WorkBuddy采用「按需调度+分层决策」混合模式：任务拆解时依技能类型、数据敏感性、算力需求路由，大模型推理/公网访问走腾讯云ADP或QClaw网关，本地文件操作则用轻量引擎不上传原始文件，严格遵循最小数据上传原则并自动脱敏PII字段。
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WorkBuddy 本地执行时，不会实时调用腾讯云侧算法。它的核心协同逻辑是「按需调度 + 分层决策」，不是持续上云、也不是完全离线，而是在任务拆解阶段就判断哪些步骤该走本地、哪些必须交由云端算法服务处理。
什么时候会触发腾讯云侧算法调用
WorkBuddy 的 task_router 模块在解析用户指令后，会根据技能类型、数据敏感性、算力需求三要素做路由判断：
- 涉及大模型深度推理（如长文档摘要、多跳问答、代码生成）→ 走腾讯云
ADP平台的混元/DeepSeek 实例 - 需要访问公网资源（如实时网页抓取、企业微信消息回传）→ 经由腾讯云
QClaw Gateway中转，带身份鉴权与审计日志 - 本地文件批量操作（如 Excel 公式重写、PDF 文字提取）→ 使用内置轻量级
local-parser引擎，不上传原始文件 - 用户明确指定模型（如加前缀
/use deepseek）→ 强制路由至对应云侧推理集群，忽略本地缓存结果
本地与云端算法的数据边界在哪
WorkBuddy 严格遵循「最小数据上传原则」：
Unified LLM Gateway - One API for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more
下载
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
- 所有本地文件路径、文件名、目录结构均保留在设备端，
file://类 URI 不会发往云端 - 仅当技能需要远程计算时，才提取必要上下文片段（例如：只上传 PDF 的第 3–5 页文本，而非整份文件）
- 上传内容自动经
tencent-safeguard模块脱敏，过滤身份证号、手机号、邮箱等 PII 字段 - 云端返回结果中若含临时文件链接（如生成的图表 URL），默认有效期为 24 小时，且绑定设备指纹
为什么不能手动强制所有计算走云端
这不是权限限制，而是架构设计使然：
- 本地
executor层负责任务编排与状态同步，若强行绕过它直连云 API，会导致task_status状态错乱，UI 进度条卡死或跳变 - 部分 Skills（如
obsidian-sync、wechat-file-sort）依赖本地文件系统监听机制，无法纯云端实现 - 腾讯云侧算法服务（如
adp-inference）默认关闭 raw file upload 接口，防止滥用；上传大文件需先走cos-presigned-url流程，WorkBuddy 客户端未暴露该链路给用户 - 混合模式下，
cloud_latency_ms与local_cache_hit_rate是两个关键监控指标，强行统一上云会劣化整体end_to_end_latency
真正容易被忽略的是：当你在企业微信里用手机发指令触发 WorkBuddy 时，那条消息本身会先经过腾讯云 claw-proxy 做指令标准化（比如把“整理微信下载”转成 sort_dir("WeChat Files")），再下发到电脑端执行——这个标准化环节才是云侧最常介入的地方，而不是后续计算本身。
