单Agent可稳定处理3步内简单办公、目标明确的代码辅助及信息源单一的深度研究任务；超3步、多源信息或高错误率输入则需多Agent协同。
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当你只需要完成3步以内的简单办公任务，比如整理会议纪要、生成周报初稿、把一段话转成正式邮件，单个Agent就能稳定交付结果，不需要额外配置角色分工或工作流编排。
日常办公类任务：3步以内直接上
打开WorkBuddy客户端→切换到「日常办公」模式→点击「文档处理」下的「会议纪要整理」模板，把原始录音文字或聊天记录粘贴进去，回车发送。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。系统会自动调用预置的「内容编辑Agent」，它已内置人设（专业行政助理）、方法论（先提取时间/人物/结论/待办四要素）、工具链（支持OCR识别图片中的文字、能解析飞书/钉钉导出的聊天格式）。
【注意：如果原始记录里混有大量无关闲聊、语音转文字错误率超40%，单Agent会漏关键动作项】
代码辅助类任务：目标明确且不跨环境
方法一：在「代码开发」模式下，使用「日常开发」快捷入口→输入“帮我写一个Python脚本，从Excel读取A列手机号，过滤重复值后保存为新文件”→发送。
方法二：直接在对话框输入“/code Python”，再跟上需求描述，效果一样。
这类任务不涉及数据库连接、API调用、前后端联调等环节，单Agent能闭环完成。它背后调用的是「代码生成Agent」，已绑定pandas/openpyxl技能包和本地文件系统读写权限，无需你手动指定依赖库版本。
深度研究类任务：信息源单一、结论导向清晰
第一步：确认资料是否已全部提供。比如你手头有一份PDF行业白皮书，想让它“总结核心观点并列出3条落地建议”。
第二步：在「深度研究」模板中选择「单文档精读」→上传该PDF→输入上述指令。
第三步：等待10～25秒，接收结构化输出。
这个过程之所以能单Agent搞定，是因为任务链条短（理解→提炼→建议），且所有输入信息都在同一份文档内。如果换成“对比2023–2025年三份不同机构发布的AI芯片报告”，就必须拆给多个Agent分头处理，否则会出现事实混淆或引用错位。
