智能体撰写系统高频问题答疑

关于计费体系、真假智能体、套餐模型与异常处理，一次讲清

近期，用户围绕智能体撰写系统的付费模式、积分与谷粒、真假智能体、套餐额度、模型选择、个人技能、公式使用以及异常处理等问题进行了集中反馈。下面我们将对这些问题进行回复，帮助大家更清楚地理解计费逻辑、能力边界和使用建议。

【先看结论】

积分：主要对应原有按篇消费场景，例如审查意见答复。

谷粒：主要对应智能体运行过程中的实际算力消耗。

订阅：以月度套餐形式获得谷粒额度和配套会员权益。

真智能体：核心不是名字，而是感知、思考、执行、反馈的闭环。

一、先搞清楚：积分、订阅和谷粒是什么关系

Q1｜为什么会同时有积分、订阅和谷粒？它们分别对应什么？

答：可以简单理解为：积分主要用于审查意见答复等按篇消费场景；谷粒主要用于智能体撰写系统的实际算力消耗；订阅套餐则是在月度周期内，以更低单价获得谷粒额度和会员权益。

之所以引入谷粒，是因为撰写系统采用了最新的自研智能体架构，响应和执行方式更灵活，不再适合简单按篇计费，而更适合按照真实算力消耗计费。

Q2｜积分能不能换订阅，或者直接换谷粒？

答：积分暂时不能直接购买订阅套餐。原因是积分充值本身已有折扣，而订阅套餐也有较大折扣，二者直接互换会造成计费体系混乱。

目前开放的是积分直充谷粒的增值套餐，可以理解为“加量包”，有效期一年。需要注意的是，直充谷粒的单价高于订阅套餐内谷粒，目前也需要在订阅后才可直充。

Q3｜积分和谷粒后面会统一吗？

答：会。我们会尽快完成计量单位的统一，并且届时会给用户一定时间的过渡期。

在统一完成前，建议先按照当前规则理解：积分对应原有按篇消费场景，谷粒对应智能体撰写过程中的算力消耗。

Q4｜为什么不同套餐的交底限制不同？

答：交底文件解析、交底图片识别等环节需要调用解析服务和多模态大模型。目前这些成本由平台承担，不消耗用户谷粒，属于会员福利。

因此，不同级别的订阅套餐会对应不同的交底福利和使用限制。套餐级别越高，可享受的配套能力通常也越多。

二、怎么看真假智能体：关键不在名字，而在能力闭环

Q5｜现在很多应用都叫智能体，怎么判断哪些是真智能体？

答：真智能体的起点，是一个“感知、思考、执行、反馈”的循环。也就是说，它不只是回答问题，还应该能理解任务、规划步骤、调用工具或执行动作，并根据结果继续调整。

如果一个产品的交互始终停留在一问一答，无法自主规划和执行复杂任务或动作，那么它本质上更接近高阶问答聊天工具，而不是严格意义上的真智能体。

Q6｜真智能体有什么优势？

答：真智能体通常有更复杂的技术架构，因此具备自主规划与执行能力。用户不需要把每一步都问得面面俱到，也不需要事先把复杂任务完全拆解。

它更像一个可以协作的实习生：你负责业务指导和结果审核，它负责把中间步骤拆开、推进，并尽量完成具体工作。

三、怎么选套餐和模型：看使用强度、消耗与默认选择

Q7｜我应该选择哪个订阅套餐？消耗速度大概是什么样？

答：可以先用购买较多的 300 元 Pro 套餐作为参考：在没有额外交互的情况下，一万字左右的交底，完成权利要求书和说明书初稿，大概消耗 Pro 套餐额度的 4%—7%。

如果再进行几轮简单交互，可能额外增加 2%—3% 左右。由于每个案件的交底长度、技术复杂度和交互深度都不同，以上数据仅供参考。整体来看，Pro 套餐基本可以满足较高频的日常使用。

需要说明的是，后续随着功能升级和模型调整，实际消耗速度可能发生变化。

Q8｜专家会议消耗谷粒多吗？

答：仍以 300 元 Pro 套餐为例，根据现有测试数据，启动一次专家会议，大概消耗 Pro 套餐额度的 1%—2%。

专家会议适合用于复杂问题、多角度论证或关键节点判断，不建议把它当成普通对话频繁调用。

Q9｜不同模型之间的消耗差别大吗？

答：根据目前的大致估算，以默认模型为基准，大部分自选模型的消耗水平差异不大。

Q10｜不同模型的风格怎么样？怎么选？

答：每个人对模型性能的理解不同。以目前测试情况来看，最新的千问 3.7MAX 综合能力最强，也是我们目前的默认模型。这只是阶段性使用建议，仅供参考。实际选择时，仍建议结合案件类型、输出偏好和成本敏感度来判断。

四、怎么用得更稳：公式、技能和上下文管理

Q11｜为什么交底书里的公式没有被全部使用？

答：模型会根据上下文自主判断交底书中的内容是否需要写入申请文件，因此部分公式可能不会被采用。

如果某些公式必须体现，建议在撰写前明确要求“交底书中的公式需要全部使用”；如果已经生成初稿，也可以在后续交互中指出需要补充哪些公式及其对应说明。

Q12｜怎么创建个人技能？需要写什么？

答：官方技能已经提供了专利撰写的基础约束和原则，因此个人技能不需要重复写通用规则，更应该聚焦你的实际偏好。

建议至少写清楚三件事：技能名称、调用时机、具体要求。例如，什么时候调用该技能、希望权利要求更上位还是更具体、说明书是否偏好某种展开方式、是否有固定术语或禁止表达。需求越清楚，智能体越容易稳定执行。

后续我们也会尽快上线由智能体帮助用户总结技能的能力。

Q13｜为什么有时候智能体执行时会出错？

答：除模型输出本身存在概率性之外，影响最大的因素通常是上下文长度。虽然系统已经做了上下文管理和自动压缩，但如果同一会话交互轮数过多，模型注意力仍可能被分散，进而出现工具调用不准确或阶段性报错。

多数情况下，系统会尝试自我纠正。但更建议新话题新建会话，避免无关上下文持续干扰，这也有助于减少谷粒消耗。后续我们也会继续优化上下文管理能力。

五、响应慢或异常中断：先判断是否是高峰期算力问题

Q14｜智能体输出特别慢、停住或异常中断，通常是什么原因？

答：下午等高峰时段可能会遇到算力紧张。相比普通聊天，智能体任务对算力的需求更高；当算力集群压力较大时，可能出现响应过慢，甚至异常中断。

系统内置了重试机制。用户也可以尝试刷新网页、手动中断后重新执行，或切换模型再试。如果仍无法解决，建议联系客服处理。

六、最后给几个实用建议

建议一｜不要只看产品名称是否叫“智能体”，更要看它是否具备感知、思考、执行、反馈的闭环。

建议二｜计费上先按当前规则理解：积分对应原有按篇消费场景，谷粒对应智能体算力消耗，后续会安排统一和过渡。

建议三｜对“必须使用的公式”“固定术语”“权利要求层级”等硬性要求，可在撰写前说明或写完要求智能体去修改。

建议四｜个人技能要写清技能名称、调用时机和具体偏好，语言精准。

建议五｜新话题尽量新建会话，避免旧上下文干扰判断，也减少不必要的谷粒消耗。

建议六｜高峰期遇到速度异常，可优先尝试刷新、手动中断、切换模型；仍无法解决时联系客服。

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