PerchAI
運作方式

操作代理與代理

Perch 如何超越聊天,讀取檔案、在沙箱中執行分析,並在較大的任務中協調專注的工作者。

在桌面版與 CLI 上,Perch 不只是聊天介面。它是操作代理:可以對你的檔案採取行動、執行實際分析,並將大型任務拆成協調一致的步驟。這是網頁聊天背後的深度,也是 Perch 能產出完整交付成果,而不只是建議的原因。

操作代理循環

當你在桌面版或 CLI 上交給 Perch 一項任務時,它會以循環方式工作。它會檢視相關檔案、決定下一步、採取行動,再閱讀結果後重新決定。它可以執行的動作包括讀取與搜尋整個資料夾、執行命令,以及產生結構化輸出。

這正是執行工作與描述工作的差別。Perch 能開啟實際檔案、找到實際數字,並根據現有內容採取行動,而不是根據摘要估算。

在沙箱中執行分析

對於需要實際運算的工作,例如稽核一組付款或核對報表,Perch 會在封閉沙箱中撰寫並執行分析程式碼。沙箱沒有網路存取權,且與電腦的其餘部分隔離,因此分析會限制在其中。

好處是準確。Perch 不必猜測兩筆付款是否重複,而是能執行檢查,向你展示結果及其背後的紀錄。分析會顯示在對話記錄中,讓你看到執行了什麼,而不只是得出了什麼結論。

隔離是設計的一部分

沙箱沒有網路存取權,且與電腦的其餘部分隔離,因此分析會限制在其中。

較大任務中的專注工作者

大型任務很少只有一個步驟。對於較大的工作,Perch 可以規劃步驟順序,並將部分工作交給專注的工作者,每個工作者都有自己範圍有限的上下文。這讓每個步驟保持清楚,並讓工作分段進行,而不是塞進一個超載的要求。

幾項原則讓這個流程保持可靠:

  • 主導模型保持固定。 執行任務的模型會在開始時選定,不會在任務途中更換,讓脈絡保持一致。工作者則是分開的:你可以刻意讓它們使用不同模型,以便讓一個模型檢查另一個模型的工作。
  • 工作者彼此隔離。 每個工作者用自己的上下文處理範圍明確的一部分,避免一個步驟干擾另一個步驟,也避免原始資料塞進你的對話。
  • 你能掌握進度。 工作進行時,各步驟都看得見,而不是藏在一份不透明的回答背後。

關於 Perch 何時交出工作、何時刻意不交出,以及如何選擇工作者使用的模型,請見子代理。

當任務困難到需要為它規劃整個工作者團隊,分階段執行並互相檢查工作時,就是 Perch 的多代理模式 Flock。

兩種語氣

兩種語氣背後執行的是同一個操作代理,也都有相同工具可用:

  • Saffron 直接、不帶修飾,先呈現發現。
  • Quill 溫暖且文筆流暢,文字中的個性更鮮明。

兩者共用一個工作區與一份記憶,也能處理相同工作:稽核、核對、資料夾分析、草稿撰寫與引用檢查。差別在於回覆讀起來的感覺,而不是 Perch 能做什麼。