运营问题
研究答案的有用程度取决于返回其证据的路径。搜索片段、过时的摘要和未引用的综合创建了无法通过审查的可信文档。深入研究需要当前页面、内部上下文、明确的源处理以及将收集与解释分开的工作流程。
搜索实时网页，将来源、文件和数据合成为可验证简报。
实际工作流
IaGenify 在一次运行中连接模型、网页、文件、数据库、终端、媒体工具和平台服务。成功运行可变成支持分支、等待、重试和继续的持久工作流。
- 01在检索前明确决策、范围、新鲜度要求和证据标准。
- 02搜索实时网络，打开相关页面并保留重要事实背后的 URL。
- 03阅读允许的内部文件或数据，并将其与公共证据区分开来。
- 04比较来源、揭露分歧并找出差距，而不是消除它们。
- 05制作一份结构化的简报，其中包含调查结果、局限性和审阅者可以检查的来源轨迹。
IaGenify 连接的能力
实时搜索和页面阅读截图和文档转换内部文件和连接的存储专业研究分代理结构化、有来源支持的简报
一个工作空间承载工作，一套权限模型约束后果，一条执行记录说明结果。
成功的衡量方式
- 可以追溯到其背后的页面的声明
- 当前证据与内部背景相结合
- 明显的不确定性和来源分歧
- 可重复的研究方法而不是不透明的答案
控制始终可见
每次运行都会显示工具、步骤和费用。Plan 模式只读，预算限制运行，不可逆操作始终需要批准。
常见问题
代理是否依赖搜索片段？
不会。研究工作流程可以打开并读取源页面，然后将其 URL 与结果一起保留。
可以包含私人文件吗？
是的，在明确提供给运行的文件或存储边界内。
它如何处理冲突的来源？
工作流程可以保留分歧、比较权威性和新近度，并标记问题以供审查。
输出可以遵循固定格式吗？
是的。结构化输出和可重用技能可以强化您的团队所需的部分和证据字段。