# AI集成

更新时间：2026 年 10 月 2 日

![image-20260616153722894](https://guaishoudejia.com/assets/img/image-20260616153722894.png)

## 概览

GSDJDesktop 现在提供的是一套“Agent 平台”能力，而不只是单纯的聊天模型。它已经可以在桌面端直接：

- 进行 OpenAI 兼容的多模型对话（含流式输出）
- 通过 MCP 调用文件、知识库、联网搜索、工作流工具等外部能力
- 运行本地/内置技能（Skills），并支持安装、启用、管理外部 Skill
- 按工作流/章节说明执行任务，并在必要时用 subagent 分工协作
- 在工具调用后自动做结果整理与兜底总结，避免因为模型未继续输出最终结论而中断任务
- 通过 Human-in-the-Loop、工具白名单与 workflow 边界提高执行稳定性

这意味着你不需要编写脚本，也可以让 AI 在你的工作区里阅读资料、调用工具、检索知识、执行辅助步骤，并在复杂任务中保持可控、可追踪。

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## GSDJDesktop 中的 AI 助手

GSDJDesktop 里的 AI 助手已经升级为 Agent 平台，核心特点如下：

- 多模型支持：连接任何 OpenAI 兼容服务（如 OpenAI、通义千问 DashScope 兼容端点、Ollama/OpenAI 网关等）
- 流式响应：回答可以逐字输出，方便观察执行进展
- MCP + 本地工具：能调用文件系统、知识库、搜索工具、工作流工具等能力完成复杂任务
- Skills / external skills：内置技能、工作流技能和外部 Skill 可统一管理与启用
- Subagent / workflow 分工：复杂任务会按计划拆解、并行/串行执行，并尽量遵守工作流说明与工具白名单
- Human-in-the-Loop：在关键步骤需要人工确认时，会停下来等待你确认
- 兜底总结：当工具调用完成但模型没有继续给出最终结论时，系统会把工具结果整理成稳定的总结文本供你复核

### 如何开启

1. 打开 GSDJDesktop 的 AI / Agent 面板，进入模型配置与工具配置页面（名称以当前版本为准）。
2. 连接一个 OpenAI 兼容的模型，确认已启用你需要的 MCP、Skills 或 Workflow 能力。
3. 在对话中输入任务；如果界面显示“工具调用 / Skills / Subagent / 流式输出”等状态，说明已进入 Agent 平台执行链路。

提示：当你看到逐字流式输出、工具调用记录或“已执行技能/工作流”的提示时，说明 AI 已经进入 Agent 平台模式。若无响应或报错，请参考文末的排查建议。

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## 🔑 AI Key 配置详解（v4.3 重点）

### 快速开始

1. 打开 GSDJDesktop 并登录
2. 点击左侧导航栏的"系统设置"或右上角齿轮图标
3. 选择"AI 功能"标签页
4. 在"AI 功能控制"区域切换到"自定义提供方"或"企业提供"
5. 填写或检查 AI 配置信息，然后点击"保存并生效"

### 两种配置来源

#### 1️⃣ 自定义提供方（所有版本可用）

适合个人用户或希望使用自己的 AI 服务的企业用户。

| 字段               | 说明                            | 示例                                                                                   |
| ------------------ | ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Base URL** | OpenAI 兼容 API 的根地址        | `https://api.openai.com/v1` 或 `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` |
| **API Key**  | 用于认证的密钥                  | `sk-proj-xxxxx` 或 `sk-xxxxx`                                                      |
| **模型名称** | 要使用的模型标识                | `gpt-4o-mini`、`deepseek-chat`、`qwen-plus` 等                                   |
| **全局并发** | Workflow 执行的并发上限，默认 3 | 1-10 之间建议值                                                                        |

**🔑 关键说明**：

- 系统会自动将 Base URL 标准化：移除末尾的 `/models`、`/chat/completions`、`/` 等多余路径
- 调用时自动拼接 `/models` 获取模型列表，`/chat/completions` 进行对话
- 如果模型接口返回完整的模型清单，系统会自动加载；如果没有或不支持列表，可直接手填模型名
- API Key 存储在浏览器 localStorage，建议避免在共享设备上保存生产密钥

**常见服务配置**：

| 服务商                      | Base URL                                              | 备注                                                 |
| --------------------------- | ----------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
| **OpenAI**            | `https://api.openai.com/v1`                         | 需要有效 API Key，访问 platform.openai.com           |
| **阿里通义千问**      | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | DashScope 兼容模式，访问 dashscope.aliyuncs.com      |
| **DeepSeek**          | `https://api.deepseek.com`                          | 需注册 DeepSeek API 账号，访问 platform.deepseek.com |
| **LocalLLM (Ollama)** | `http://localhost:11434/v1`                         | 本地 Ollama 服务，适合私有部署                       |
| **LM Studio**         | `http://localhost:1234/v1`                          | 本地 LM Studio 服务，轻量级本地推理                  |

#### 2️⃣ 企业提供（Enterprise Edition 仅可用）

适合企业用户，由组织统一提供 AI 服务配置。企业版用户登录时，系统会自动从登录信息获取：

| 字段               | 来源         | 说明                                                  |
| ------------------ | ------------ | ----------------------------------------------------- |
| **Base URL** | 登录组织配置 | 只读，由企业统一下发                                  |
| **API Key**  | 登录组织配置 | 只读，系统自动掩码（如 `sk-xxxxx` → `sk-***xx`） |
| **模型选择** | 企业模型列表 | 允许切换，但 URL 和 Key 由组织控制                    |
| **全局并发** | 可配置       | 与自定义相同                                          |

**特点**：

- 企业版用户只需选择模型，无需填写 URL 和 Key
- 支持从企业服务刷新模型列表
- 如果组织未下发 AI 服务，该选项将显示"未配置"

### 获取 API Key 的方法

#### 📌 OpenAI

1. 访问 [platform.openai.com](https://platform.openai.com)
2. 登录或注册账号
3. 进入 **API keys** 页面（左侧菜单 → API keys）
4. 点击 **Create new secret key**
5. 选择权限范围，点击创建
6. 复制生成的 Key（格式：`sk-proj-xxxxx` 或 `sk-xxxxx`）
7. ⚠️ **重要**：新生成的 Key 仅显示一次，需立即复制保存

#### 📌 阿里通义千问

1. 访问 [dashscope.aliyuncs.com](https://dashscope.aliyuncs.com)
2. 登录阿里云账号（无账号需注册）
3. 进入 **API-KEY 管理** 页面
4. 创建新的 API Key 或复制现有的 Key
5. 在 GSDJDesktop 中：
   - Base URL: `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
   - API Key: 粘贴刚才复制的 Key
   - 模型名称: `qwen-plus` 或其他可用模型

#### 📌 DeepSeek

1. 访问 [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com)
2. 创建账号并完成实名认证
3. 进行账户充值（注意：免费额度可能有限）
4. 进入 **API Keys** 页面
5. 点击 **Create API Key**
6. 复制 Key（格式：`sk-xxxxx`）

#### 📌 本地 LLM（Ollama）

1. 在本地计算机安装 Ollama：[ollama.ai](https://ollama.ai)
2. 运行命令：`ollama serve` 启动本地服务
3. 在 GSDJDesktop 中：
   - Base URL: `http://localhost:11434/v1`
   - API Key: `ollama`（无需真实 Key）
   - 模型名称: `llama2`、`mistral` 等已下载的模型

### 配置步骤详解

#### 步骤 1️⃣：打开系统设置

在 GSDJDesktop 主界面：

- 点击左侧菜单栏的"系统设置"
- 或点击右上角齿轮图标
- 在左侧导航选择"AI 功能"标签页

#### 步骤 2️⃣：选择配置来源

**自定义提供方**（所有版本可用）：

- 选中单选框"自定义提供方"
- 帮助文案：*"自行填写 OpenAI 兼容的 base_url 和 api_key。系统会直接按'base_url 加 /models'以及'base_url 加 /chat/completions'来调用，不会自动补别的路径。"*

**企业提供**（仅企业版可用，如有配置）：

- 选中单选框"企业提供"
- 帮助文案：*"使用登录组织下发的 AI 服务地址与授权信息，仅允许切换模型。"*

#### 步骤 3️⃣：填写 AI 参数

对于**自定义提供方**：

1. **Base URL** 输入框

   - 输入模型服务的根地址，例如 `https://api.openai.com/v1`
   - 系统会自动移除末尾的路径如 `/models` 或 `/`
   - 支持 HTTP 和 HTTPS，需确保网络可达
2. **API Key** 输入框

   - 输入你的 API 认证密钥（从服务商获得）
   - 该字段被标记为密码类型，输入时会被隐藏
   - 保存后会被掩码显示（如 `sk-***xx`）
3. **远程模型清单** 下拉框

   - 先填写 Base URL 和 API Key
   - 点击"远程拉取模型"按钮
   - 系统会向该 API 发起 GET 请求 `/models`
   - 如果服务支持，会列出可用的模型，选择其一即可
   - 如果服务不返回清单，可手填模型名
4. **模型名称** 输入框

   - 如果自动拉取成功，会从清单中预选一个
   - 也可直接手填模型标识，例如 `gpt-4o-mini`、`deepseek-chat`、`qwen-plus`
   - 该字段必填，系统会在对话时使用该值调用模型
5. **全局并发** 输入框

   - Workflow 执行引擎的并发上限，默认值 3
   - 取值范围 1-10；超出范围会被自动归一化
   - 数值越大，并发任务越多，但可能消耗更多 API 配额

**对于企业提供**：

1. **Base URL** 只读字段

   - 显示企业下发的服务地址，无法修改
   - 若显示"未下发"，请联系企业管理员
2. **API Key** 只读字段（掩码显示）

   - 显示企业下发密钥的掩码形式
   - 点击"刷新企业模型"时会透明使用该密钥
3. **企业模型选择** 下拉框

   - 列出企业可用的模型清单
   - 可任意切换，切换会实时生效

#### 步骤 4️⃣：测试配置

点击以下按钮验证配置：

- **"远程拉取模型"**（自定义模式）

  - 向 Base URL + `/models` 发起 GET 请求
  - 校验 API Key 合法性
  - 获取模型列表（若服务支持）
  - 返回结果提示：成功或具体错误信息
- **"测试当前草稿"**（自定义模式）

  - 测试当前未保存的配置
  - 验证 Base URL 可达性和 API Key 有效性
- **"刷新企业模型"**（企业模式）

  - 从企业服务重新获取可用模型清单

#### 步骤 5️⃣：保存配置

**自定义提供方**：

- 所有字段填完后，点击"**保存并生效**"按钮
- 系统会校验配置，保存到浏览器 localStorage
- 状态提示更新为："当前自定义配置已保存，可直接切换生效"
- 该配置立刻生效，AI 对话会使用这组参数

**企业提供**：

- 只需选择模型，模型切换自动生效
- 无需手动保存

#### 步骤 6️⃣：开始使用 AI

配置完毕后，可开始使用 AI 功能：

- 打开"**AI / Agent 面板**"或"**深度代理**"功能
- 在对话框输入任务或问题
- 系统会用你配置的模型和 Base URL 进行调用
- 看到"当前生效配置已验证"的提示，说明配置生效
- 观察界面是否出现流式输出、工具调用记录等 Agent 平台特征

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当你希望 AI 基于你的文档/资料进行问答时，可以连接 RAGFlow 知识库

1. 选择或创建数据集，将你的文档导入/同步到该数据集。
2. 在聊天中提问时，AI 会自动检索相关资料并结合模型生成答案。

你将看到：

- 回答中引用到的关键信息来自你的知识库
- 当 AI 需要「检索」或「读取文件」等操作时，会自动调用相应工具（MCP）

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## 工具调用（MCP）与 Skills 能为你做什么？

MCP（Model Context Protocol）是 Agent 平台的工具入口；Skills / workflow 则是对工具使用方式的约束与增强。接入后，AI 能够：

- 列出当前可用的 MCP 工具，并在需要时自动调用
- 运行内置技能或外部 Skill，完成更复杂的任务链路
- 按工作流规则限定工具边界，避免随意调用不相关能力
- 在关键环节请求人工确认（Human-in-the-Loop），保证结果可控
- 在工具调用后自动整理结果，必要时给出兜底总结，减少“调用成功但没写出结论”的空白状态

例如你可以让它：

- 查找并读取某个底稿目录中的文件
- 从 RAGFlow 知识库中检索公司规范与模板
- 安装/启用第三方 Skill，再用它完成批量处理或格式转换
- 在复杂任务中先做计划、分工再汇总，最后给出结论

在 GSDJDesktop 中，这些动作都会被记录在对话/工具调用状态里，方便你审查执行路径。

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## Agent 平台新增能力（你现在可以直接体验）

相较于之前的“模型直接聊天”，当前 Desktop 的 Agent 平台已经具备以下能力：

- 任务分解与子代理：对于复杂问题，会先拆分步骤，再调度 subagent 执行
- 工具白名单与工作流边界：只在当前工作流/技能允许的工具范围内行动
- 外部 Skill 安装：可把第三方 Skill 导入到统一的 custom skills 目录中，后续直接复用
- Python Runtime / 本地执行能力：在必要时使用本地运行时做脚本、分析、文件处理
- 兜底总结：如果工具结果完成但模型没有继续补写结论，会自动整理出可读的总结文本

这套机制更适合“真实业务任务”：例如从材料里提取要点、生成报告、整理底稿、调用知识库、处理 Excel/文件任务等。

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## 智能小怪兽（AI Monster）新能力

“智能小怪兽”是 GSDJDesktop 内置的 AI 助手面板（工具菜单中的 AI/Agent 面板）。以下能力自 4.3.6+ 版本陆续上线。

![智能小怪兽面板](https://guaishoudejia.com/assets/img/ai-monster-panel.png)

面板嵌入在主窗口右侧：标题栏提供 Skills 管理、历史、新建会话与「弹出独立窗口」按钮；输入框下方为附件添加、工具权限、联网检索引擎与工作流（Works）选择。

### 独立窗口（弹出 / 停靠）

小怪兽面板可以从主窗口中弹出为独立窗口，也可以随时停靠回主窗口：

- 在面板标题栏点击“弹出独立窗口”按钮，即可把小怪兽分离成独立小窗，边做其他工作边与 AI 协作
- 独立窗口中点击“停靠回主窗口”，面板会回到主界面
- 弹出与停靠时，会话上下文会随行转移，包括：草稿消息、已添加的附件、工具权限模式、当前会话以及选中的工作流（Works）及输入参数
- 若独立窗口初始化失败，关掉后重新弹出即可恢复

![智能小怪兽独立窗口](https://guaishoudejia.com/assets/img/monster-window.png)

独立窗口右上角提供「返回侧栏」按钮，可随时停靠回主窗口。

### 附件

可以直接给小怪兽添加附件作为任务素材：

- 在输入框下方点击"+"按钮，选择文件后附件会被复制到当前工作区的 `.workdata/ai-monster-attachments/` 目录（重名文件自动加序号），单次最多 20 个
- 发送前，附件以标签形式显示在输入框上方，可点击打开或移除
- 附件会随消息一起提供给 AI，并随会话状态在独立窗口与主窗口之间转移

### 工具权限模式

输入框下方的权限下拉框控制小怪兽调用工具时的审批行为：

| 模式 | 行为 |
| --- | --- |
| **请求批准**（默认） | 需要写入文件或调用高风险工具时，先停下来由你确认 |
| **帮我批准** | 保留工作区 Sandbox，工具请求由小怪兽自动批准 |
| **完全访问** | 在当前工作区 Sandbox 内不再请求工具审批 |

注意：即使是“完全访问”，文件系统边界仍由当前工作区 Sandbox 控制，小怪兽无法越过工作区操作文件。流式输出、工作流执行或等待人工确认期间，权限模式不可切换。

![工具权限模式](https://guaishoudejia.com/assets/img/permission-modes.png)

### 桌面控制（UI 能力）

小怪兽可以直接操作 GSDJDesktop 的界面，而不只是“建议你点哪里”：

- 打开/切换/关闭菜单中的任意功能页（如折旧摊销计算、参数测算、企业信息等）
- 执行当前页面上注册的 UI 动作，例如发送消息、打开文件、刷新视图、导出结果等
- 从独立小怪兽窗口把主窗口拉回前台，完成跨页面的连续操作

典型用法：直接说“帮我打开固定资产明细并刷新数据”，小怪兽会自动导航到对应页面并执行动作。相关动作都会记录在会话的工具调用日志中，可随时审查。

### 内置技能目录

内置 Skills 已按用户任务域整理为六大类，在 Skills 管理面板中分类展示：

| 分类 | 说明 |
| --- | --- |
| GSDJDesktop 操作 | 导航软件页面，管理底稿，并操作财务与评估工作台 |
| 文件与报告 | 处理工作区文件，生成可直接预览和交付的报告 |
| 计算与分析 | 执行财务分析、精确计算和资产评估专业计算 |
| 知识与研究 | 检索互联网、知识库、宏观数据和专业研究资料 |
| 系统与自动化 | 读取运行上下文，并通过受控运行时完成自动化任务 |
| Skill 开发 | 创建、修改和评估可渐进加载的 Skill |

能力扩展与外部安装的 Skill 不受此目录约束，仍按各自 SKILL.md 中的分类展示。

![Skills 管理面板](https://guaishoudejia.com/assets/img/skills-catalog.png)

Skills 管理面板分为「系统内建」「能力扩展」「通用共享」三个页签，可按分类查看并单独启停每个 Skill。

### AI 运行轨迹

菜单「系统 → AI 运行轨迹」提供智能小怪兽执行历史的回放与统计：

- 顶部指标：会话数（SESSIONS）、运行数（RUNS）、成功率与 Token 消耗
- 左侧按历史会话合并展示会话轨迹，可按状态筛选、搜索会话/线程/内容
- 选中会话后，同一 threadId 的历史运行会合并成按 Turn 编排的操作序列，便于回看每次任务中 AI 调用了哪些工具、执行了哪些步骤
- 轨迹数据按项目存储在 `.workdata/agent-traces.sqlite`

![AI 运行轨迹](https://guaishoudejia.com/assets/img/agent-trace.png)

### 工作流运行控制

选择工作流（Works）运行时，输入框下方会出现运行控制按钮：

- **暂停**：暂停当前工作流执行
- **继续 / 重启 / 终止**：按当前运行状态选择继续、重新开始或终止；重启不是读取历史轨迹后自动接着执行。

工作流规范、运行记录与轨迹由不同模块负责：`GSDJWorkflowEngine` 提供执行与控制能力，Desktop 使用 SQLite 保存运行记录，Sense 使用 MongoDB；`GSDJAgentTrace` 提供共享轨迹记录能力。工作流来源与宿主配置共同决定可用工具和 Skills。

恢复依赖完整检查点及所需的文件、工具和模型配置。尤其当前 main 的 Sense 在超大 BSON 文档保存时可能移除断点状态或事件记录，任务仍可列出但未必能恢复。遇到异常退出先确认最近输出与检查点，不要把“有历史记录”视为“可无损继续”。

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## 典型使用场景示例

- 让 AI 阅读并总结你刚导入的数据集中的最新规章文档，输出要点列表
- 询问「我们商业地产评估流程的关键步骤是什么？」AI 自动检索知识库并回答
- 让 AI 帮你批量重命名/整理某个项目文件夹中的资料（通过文件工具）
- 让 AI 生成一封基于公司模板的客户邮件，并自动保存到指定目录

小技巧：对资料类问题，尽量表述清晰，例如「请基于知识库回答，并在结尾给出引用的文档标题」。

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## 常见问题与排查

### ❌ 连接不上 AI 服务 / 提示"模型接口不可用"

**问**：点击"远程拉取模型"或"测试当前草稿"时提示"模型接口不可用"或"无法连接"

**答**：

- 检查 Base URL 是否正确，确保不包含多余的路径（如 `/models` 或 `/v1`）
- 验证 API Key 是否正确且未过期；某些服务的 Key 会有使用额度限制，需要充值或升级账户
- 确认网络连接正常，尝试在浏览器中直接访问 Base URL 是否可达
- 如果使用本地 LLM（如 Ollama），确保本地服务已启动：`ollama serve`
- Token 可能已经消耗完毕，检查账户余额，可以更换模型或联系服务商充值
- 某些企业网络可能有防火墙限制，尝试确认是否可以访问外部 API

### ❌ Base URL 被自动修改 / 系统提示"无效的 API 基础 URL 格式"

**问**：输入的 Base URL 被系统自动截断或提示格式错误

**答**：

- 确保 URL 格式正确，例如 `https://api.openai.com/v1` 而不是 `https://api.openai.com/v1/`
- 系统会自动移除末尾的 `/`、`/models`、`/chat/completions` 等，无需手动添加
- 检查是否包含空格或其他隐藏字符，尝试复制粘贴时使用"粘贴为纯文本"
- 对于本地地址，使用 `http://localhost:11434/v1` 格式（注意端口号）
- HTTPS 连接需确保证书有效，某些企业代理下可能需要特殊配置

### ❌ API Key 未保存 / 显示"未配置"

**问**：填写 API Key 后保存，但重新打开设置页面时显示"未配置"

**答**：

- 确认是否点击了"**保存并生效**"按钮（不要只填写而不保存）
- 检查浏览器是否启用了 localStorage；某些隐私模式、无痕窗口下会禁用本地存储
- 如果是企业版用户，确认是否选择了"企业提供"而非"自定义提供方"；企业配置由登录信息自动下发
- 尝试清除浏览器缓存后重新配置
- 如果多次切换配置来源，确保选中了要使用的模式

### ❌ 远程拉取模型失败 / 无法获取模型列表

**问**：点击"远程拉取模型"按钮后显示错误或列表为空

**答**：

- 先确保 Base URL 和 API Key 都已正确填写
- 某些 AI 服务可能不支持标准的 `/models` 端点，或需要额外的鉴权头；当前系统仅支持标准 Authorization 鉴权
- 尝试在另一个终端用 curl 手动测试：`curl -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" https://your-base-url/models`
- 如果服务确实不返回模型清单，可跳过自动拉取，直接手填模型名称
- 确认 API Key 有权限读取模型信息（某些受限的密钥可能无此权限）

### ❌ 工具没有被调用

**问**：输入任务后，AI 没有调用任何工具，只输出了文字回答

**答**：

- 你的任务是否确实需要调用工具？尝试写得更具体，例如「先查知识库，再给出结论」而非「帮我分析这个问题」
- 确认已开启 MCP 服务、Skills 和对应的 workflow 工具
- 如果当前任务被工作流边界限制，AI 可能会先给出"需要补充信息"或"先做准备"而不是直接调用工具
- 在对话框中查看是否有"工具调用"或"执行能力"的日志提示

### ❌ RAGFlow 无法检索到内容

**问**：AI 从知识库中检索不到相关内容，或返回"未找到相关资料"

**答**：

- 检查数据集是否存在、文档是否已成功导入到 RAGFlow
- 确认向量化任务已完成；新导入的文档需要先完成向量化才能被检索
- 如果是新知识库，先用小范围样本验证，再扩大检索范围
- 检查文档的格式和内容是否合法，某些加密或异常格式的文档可能无法正确处理
- 尝试在 RAGFlow 界面直接测试检索，确认知识库可用

### ❌ 结果显示成"兜底总结"或看起来不完整

**问**：工具执行后，AI 只给出了"兜底总结"而没有完整的结论

**答**：

- 这通常表示工具已经执行成功，但模型没有继续补写最终结论
- 你可以先人工复核这份工具结果摘要，再决定是否重新发起任务或补充提示词
- 如果需要更稳定的结果，建议把任务拆成更小的步骤并明确要求"先做检索，再写结论"

### ❌ 自定义配置保存后不生效

**问**：保存了自定义 AI 配置，但 AI 对话仍然使用旧的配置

**答**：

- 确认是否点击了"**保存并生效**"按钮（存在草稿但未保存时会显示"已修改但尚未保存"提示）
- 如果在"企业提供"模式下，切换回"自定义提供方"后重新保存
- 尝试重启应用后重新验证配置是否生效
- 检查是否多个浏览器标签页同时打开了设置，可能存在并发冲突；关闭其他标签页后再操作

### 🔐 隐私与合规

- 如需对 AI 调用，请遵循公司数据合规规范
- 避免在自定义配置中保存生产环境的真实密钥；建议使用测试密钥或企业下发的受控密钥
- API Key 存储在本地浏览器 localStorage，共享设备上使用前请谨慎
- 不要将 Base URL 和 API Key 分享给他人，同时避免在截图或日志中暴露真实密钥
- 若需要在多个设备间同步配置，建议使用企业版提供的统一下发机制

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## 最佳实践与建议

- 对复杂任务分步描述，让 AI 可以逐步调用工具并给出中间结果
- 在需要引用资料时明确说明「请基于知识库回答，并附引用来源」
- 为关键操作（如写文件）指定清晰路径，避免误操作
- 初次使用时先用小数据集验证流程，再扩大规模
- 定期测试配置，确保 API Key 和 Base URL 始终有效
- 如果多人共享设备，建议使用企业版配置而非本地保存的自定义密钥

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## 术语速览

- MCP（Model Context Protocol）：让 AI 调用外部工具的通用协议
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）：检索增强生成；结合知识库检索与大模型生成
- 向量/嵌入：把文本转成向量，用于语义检索的基础表示
- RAGFlow：一种企业知识检索系统，可管理数据集、切片、向量化与检索
- Agent 平台：支持工具调用、任务分解、工作流执行的 AI 执行框架
- Workflow：工作流规范，定义 AI 可调用的工具范围和执行顺序
- Subagent：子代理，用于任务分工和并行执行
- Human-in-the-Loop：在关键步骤需要人工确认的机制
- 智能小怪兽（AI Monster）：GSDJDesktop 内置 AI 助手面板，支持独立窗口、附件与桌面控制
- 工具权限模式：控制 AI 调用工具时是否需要人工审批的开关（请求批准 / 帮我批准 / 完全访问）
- Sandbox：工作区文件系统沙箱，限制 AI 只能在当前工作区内读写文件
- 如需对AI调用，请遵循公司数据合规规范