OpenAI、Anthropic、Bedrock、Vertex、Azure 等），调用将计费到你的账户、按你的费率、依据你与该提供商签订的数据协议执行。运维方的共享密钥只是一个免配置的兜底，让新工作区在尚未接入任何凭据前也能运行。

这是一项治理属性，而不只是计费细节：提示词和文档流向的是你自己选定、并与之签有合同的提供商。至于某个用户可以使用哪些模型，则由另一处单独控制： 访问控制.

追踪记录

每一次模型调用和工具调用都会被记录：展开后的提示词、参数、结果、令牌数、延迟与成本。追踪记录是智能体行为的唯一事实依据——智能体对自身推理过程的陈述同样是生成出来的文本，可能是错的。在这里排查问题，顺序永远是先读追踪记录，再形成判断。

我到底该用哪一个？

上面这些概念彼此有不少重叠，所以真正常见的问题不是“检索是什么”，而是“这到底是检索问题还是数据问题”。下面这张对照表能解决其中大部分：

术语速查