不同工作,路由到最適合的 Expert Core

給一個目標,或給一份素材都行。每個 Core 用該領域的專業判斷去處理,交出可以被審核的成果。

時尚

ÉLAN

  1. 你提供 一張照片。
  2. Expert Core ÉLAN
  3. 交付 風格診斷、單品適配與有依據的穿搭建議。
任何 Agent

你的 Agent

你現有的模型與執行環境全部保留。一把 Key 把能力疊上去,原本的東西都不用換。

一把 Key,兩個 Stack

持續記憶讓脈絡保持一致,SHIKI Expert Core 則為當下的任務帶進獲授權的真人判斷。

SHIKI

argsmem

SHIKI Expert Core

SHIKI

把獲授權的真人判斷帶進任務裡:該看哪裡、怎麼取捨、什麼樣才算做得好。

你提供一位領域專家、真實完成的案子,以及必須守住的品質標準。

我們建構一個 Agent 隨時能呼叫的 Core——給的是專業判斷力,不是背好的答案。

持續記憶

argsmem

跨 Agent、跨模型、跨對話都留得住的脈絡:發生過什麼、改過什麼、哪些底線不能碰。

你提供它可存取的系統、必須遵守的邊界,以及真實工作中的回饋。

我們建構一份交接不會斷、會從審核結果裡學習,而且全程可稽核的脈絡。

兩者合起來

SHIKI 調度的是工作本身

模型路由送的是 prompt,送到模型。我們調度的是工作本身,送到經授權的真人判斷;而底下那份記憶,始終是同一份。

關於實際運作的問題

Expert Core 裡面實際裝的是什麼?

領域知識、專家實際採用的判斷標準、工作方法,以及不會跨越的邊界。它建立在已授權的素材上——真實的決策與完成的作品——而不是一份描述專家行為的說明文件。

Expert Core 跟系統提示詞或客製 agent 差在哪?

提示詞描述角色,工作流固定步驟。Expert Core 承載的是專業人士如何評估問題、如何在取捨之間權衡、以及在哪裡停手——所以遇到提示詞沒預料到的狀況時,判斷依然成立。

誰決定 agent 能看到什麼、能留下什麼?

由你決定。Memory 在你設定的權限與專案邊界內運作。已核可的決策、修正與佐證保持可檢視,短期訊號不會悄悄覆蓋既有規則。

這要怎麼跟我們現在用的 agent 和模型接起來?

透過一把 key,接在既有架構之上。你的模型、工具與 runtime 維持原樣——key 補上的是 agent 現在缺的專業判斷與連續性。

換模型的時候,agent 累積的東西會不會不見?

會留下。Memory 與 Expert Core 位於模型層之上,因此更換或升級模型不會重置脈絡,也不會改變工作被檢驗的標準。

我們怎麼知道這次升級有效?

每次導入都從一個工作流、一套明確的專家標準與雙方同意的成功指標開始。成果透過可檢視的產出對照這些指標驗證,而不是單憑宣稱。

從一個工作流程開始

讓你現在用的 Agent,真正懂這份工作

挑一件通用答案做不來的工作,我們一起把第一個看得見的成果定義出來。