Agent 对话 | SAG Wiki

SAG Agent 把检索、工具调用与流式回答组织成一条可追溯的会话路径。默认 Agent 可以绑定全部信源，也可以在每次提问时用 @ 临时限定知识范围。

一次回答如何生成

user message
  -> resolve selected sources
  -> retrieve evidence
  -> stream model response
  -> attach citations
  -> open citation back to chunk

回答中的引用不是独立摘要，而是指向检索结果对应的原始 chunk。点击引用即可核对标题、来源与原文内容。

在输入框输入 @ 打开信源多选。明确范围有三个好处：减少无关候选、降低检索成本，并让回答的知识边界更清晰。

默认 Agent 绑定全部信源，适合个人统一知识库；专门用途的 Agent 可以保存固定绑定，例如“产品支持”“研究论文”或“合规手册”。

支持图片粘贴和文档附件。文档会自动进入“对话上传”知识库并参与后续检索；图片可以作为当轮视觉输入发送给支持视觉的模型。

历史消息中的图片不会永久以完整 base64 反复注入，避免上下文持续膨胀。输入区会显示上下文占用估算，可根据模型窗口调整问题范围。

SSE 会持续发送回答与工具活动。切换页面后，运行状态仍会在会话中恢复。消息支持复制、重试、删除和时间查看；会话可归档，归档不等于永久删除。

同一 Agent 可以通过 OpenAI 兼容端点调用，检索范围、流式行为与引用信息和站内对话一致。也可以通过 MCP 只开放只读知识探索能力。