知聊 · 博主分身问答 Agent（公开演示）

能力总览

六项核心能力，覆盖"语料资产化 → 知识问答 → 工程治理"全链路

① 文章归档自动化

Word/PDF 放入收件箱，确认后一键完成：去重、改名（YYMMDD+标题）、转文本、生成知识卡片、建向量索引。

成果：93 篇 → 93 文本 + 93 卡片 + 索引，命名 100% 归一

② 博主分身问答

飞书直接提问：本地混合检索（关键词 + 向量）→ 博主口吻人设 → 回答，末尾标注「出处」可回链原文。

延迟：全新提问 ~4s，重复提问 0.1s / 0 token

③ 多博主扩展

配置登记即可接入新博主；提问自动路由（点名 > 别名 > 默认）。

新增博主 = 登记 + 归档 两步

④ 人设可调

犀利度 / 忠实度 / 回答长度 / 是否带出处，改配置文件即生效，无需改代码。

在飞书说"再犀利一点"即可调整

⑤ 成本可控

检索本地 0 token；每问约 1.9k token（约半分钱）；重复提问 0 token；利用峰谷计价。

建库一次性 ~74.5 万 token（¥2–8 量级）

⑥ 数据私有

全本地运行，不部署公网、不调外部知识库、不保存对话到第三方。

真实 Agent 仅限本人飞书私聊使用

工作流程

归档与问答两条主链路

归档 · 1

放入收件箱

Word/PDF 下载到思想库\收件箱（可带年份子文件夹）

归档 · 2

告知博主

飞书说"这是 XX 的文章"，关键词表校验归属

归档 · 3

回显确认

回显博主/路径/篇数，用户确认后才归档（MUST）

归档 · 4

一键处理

去重→改名→转文本→生成卡片→建索引，一条命令

归档 · 5

摘要与自检

失败置顶 + 成功清单 + 异常清单，收件箱清空判定完成

问答 · 1

接收问题

飞书消息，路由到对应博主（点名/别名/默认）

问答 · 2

本地检索

BM25 + 向量 RRF 融合，取最相关 1–3 张卡片（0 token）

问答 · 3

人设回答

卡片 + 博主口吻 → 大模型回答，强制带「出处」

问答 · 4

缓存与记录

重复问题 0 token；问答记录带 token 落盘

规范与能力边界

确认制工作流 + 明确的能力边界

✅ 会做

博主归属确认 + 回显确认后才归档
异常文档分类治理（占用/锁文件/图片型/损坏）
回答强制带「出处」，可回链原文
未覆盖内容明确说"没聊过"
多博主配置化、人设可调、成本记录

🚫 不会做

不自动去网盘下载
不修改文章正文
不靠 AI 自动识别博主（人工告知并确认）
不做模型微调、不部署公网
不编造博主没写过的观点

👤 需人工介入

博主归属 / 回显确认
无标题、损坏重下、重复去重
卡片抽检不合格
回答出处存疑时核对原文

量化成果

均为真实运行数据

~4s

全新提问端到端（ask.py 实测）

优化前 15–20s

13.2s

飞书整链路（含 Agent 两轮）

优化前 60–70s

0 token

重复提问 / 元问题统计

优化前每次 ~2k token

~1.9k

每问 token（约半分钱）

Agent 层从 ~34 万降至 ~2–4 万

93 篇

语料资产化

原文 + 文本 + 卡片 + 向量索引

10×

归档人工提效

2–3 小时 → 15 分钟

架构与安全声明

技术栈与数据边界

技术栈：Codex（开发调试）+ Hermes（消息网关/Agent 运行时）+ 飞书（对话入口）+ DeepSeek（回答生成）+ 本地向量模型 bge-small-zh（检索）+ RRF 混合检索 + 多层缓存。
本页为纯静态演示：零网络请求、零后端、零 API Key；聊天窗口为前端预置的真实样例，任何人无法借此调用真实 Agent。
真实 Agent 边界：仅在本机 + 本人飞书私聊可用；数据、密钥、语料均不对外。