本頁面由英文翻譯而成。
研究與分析平台
打造多 agent 研究討論平台
Kliv 是一套 AI 應用程式建構工具。描述您的多 agent 研究討論平台——文件書架、每個語料庫的 agent、附引用的答案、研究結論與報告——它就會把真正的應用程式建出來。
Just enter your idea into the text box and AI will build it for you
Kliv 是什麼？
Kliv 不是單一的聊天工具，也不是文件檢視器——它是一套為您打造軟體的 AI。
您用自己的話描述所需的應用程式，Kliv 就會把它建出來：文件書架、agent、提問討論串、引用檢視、研究結論、報告、角色與畫面。您得到的是一個真正屬於您的應用程式。您可以使用它、日後透過提問來修改它，也能在自己的網域上運行它。它不是掛上您名字的範本。
在本頁中，這個應用程式是一間研究室，由多個各司其職的 agent 從各自的語料庫中作答。Kliv 能打造各式各樣的網頁應用程式，這只是其中之一。
為什麼要打造專屬的研究討論平台？
研究團隊常常需要知道是哪一份來源說了什麼。當價值在於來源出處時，把所有東西混在一起的單一助理並不合適。
一間電池拆解工作室，可能會把專利申請文件、內部拆解筆記，以及供應商揭露資料分開保存。每一類來源都應該從自己的書架作答，再由人類團隊比對這些答案。
Kliv 會打造出這樣的結構：每一個文件書架配一個 agent,同一個問題送給所有 agent,答案附上引用，而研究結論會保留支撐結論的那條討論串。
研究室、書架與紀錄
五種紀錄，讓每週的研究討論變成一份可查閱的檔案。
文件書架
專利申請文件、拆解筆記、供應商揭露資料，或任何其他語料庫，都能各自上傳，並以獨立的知識庫形式保持更新。
一個書架配一個 agent
每個 agent 只從自己的書架作答。專利 agent 沒有看過拆解照片，所以它的答案代表的是「申請文件是這樣寫的」。
討論場次與議程
每週的討論場次可以事先排入問題，每個問題都對應到它所支援的報告或專案。
討論串與研究結論
一則研究結論會保存問題、每個書架的答案、引用，以及人類的裁定，並連回完整的討論。
報告產出流程
研究結論可以匯入報告草稿的各個章節，草稿章節再匯入客戶閱讀的正式報告。
舉個例子：李婉婷的電池研究桌
以下是一家研究公司可能的用法。這只是一個例子——您會描述自己的文件、agent、問題，以及報告流程。
一個問題被加進議程
本週的閱讀中出現一項關於乾電極製程的說法。志豪把它列為第四個問題，並標記到第三季正極材料報告。
所有書架回答同一個問題
在討論場次中，這個問題同時送給專利 agent、拆解 agent 與供應商揭露 agent。每個答案都引用自己用到的頁面。
意見分歧成了有用的結果
專利 agent 引用某份申請文件的第 0142 段。拆解 agent 則指向三月拍攝的電芯照片，以及一份與之矛盾的材料表。兩邊的引用都能逐一查證。
由人類記下裁定
婉婷的團隊判定這項製程只是在文件中主張，尚未實際量產出貨。裁定會連同記錄者與日期一起存下。
報告保留可回溯的路徑
這則研究結論會進入報告草稿，並附上相關討論串，因此即使幾個月後客戶提出質疑，也能從紀錄裡找到答覆。
描述您想要的研究室
Kliv 會依您的描述來打造，因此您給的細節越多，第一個版本就越貼近需求。請寫出每一個文件書架、誰可以提問、引用的要求、研究結論，以及報告方式。以下三個範例供您延伸：
政策證據桌
分開的證據來源、並行的答案，以及員工的裁定。
“打造一個政策研究平台。為臨床試驗登記資料、主管機關指引，以及我們自己的政策簡報各建一個書架；每個書架配一個專屬 agent;讓員工在動筆前，把同一個問題丟給所有 agent;要求每個答案都附上引用；並把人類的裁定存成一則研究結論。”
專利監看桌
每週的申請文件、限定書架範圍的答案，以及律師審查。
“打造一個專利監控工具。每週把新的申請文件放進專利書架，一個 agent 只從這些申請文件作答，被標記的請求項會轉到律師的審查清單，每個審查過的請求項都保留引用與狀態。”
競爭對手申報摘要
各公司專屬的 agent,以及週一備忘錄的流程。
“打造一個競爭情報平台。把財報電話會議逐字稿與年報，分別匯入各公司專屬的書架，每一家公司配一個自己的 agent,在同一個畫面上比較答案，並把通過的研究結論整理成週一備忘錄。”
這間研究室為什麼值得信任
每個書架都由您團隊上傳的文件建成。一個 agent 只讀自己的書架，不讀別的。當某個書架找不到能支撐答案的內容時，agent 就應該如實說明。
每一次往來都會留存。討論串連到研究結論，研究結論連到報告，而這整條鏈就存在您自己的資料庫裡。萬一客戶提出反駁，答案都能回溯。
當來源出處很重要時，多 agent 應用程式就派得上用場。每個答案都指名自己的書架，而意見分歧會變成您團隊可以判斷的資料。Kliv 如何打造 AI 應用程式說明了更完整的運作方式。
常見問題
Kliv 到底是什麼？
Kliv 是一套 AI,能依照描述打造專屬的網頁應用程式。您描述自己的研究流程，Kliv 就把應用程式建出來，而它屬於您。
我得到的是真正的應用程式，還是範本？
是真正的應用程式。Kliv 會圍繞您的流程，打造文件書架、agent、提問討論串、引用檢視、研究結論、報告與角色。
建好之後我還能修改嗎？
可以。您可以透過提問來新增書架、修改研究結論、調整角色，或加上報告流程。
這些 agent 會互相辯論嗎？
不會。每個 agent 都從自己的書架回答同一個問題。由您的團隊比較答案並記下裁定。
文件存放在哪裡？
存放在您應用程式的檔案庫裡，預設為私密，並為每個書架供應各自獨立的知識庫。
某個書架可以使用另一個書架的文件嗎？
只有在您這樣設計時才行。預設的做法是分開，好讓每個答案都清楚指名它的來源知識庫。
客戶也可以提問嗎？
可以，如果您願意的話。您可以設一個客戶角色，只針對已發布的報告提問，並讓每位客戶的問題彼此分開。
當某個 agent 答錯時會怎樣？
答案都附有引用，所以您可以逐頁查證。人類裁定這一層的存在，就是讓您的團隊能推翻它，並把這個決定記錄下來。
研究結論可以匯入報告嗎？
可以。研究結論能變成報告草稿的章節，並連回它們背後的討論串與引用。
我可以使用自己的網域嗎？
可以。這個平台能在您自己的網域上運行。
我日後可以離開 Kliv 嗎？
可以。程式碼會同步到您自己的 Git 儲存庫，您的紀錄也能匯出。
我需要自己維運檢索的基礎設施嗎？
不需要。您描述書架並上傳文件；應用程式會替這些 agent 處理知識庫。
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