讲个真实的坑：政策文档常有"附件3见正文"这种跨文件引用，按单文件切片会把上下文切断，召回回来是半句话。落地我用的是一个零代码搭智能体、带场景化知识库的平台，知识库支持按文档增量管理、配定时同步，不用自己写向量库的增删改脚本。但有个取舍：它的切片粒度是几个预设档，特别刁钻的文档结构（比如复杂表格嵌套）自动切的效果一般，得自己拆好再传。每个向量块要带上来源文档ID,更新某份文档时，先按文档ID把它的

顾客发图，助手不是凭空想象，是去这个库里找真实在售的货,所以不会推荐一个不存在的商品出来。那是去年双十一前，一个做女装的朋友拉着我喝奶茶，吐槽：顾客在店里发张商品图问"有没有同款别的颜色""配什么裤子",客服回不过来。它早期给的建议像复制粘贴的电商文案，"轻松穿出高级感"那种，顾客一看就知道是机器。我后来让它对颜色拿不准时回一句"看着像深蓝，您要的是这个吗"，先确认再推。我要的是：顾客丢一张衣服照

搭 Agent 第一个该想清楚的问题不是"用啥模型",是"我要哪种 Agent"。现在的平台一般给三档:指令型、工作流、自主。很多人上来就奔最高级的自主,结果简单活也搞得不可控。这篇把三者底层的差别讲明白,再给个怎么挑的判断。

前端接入大模型、长文摘要 API、不训练模型加 AI 功能、讯飞星辰 Agent、MCP Server、文档提炼

Q：为啥要做引用定位？A：因为没有出处的AI答案，业务方根本不敢信。我们法务那边的合规问答智能体，最早就是吃了这亏——它答得头头是道，法务问一句"这条哪来的"，答不上来，整个工具就被打入冷宫。后来我把"答案标注来源段落"做出来，标出每句结论出自知识库哪一段，法务才肯用。记一下怎么做的。

"我们到底要不要自己用框架撸 Agent，还是用现成平台搭？"这个问题我被问过太多次。与其讲一堆，不如给你一张决策清单，自己打勾。往下看，

见过太多人抱怨"模型不行、答得飘"，结果一看他们的角色设定，就一句"你是一个智能助手"。模型当然飘——你压根没告诉它该干嘛、不该干嘛。同样的底座模型，角色设定写得好不好，出来的 Agent 天差地别。聊聊我写角色设定的几条心得。