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普通对话通常以一次回答结束。智能体会围绕一个目标，在模型与工具之间反复执行步骤，例如先读取资料，再整理内容，最后检查结果。

一个常见流程是：明确目标 → 制定步骤 → 调用工具 → 观察反馈 → 调整方案。工具可以是搜索、计算器或经过授权的业务系统。

自主执行不等于结果可靠。涉及付款、删除或对外发布时，应保留人工确认；开始前也要限定可访问的数据与可执行的操作。

多模态指系统能够处理多种形式的信息。例如，根据截图解释图表，或结合录音与文字整理会议内容。具体支持哪些输入，需要查看对应产品说明。

使用时尽量提供清晰的原始材料，说明关注的区域，并让工具区分“直接观察到的信息”和“推测”。模糊图片中的数字与专有名词尤其需要回看原文。

上传含人脸、声音或工作资料的文件前，先确认自己拥有使用权限，并去除不必要的个人信息。

检索增强生成（RAG）把查资料与生成回答结合起来：系统从文档中找到相关片段，再把这些内容交给模型作为回答依据。

它适合围绕产品手册、内部制度或研究材料提问。资料的更新频率、检索质量与引用准确性，都会影响最终效果。

有引用不代表结论一定成立。核验时应打开原文，确认引用确实支持结论；没有足够资料时，允许系统明确回答“不确定”。