工作原理
了解平台自動完成了什麼——這樣你就知道哪些東西不需要設定。發一個 task，平台負責路由、呼叫工具、交付結果。
自動路由：一個端點，兩條通道
當你向 POST /v1/workspaces/{workspace_id}/agent/runs 發送一個 task 時，平台會自動判斷該走哪條執行通道——你無需自己選擇端點：
Chat 通道——快速、純文字回覆。適合模型能一步直接回答的問題（「解釋 SEPA Instant」、「翻譯這段話」）。快速且低成本。
Agent 通道——自主、多步驟、呼叫工具。適合需要搜尋、生成檔案、執行程式碼或瀏覽器的任務（「對比 Wise 和 Airwallex 的費率，輸出一張表格」、「讀取我的知識庫並總結退款政策」）。
路由器優先使用啟發式判斷（近零成本，無需 LLM 呼叫），只有當任務明確需要工具或多步驟時才升級。如果 chat 回覆過程中發現需要工具，會自動升級到 agent 通道——無感切換，你無需重試。
兩種情況下你都發往同一個端點。你的任務跑成快速 chat 還是完整 agent 迴圈，是平台的決策，不是你的。如果你需要保證純 chat 回覆（無工具、最低延遲），可以直接用 POST …/chat——見 Chat。
內建工具：無需設定
Agent 自帶完整的工具集。它根據任務自行決定呼叫哪些工具——你無需選擇、設定或對接任何工具。以下工具預設在每次執行中全部可用：
類別 | 工具 | 自動呼叫時機 |
|---|---|---|
網頁研究 |
| 任務需要即時網頁資訊、讀取頁面或 PDF/圖片提取 |
你的知識庫 |
| 任務參照了你工作區上傳的檔案或資料 |
公開資料集 |
| 任務需要金融、學術或結構化公開資料 |
程式碼執行 |
| 任務需要計算、資料處理或分析 |
瀏覽器 |
| 任務需要造訪網站、登入或與頁面互動 |
檔案生成 |
| 任務需要輸出文件、試算表或投影片 |
記憶 |
| agent 需要為後續執行儲存或回憶事實 |
計算輔助 |
| 任務需要算術、單位換算或時間戳 |
以上全部零設定——它們是平台的一部分，在每次 agent 執行中預設可用。模型會為任務選擇合適的工具；你可以在串流事件（tool_call → tool_result）中看到每次工具呼叫。
唯一的例外：連接器。 第三方帳號（Gmail、Slack、GitHub、Notion、Supabase、Datadog 等）需要在 Settings → Connectors 中做一次性的 OAuth 或 API key 連接。連接後，agent 也會自動使用它們。見 Connectors。
自動輸出：規劃 → 執行 → 交付
一次 agent 執行是一個自主迴圈。你不需要編寫步驟——agent 自己規劃：
規劃——模型將任務拆解為步驟（「先搜尋 X，然後讀取最相關的結果，再綜合」）。
執行——它按計劃呼叫工具，逐一執行（或在安全時並行），讀取每個結果後再進入下一步。
驗證——它對照任務檢查自己的輸出，如果工具失敗或結果不完整會自動重試。
交付——最終答案落在
run_end事件的final_text中；產出的檔案作為 artifacts 回傳。
每一步都透過 GET …/agent/runs/{run_id}/attach 即時串流回傳——你能看到推理過程、工具呼叫和答案的生成。你也可以之後透過 GET …/agent/runs/{run_id} 取得已完成的執行（含完整步驟軌跡）。
可選增強（非必需）
基線——一個不帶額外參數的 task——已經具備完整的工具能力和智慧路由。以下純屬可選的精細化增強：
Skills——可重用的工作流手冊。注入一個來引導 agent 如何處理任務（例如「競品分析」手冊）。永不自動附加；需明確選擇。
專家角色——領域身分（律師、資料分析師、品牌守護者）。塑造 agent 在該執行中是誰。每次執行最多一個。
Projects——常駐指令 + 上傳的知識，打包為可重用的上下文。讓執行基於你的領域。
Memory——工作區的長期記憶。儲存一次事實；agent 在相關的後續執行中自動回憶。
**pro**模式——解鎖更深入、多執行緒的推理（並行子 agent），適用於複雜任務。執行 body 上的一個布林值旗標。
以上都不是對接的必需項。從最簡的 {"task": "…"} 開始，只在有具體需求時才添加增強。Cookbook 展示了每種增強的實際用法。